行业
近期由于自身较为关注“人工智能方面的产品经理”，也去过一些线下的讲座活动，所以看了很多，学了很多，也有自己的一些想法，所以写下这篇文章，以总结这段时期内的一些学习心得。已与分享。
在不久之前，关于“BAT”会被“JAT”取代的声音此起披伏。但是距离五月底李彦宏在百度联盟大会上宣布百度不再是互联网公司，而是一家“人工智能公司”已经过去5个多月的时间里，自6月23日以来，截止10月19日以前，百度股价波动上涨，从137.81美元每股上升至175.32美元每股，涨幅29.99%，市值也一再创新高，目前4434亿美元。与之相反，京东、网易均震荡下跌。由此可见现在人们对于“人工智能”的到来持高涨的态度。
随着AI人工智能的浪潮叠起，“人工智能”这个概念被抄的沸沸扬扬，那么在AI来临之际，互联网产品下这个领域该何去何从呢？
现在大环境下的行业，大概可以分为三个层次：
一．技术引领变革
二．产业模式升级
三．去中心化
这里的技术引领变革当然就是我们所熟知的AI人功智能技术，大数据技术等；产业式升级就像阿里之前提出的“新零售”概念，和现在京东提出的“无界零售”都是现代产业的升级；去中心化指的就是要打破行业的界限。
比如现在大家所熟知的“跨界”行为就是不同行业之间的转型，融合。拿“互联网下半场的”产品，“饿了么”来说，他就是典型的打破行业界限的例子：首先他不再是一款纯粹意义上2C产品（像微信一样），他不仅包括了下游的用户，还包括了上游的商家，同时还包括了连接上下游的骑手。所以在这之中，产品要做的（或者说是要重点考虑的）不仅仅是2C端的用户体验，还要注重的上游和骑手能收顺利接单的系统流畅度。相比而言，往往后者也许显得更加重要，因为他体现了业务逻辑的流畅性，也间接影响了用户体验（订单响应时间、订单送达时间等）。
所以这时候的产品经理就不在像以前那样，仅仅考虑的是：需求分析（确定产品定位，功能列表、设计目标）、出原型图（梳理业务流程，产品结构，功能逻辑）、做交互设计（更清晰的说明：信息构架，流程设计，功能及体验设计）、做视觉设计（产品设计稿，视觉传达与表现，品牌风格与定位）、配合开发（解释需求，配合理解并协助进度与细节体验的打磨）；而是不仅除了这些产品经理的通用技能之外，还需要掌握更多行业的知识，在不同的领域不断的横向学习，更多考虑不同的用户角色切换之间的流程逻辑问题。
产品增长
一般产品的增长可以概括为一下四点：
1. 成本（利润的源泉）；
2. 效率（加快资金、人力资源的流转）；
3. 精准（用户核心体验）；
4. 再造（利润的蓝海）；
众所周知，在售价不变的情况下减少成本可以增加可观的利润。人工智能的兴起，似乎解决了这一难题。如：去年阿里双十一的“鲁班”系统，在双十一活动期间，短短的时间里总计制作出了1.7亿的“Banner”横幅。这个数字有什么意义？如果按一个设计师最快两小时出一张图，那么他就表示要1000个设计师，连续不吃不喝工作38年才能完成的工作量！人工智能系统节省人力成本可想而知（顺带提一句，这里的“鲁班”人工智能系统的大脑就是将任务分解，提取商品特征，选择商品元素，生产文案，再将其排列组合调整，最后生成产品）。这样一来，不仅仅是节省了人力、时间的成本，更加提高了生产的效率，能够实时更新产品数据，把最新最优的产品信息放在最合适的地方。
人工智能也是精准化的。以前提倡的是大众营销，就像央视春晚的插播广告和电梯里的分众传媒一样，大家走过路过看到的都是一样的。但是现在不一样了，通过人工智能，通过大数据，把大众营销变成了“窄众营销”从“十全十美”变成了“为我而来”，这样更精准，更高效，提高转化率，创造更高的商业价值。现在也有越来越多的人通过“人工智能+”（无人超市、无人智能加油站）的概念，创造出更多的利润蓝海。
传统互联网产品VS人工智能产品
说了那么多，那么在一些工作的具体细节方便，传统互联网产品和人工智能下的产品又有哪些不同呢？这里简单说一下在跟攻城狮需求PK方面的问题吧：
传统互联网中，当你跟开发PK时，基本上只要讲清楚需求是什么，为什么要这么做，这么做的好处有一、二、三点，这么做的坏处有一、二、三点，讲清楚这些后再又研发评估开发难度后，配合开发完成，把握进度和细节的打磨基本上就完事了；但是在人工智能下，除了要有这些产品经理的通用技能外（当然不同的产品人因为成长的环境经验不同，能力擅长各有不同，比如有点人更侧重运营，有的人更侧重技术，而有的人可能就更侧重执行），还要在需求PK时，重点强调使用场景！“使用场景”这个词大家并不陌生，在需求分析，用户画像，产品定位时，这个是高频词汇，但往往大家一般用到的是“用户使用场景”，可是在这里就不仅仅是指的“用户”的使用场景了，可能还包括系统处理的场景，产品的使用场景、产品的反馈（再反馈）场景等一切你能想象到的场景，且在这之中，你需要尽可能详情想到在这之中，用户数据（行为轨迹，点击次数，停留时长，转化率等）来源是否可靠，这些数据怎么来验证你所设立的场景？这是重点。因为在此之中，你可能不仅仅是要面对开发工程师，你可能还会面对的是算法工程师（大多AI产品部门会设立此职位）。对人工智能稍微所有了解的同学应该也能知道数据的重要性！
数据的重要性
数据来源是否可靠，数据是否能验证你所设立的使用场景，是怎样验证的。我们花大力气，费尽心思来做这些工作是为什么，还不是因为它真的太重要了！要不然为什么阿里到处去投资OFO小黄车，滴滴出行，最近听说又想对一家线下的大药房下手，这些还不是因为他们拥有大量的线下人群行为数据。中国人口十三亿，淘宝用户数就有七、八亿，线上流量他已经吃得差不多了，所以它的下个目标是转战做线下，而这些行为的数据都是建设的基本。所以现在互联网的下半场，往往全都是传统行业的互联网化。
产品经理是否被人工智能取代
最后开一个脑洞，随着科技的发展，产品经理是否被人工智能取代呢？
人工智能分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能，而我们现在的科技还处于弱人工智能时期，现在的电脑还只是处于深度学习阶段中，始终还是一台机器，并不能辨别人的情绪等因素，产品经理或者说是人类是否会被人工智能取代，可能这个问题还是只会出现在科幻电影中吧，我们现在只管静观其变好了。
不过单单就这个问题而言，我觉得产品经理这个职位是不会被人工智能所取代的。人类具备其他生物或者机器所特有的能力就是通过创造力提出问题的解决方案，这个是其他所不能代替的，你说人工智能可能今后会编写简单程序，制作出固定的原型图，但是他并不能通过创造力去解决问题。人工智能用来干什么，还不是产品经理说的算！
作者：@LAN_3 未经许可，禁止转载
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