AI 产品经理：从入门到精通的全面指南
AI 产品经理定义
人工智能产品经理是指精通产品管理工具，并且能够应对人工智能工作带来的新挑战的人。我们的目标不是在任何地方都使用人工智能，而是尽量避免在复杂的情况下盲目使用人工智能，从而推动产生真正的影响并取得实际进展。
AI 产品管理的三个层次
鉴于许多公司都在名称中加上'AI'后缀（如 Notion AI），并因此获得市场价值的提升，我们需要明确 AI 在当今产品管理中的实际应用价值。AI 在产品中的实施通常分为三个层次：
第一层次：改进现有功能
使用人工智能来增强现有的功能。例如，Gmail 检测垃圾邮件并将其过滤掉。你可以有一套规则来检测是否是垃圾邮件，但使用 AI 可以做得更好。这种方式很容易实施，风险非常低，但竞争对手也很容易赶上。
第二层次：创建全新功能
创建如果没有人工智能就不可能实现的全新功能。例如，AI 生成的营销内容。商业工具已经推出了一些功能，帮助你根据描述创建新的电子邮件营销内容或社交媒体帖子。这正在成为行业常态，部分社交媒体帖子甚至是由 AI 创建的。
第三层次：构建全新产品
构建全新的产品，如果没有人工智能，这些产品是无法想象的。例如，自动驾驶汽车。这不是一辆通过 AI 适应的汽车，而是一个全新的产品，它提供了新的价值——你能够在旅行时睡觉。在这个例子中，新的价值是体验的彻底改变。
在第三种类型中，风险更高，努力更大，所以 AI 产品经理必须能够理解数据策略、AI 策略和产品策略如何对齐，以为公司创造持续的优势。你需要确保你正在构建的东西，随着你获得更多的数据，你的产品会变得更好；随着你的产品变得更好，你会获得更多的客户，你会获得更多更好的数据来训练模型。这就是所谓的飞轮效应，一个循环，轮子越来越大。
AI 产品管理的前三项技能
AI 产品经理需要掌握的核心技能如下：
1. 人工智能用户体验 (AI UX)
非常有必要理解您的最终用户将如何使用人工智能，以及需要什么样的可解释性才能让他们做出正确的决策。理解用户（UX）非常重要，特别是对于没有 AI 素养的人群。他们需要多少可解释性才能触发正确的决策，以便从产品中获得更多价值。例如，如果你向技术人员发送疾病检测结果，他们可能不需要详细的解释；但如果面向普通用户，法律因素和安全性则至关重要。
2. 何时使用现成的人工智能解决方案
了解何时最好使用现成的人工智能解决方案，何时在内部构建定制的解决方案，或者何时聘请一家公司。如果某个功能是通用的，适用于很多公司，大型科技公司可能会推出解决方案，或者如果你构建了解决方案，他们可能会收购你的公司。但如果你有一些东西非常特定（例如专门与儿童合作及特定地区的解决方案），这些可能是大型科技公司永远不会推出的，那么在内部构建或尝试雇佣解决方案是值得的。
3. 人工智能的商业洞察
不应该花太多时间学习算法。更重要的是了解可用的工具是什么，以及这些工具的定价机制是什么，以及随着时间的推移，成本和定价是如何变化的。例如，如果一个产品使用 AI 模型的成本每月是 200 美元，通过更好地理解产品的高峰时段，迁移到一个能够缩小模型规模的解决方案，可以将成本降低 80%。AI 产品经理需要根据你将使用的 AI 产品和 AI 工具做出商业决策，同时利用用户数据和使用情况，以便做出最好的技术决策。
AI 产品课程与学习路径
有很多免费的 AI 课程，也有成千上万的星级课程。建议从云服务提供商开始学习，比如 Google Cloud、AWS、Azure，他们都有关于如何使用他们的现成解决方案的课程。当你开始学习这些时，可以根据自己的需要深入学习。
同时，尝试加入一个社区，比如 AI 社区，这样你可以与实际使用 AI 的人交流经验。获取高质量的信息比参加一般的 AI 课程更重要，因为 AI 已经是一个非常热门的话题。
关于生成性 AI，有一个五级框架可以帮助你理解其复杂性：
- 提问与回答：最简单的层次，直接提问得到回答。
- 元提示 (Meta-Prompting)：通过元提示可以得到很好的结果。例如，让 AI 生成性 AI 在互联网上阅读一些文章，了解如何写出好的提示，然后为你写一个关于总结 XYZ 的提示。目前 90% 的问题可以通过生成式 AI 解决。
- 代理设计：为设计你的代理制作提示，以便他们可以思考问题，提出问题。
- 复杂计划：AI 系统能够检测、创建、提出复杂计划，并优先考虑这个计划，然后遵循它来实现更大的目标。
- 自主执行：最先进状态，AI 系统能够独立执行复杂任务。
无论哪个层次，都涉及到提示词。你需要学习的第一件事就是如何制作提示。好的课程推荐 deeplearning.ai，Andrew 和 Geoffrey 的团队有一个课程，只有一个小时，是从提示和元提示开始的最佳起点。
