AI产品经理从业指南

作者: 产品经理读书会 | 来源:发表于2018-08-11 11:30 被阅读39次

入行人工智能领域这段时间以来，从零到一把AI推荐系统产品化搭建了起来，也与很多同行AI产品经理小伙伴建立了联系。AI产品经理工作内容各异，不同AI产品化生命周期中更是大为不同，但对想入行AI产品经理的小伙伴来讲，有些经验还是可供参考的。

互联网转AI

AI产品经理随着人工智能爆发式发展而逐渐升温，AI领域提升生产力而非古典互联网连接价值，因此AI产品经理与古典互联网产品经理，在素质要求和能力要求上大为不同。

2016年之后，古典互联网遭遇增长瓶颈，互联网产品经理重要性逐步下降。大部分互联网产品投入产出比急剧下降，成熟的产品开始收缩开支，更多公司开始试探性不投资源的研发产品。靠增长和造轮子混饭的互联网产品经理生存空间被大幅度压缩。

人工智能符合社会发展趋势，同时行业早期，AI产品化落地需要大量产品经理造轮子。于是大量古典互联网产品经理计划或已转型AI产品经理。同行AI产品经理多为古典互联网产品经理转型而来。

古典互联网产品经理转型AI产品经理，遭遇首要入行问题便是AI技术。于是有些产品经理靠下班后自学，有些则更激进报人工智能培训班，有些干脆裸辞全职准备报考诸如北航人工智能专业研究生。可谓八仙过海，各显其能。

高薪溢价

人工智能行业大发展这两年，高薪始终伴随左右。在行业内部，算法工程师更是达到30k起薪，AI产品经理起薪略低，普遍达到起薪20-28k，相对于古典互联网产品经理10-14k起薪，大概有一倍的差距。

一个人的薪资由行业、稀缺性、个人能力构成。人工智能行业20-28k起薪主要还是由于人工智能行业起步阶段，训练有素的AI产品经理稀缺，导致溢价。在早期入行者，还是很容易实现跨越式发展。既积累行业经验，有先发优势，又能拿到不错的待遇。这是AI产品经理的红利期。

对于想从事AI行业的产品经理可以经常逛逛商汤、依图、旷视招聘信息及薪资待遇，相信这段红利期不会太久。

AI Lab or AI+行业

市场上AI产品经理通常有两种选择方向：进入纯AI公司深耕行业和在企业内容AI部门为不同部门业务提供AI能力。两者各有利弊，整体上讲，AI+行业是更能依靠服务行业，最大化AI价值。

古典互联网大公司多有AI Lab类似部门，目标是为企业内各业务提供各种AI能力。譬如今日头条、58同城、360、阿里巴巴等均有类似赋能部门。但这部分AI产品经理遭遇的困境，往往不在技术无法提供服务，而在于企业内耗上。譬如A部门做智能营销服务客户，AI部门能提供此能力，A部门也能招人做，为了业绩不外流和不被其他部门掣肘，A部门通常选择招人自己做。这样AI产品经理内部AI产品化推动就会遭遇巨大阻力。最后推动不力，没有实质进展，企业往往转换方向，放弃此AI产品化项目，AI产品经理就被打入了冷宫。

AI Lab类选择另外一个问题，在于服务企业内部部门数量有限，且要各种妥协来获取其他部门支持，往往无法从行业和普适性角度出发做AI产品化，AI产品化成熟度低，定制化程度高。产品在公司内部尚不成熟，更难以走出企业应用到整个行业中。

AI+行业则对产品经理要求更高，要求产品经理对整个行业有宏观把握。给算法工程师打杂调参并不是AI产品经理的价值核心。核心在于理解行业客户需求，并以产品化方式满足客户需求，产品化方式不限于后台、sdk等等。客户需求的不确定性以及AI企业想服务好这帮客户最后攫取利润，这就是AI产品经理的价值。

AI+行业本身对AI产品经理行业认知及技术认知要求较高，AI产品经理需要对客户形成分层认知与分层服务，AI产品需要做到适当“冗余”，支持对可配置。

苦逼的AI

“有多少智能，就有多少人工”是AI行业业内公认的箴言。AI产品化最大的价值便是降低AI应用的成本，这成本包含客户部署AI的成本和公司服务AI的双向成本。但成本并不会随着AI产品成熟而趋向于0。

AI对于大部分被服务企业来讲，仍然是一个高大上的黑盒，企业内部仍然无法独自部署和使用。因此AI行业普遍会有实施、交付、技术支持等岗位，服务大客户驻场实施集成，更是出差几个月到半年在客户公司不在话下。相比于古典互联网来讲“太重”了。

随着AI产品成熟，AI产品经理的价值和工作内容，会变得逐渐由后端到前端，成熟的AI产品，AI产品经理要么另谋下家，要么转岗既做产品又做客户服务，逐步偏营销和售前角色。这种转换价值行业内仍没有定论。

时间是最大的成本，AI产品经理入坑须谨慎。

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