AI产品经理必备10点思维模型

这是阿拉灯神丁Vicky 的第16 篇文章  

AI产品经理必备10点思维模型

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 密切跟踪AI技术动态

对AI应用具有敏锐的洞察力，把握并预见行业趋势。

2

 把握深度学习研发趋势

密切关注算法最新研究成果，尽快将算法转变为产品和服务推向市场。

 3

 聚焦AI实际案例

具备批判性思维，将炒作与实际案例区分，深入了解AI实际案例应用及相关技术，规划产品线路图。

 4

关注以客户为中心的数据

具备数据分析能力，在突出产品功能和优势之外，还要理解客户的目的与意义，以及背后的动机。构建高质量AI模型，量化客户的需求，准确获取用户工作、行为、交互模式、痛点等数据。数据形式可以是像素、字符、数字或比特等。制定数据提取、数据处理、数据可视化方案。

5

 善用简单模型快速构建产品

有必要使用最简单的AI模型构建出MVP产品，准确性至关重要，模型需要多次迭代，从而创建用户体验并收集反馈。

 6

不断迭代AI用例

基于“假设-设计-测试-学习”的精益产品方法与简单用例构思业务核心，将模型映射到业务后，开始迭代模型，并针对每个模型进行度量优化。

 7

 构建广度优先而非深度优先的AI模型

熟悉端到端产品的工具与技术，与工程师和科学家用好算法与模型，保证系统的健壮性与扩展性，认识API生态技术，包括数据摄入系统、数据处理系统、大数据处理工具、组件以及商业替代方案与成本结构。

8

 优雅的处理产品故障

为用户提供理解标记数据以达到优化模型的方法，来优雅的解决处理低效或者出故障的AI产品。

9

保证AI模型的可解释性

两种解释深度学习模型预测的方法：

 1、计算预测对输入变化敏感性的方法；

    2、根据输入变量有意义的分解决策方法；

保证团队内对模型没有歧义与偏见。

 10

 能够与研发团队进行技术层面的沟通

为开发团队提供重要的反馈，帮助他们根据用户体验调整模型与算法。调整科学家们的满足倾向，以制造出适合市场和用户的实用产品。

除了有强烈的产品意识之外，对各种机器学习算法、模型以及上下文具有高层次的理解也非常重要。

本片推文根据以下博客整理提炼而得

参考文章：https://blog.insightdatascience.com/moving-towards-managing-ai-products-5268c5e9ecf2  

作者：Prasad Velamur 

译者：安翔

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