如何利用您的產品管理經驗駕馭 AI 浪潮

人工智能曾經是資金雄厚的科技公司的主要領域，現在正在被世界各地的組織探索並帶來真正的價值。 儘管各行業的採用水平各不相同，但我們開始看到 FAAMG 之外的有趣應用和投資，在 COVID-19 大流行期間，61% 的高績效組織增加了他們的人工智能採用。

隨著這一進展，複雜性也達到了一個新的水平。 公司正在兼顧實驗、概念驗證、人工智能產品化、基礎設施發展和激烈競爭等努力。 所有這一切不可或缺的挑戰是為他們的人工智能計劃建立完美的團隊結構。

我在數據和人工智能領域擔任過許多職務，並且可以確認經驗豐富的產品經理的機會比比皆是。 僅在 2021 年，隨著公司尋求專業知識來幫助他們開發下一代支持人工智能的解決方案，對人工智能產品經理的需求幾乎翻了一番。 這種需求只會繼續增長。

如果您是一位經驗豐富的產品經理，那麼您需要了解以下內容才能在 AI 世界中規劃出一條道路並茁壯成長。

人工智能產品經理的範圍

雖然 AI 的開始產生了對數據科學家的需求激增，但 AI 項目所需的數據任務的種類和粒度已經急劇增加。 這些任務現在包括數據流水線、探索性分析、MLOps 等，並且需要新的角色，例如數據工程師、數據分析師和機器學習 (ML) 工程師。 人工智能項目現在被認為是一項團隊運動，人工智能產品經理擔任主教練。

為了從內部 AI 開發中獲得更多價值，組織正在將實施轉移到生產中，創建新的產品線或將 AI 功能集成到現有線中。 這需要人們將解決方案概念化並將其變為現實。 進入AI產品經理。

成功的人工智能產品管理融合了三個方面：

• 戰略。 在將預算專用於一項計劃之前，公司將希望確保投資回報。 大多數公司都專注於增加現有產品線的收入，但有些公司希望通過新產品獲得新的收入來源。 清楚了解 AI 或 ML 技術的潛力、實施所需的努力以及這與業務目標（包括可用的基礎設施和員工資源）的關係的產品經理是一項寶貴的戰略資產。
• 戰術上的。 我們通常看到的產品經理與產品負責人的分歧對於較小公司的 AI 團隊可能會有所不同。 這些 AI 產品經理可能在日常團隊級別工作：計劃、迭代、進行用戶研究、領導 sprint 回顧和演示。 即使情況並非如此，人工智能產品經理也需要能夠與高管及其團隊進行溝通。
• 技術的。 AI產品經理需要紮實的技術知識基礎。 例如，討論模型權衡、實驗方法、基礎設施選擇和技術堆棧的能力是該角色不可或缺的。 有幾種方法可以增加您的技術知識： 通過在線課程提高技能； 通過博客、文章、視頻和論壇持續學習； 並獲得基於項目的經驗。

人工智能產品經理的工作範圍將取決於組織環境和組建的團隊，以及他們的個人技能和專業知識。 例如，如果團隊缺少數據分析師，AI 產品經理可能需要執行一些數據分析，或者如果他們具有軟件工程等技術領域的背景，他們可能會在開發架構中發揮作用。

邁向 AI 產品管理的建議

隨著越來越多的公司投資於人工智能，產品經理應確保他們準備好利用不斷增長的機會。 以下建議將幫助您為下一個 AI 產品管理角色做好準備，分析談判過程中的機會，並在您加入團隊後產生積極影響。

優先考慮持續學習以跟上發展的步伐

人工智能行業一直在發展，所以你也應該如此。 獲得文憑和證書，例如由 Udacity 或 MIT 提供的證書，可以驗證你的知識，並使你對雇主更具吸引力。 通過參與討論，無論是閱讀文章和書籍、參加會議還是在線學習課程，培養持續學習的心態並跟上最新的人工智能發展。 這些資源更新和細化，而傳統的大學課程和認證計劃的發展往往比趨勢週期慢。 為企業提供人工智能服務的行業領導者，如 GitHub、Salesforce 和埃森哲，擁有充滿活力的社區和留言板，其中充滿了渴望分享專業知識的專業人士。

