学以致用

古之成大事者,不惟有超士之才,亦唯有坚韧不拔之志

再次浅谈“AI“产品经理

在大约好几个月前我写了一篇文章,是对于AI产品经理的学习理解《人工智能产品经理的学习理解阐述》,在另外一个平台也有发布,收获了一小波的赞。但其实我觉得的那篇文章最大的有点就是”长”,因为那个时候我还没有实际的去做AI这一块的产品,文章中所说的更多的是自己学习所认知,也diss了一些开AI产品课程传道士的说法。现在,真正的投入到AI 的阵营中,就目前这个阶段而言,AI产品经理本质的产品经理是脱离不了的,更或者说,可以把AI拿掉,就是产品经理。

很多文章说,要怎么理解算法,怎么去深入的学习一些机器学习。我也一直在思考,甚至刚开始学习这一块的时候,也是这么想的,包括在求职的简历上,写了大量的什么KNN算法理解,机器学习的理解。就是这样,没有认知的我偏离了路线。当然不是说不去学习,不去理解,这些是一定要的,但是我们重点不在这里,学习这些逻辑和方式,是为了更好的去设计和优化产品方案。

还是举个工作中的例子,更加直白的介绍最近的工作范畴。最近我们在做会议系统,大概的意思就是通过人脸识别实现签到。

这里流程图就不画了,更多的说一点工作中的思考。我们拿到这个会议系统的需求,其实更多的是考虑考虑如何让这个流程跑起来,人脸识别只是其中的一个小环节,当然我们肯定要突出人脸识别这个环节。所以设计大的流程还是和之前所有的都一样,涉及到人脸识别的时候,才会需要稍加注意。这里更多的是和技术的强沟通,其实我们正常的产品工作也是脱离不了和技术一直沟通来协调解决方案的,这一块又是相同的。

再举个例子,在设计人脸注册的时候,想让系统自动识别,然后抓取一张照片作为特征计算值。后来就这么干了,但是效果不好,照片模糊。我们就更改策略,其实这里就存在了一个和技术沟通偏差的问题。比如机器一秒采集了10张照片,产品策略是要10张中最好的一张,而技术是直接通过接口返回判断,取了第一张,所以产品技术沟通不畅,导致了结果的偏差。

上边说的比较笼统一点了,简言之就是需要和技术不断沟通,技术原理是要理解,然后更好的辅助产品方案,但是并不是说一定要那么的强调。在回过来说,和技术沟通是产品的日常。

所以,通过一些真实的工作经历,分享给大家(当然是本阶段的想法,也可能没有写全,下一个阶段或许会diss现在的想法),更多的了解AI的一些东西,而不是市面上很多东西,说的那么玄乎,让人觉得触不可及。

最后,文中是举例一些作者所经历的,保不准公司对于产品经理的定义不同,所以工作内容会出现不一样。

点赞

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注