建立強大的 AI 產品組合

項目經驗非常寶貴，將成為您投資組合的一個關鍵方面。 然而，這是一個先有雞還是先有蛋的難題：AI 角色需要 AI 經驗，但要獲得 AI 經驗，您需要獲得 AI 角色。 為了彌補這一差距，利用學術項目（例如在線課程或黑客馬拉松中的小型 AI 實施），並使用雲平台來開發和測試 AI 功能。 如果您有特定行業的經驗，請尋找與您現有背景相關的 AI 機會。

利用多行業經驗

如果您從事過跨行業工作，請考慮如何將這些不同的經驗應用到 AI 項目用例中。 例如，我在電信領域處理無數技術流程的經驗可以幫助我在 AI 角色中領導機器人處理自動化計劃。 我在金融科技中使用的定量方法可能支持實施 AI 或 ML 安全解決方案。 我過去在供應鏈行業的工作要求我在管理複雜系統的許多部分的同時掌握利益相關者的溝通。 這些技能在為產品團隊採用支持 AI 的供應鏈優化軟件時可能會很有用。

準備各種面試風格

面試和驗證 AI 技能沒有行業標準。 您可能會遇到假設性問題、對數據科學家和工程師的超技術訪談、面向產品管理的討論以及使用 AI 流行語檢查表進行的 HR 訪談。 為一系列潛在情況做好準備，以增強您的信心並提高您成功的機會。

尋求均衡的多學科團隊

選擇新項目時要小心——一個不平衡的團隊可能會讓你作為 AI 產品經理的工作變得困難。 如果一個組織處於其 AI 之旅的早期階段，它可能只僱傭了一兩個數據科學家——AI 架構師和 ML 工程師可能會在以後出現。 在評估機會時，請注意這些細節，並詢問圍繞人才獲取和分工所做的選擇。 一個更成熟的團隊可能會改變你的角色參數。

聘請經驗豐富的人才為您提供支持

如果您與一家 AI 成熟度較低的公司合作，並且您有機會僱用團隊成員，請尋找具有所需確切經驗的人員。 聘請一流人才一開始可能看起來很昂貴，但可以幫助您避免錯誤並最終降低整體項目成本。 一旦計劃更加成熟並且您能夠更好地培養人才，請考慮為經驗不足的專業人士提供機會。 您還應該利用內部和外部人才。 不要打折採購承包商——總成本可能低於僱用永久員工，尤其是在尋找超專業的人工智能專業人員時。 幫助執行團隊聘用合適的人才對於 AI 產品經理的角色至關重要。

不要忘記軟技能的價值

公司傾向於放大對技術技能的需求，但能夠提供支持人工智能的解決方案需要大量的管理、解釋、促進和激勵。 人工智能產品經理必須與團隊協作和指導，與高管協調，並應對高度不確定性。 開發和展示創造力、批判性思維、溝通和情商等技能在人工智能角色中與在其他領域一樣重要。

將點連接

如果您擁有強大的團隊結構、技術資源和行政支持，您就可以將這些點連接起來。 您的 AI 計劃應與數據管理策略（以改進您當前的數據收集和集成活動）、基礎架構演進（以開發良好的本地與雲方法）以及其他產品管理活動（以您的 AI 開發為其他產品提供支持）保持一致. 作為一名技術嫻熟的 AI 產品經理，您是將這些元素結合在一起的人。

通用人工智能知識將很快成為一種商品，產品經理必須跟上。 專注於持續學習、積累經驗並確定能夠在這個快速發展的領域中增加您價值的技能組合。