To B產品經理如何轉型為AI產品經理

前言：本文作者howie，是我們「AI產品經理大本營」成員；歡迎更多有興趣「主動輸出」的朋友們一起加入、共同進步：）

我是一名To B互聯網產品老兵，本文是根據我對AI技術的學習與思考，總結的AI產品經理轉型方法。文章中不免有過於主觀或錯誤的觀點，也希望大家能夠指正或給出建議。

經過幾個月的AI學習之後，我已經對To B產品經理轉型AI有了一些自己的理解。個人認為，想要順利轉型，需要依次經歷以下幾個思考與學習過程：1. 認清AI能為產品經理帶來的價值；2. 確定AI技術的學習範圍；3. 學習AI技術；4. 理解AI技術的應用價值；最終，作為轉型後的AI產品經理，需要充分利用AI技術的優勢為產品提升商業價值。

在此，先假定大家已建立了AI技術基本認知；對於還不了解的朋友，可以先查看我的前幾篇文章，比如 《關於AI學習方法的思考——產品經理入門人工智慧》。

一、認清AI能為PM帶來的價值

PM是一個崗位，其崗位職責就是為公司的產品提升市場競爭力與商業價值。而提升產品競爭力的重要方法之一，便是在現有產品中引入可以提升產品競爭力的新技術。因此，尋找新技術本身就是產品經理的重要工作之一。

AI是一種替代人工生產力的技術。現階段我們所說的AI技術，主要是指以下幾種技術的集合，包括：ASR（語音識別）、NLP（自然語言處理）、TTS（語音合成）、CV（計算機視覺）、MV（機器視覺）、ML/DL（機器學習/深度學習），也可以理解為弱人工智慧。其中目前最為熱門的機器學習技術，是利用商業大數據訓練一種模型，在特定業務場景中，該模型可以用於識別與預測（較為適用於感知相關的技術）。AI技術與互聯網技術的本質區別在於，AI技術並不是商業模式的創新，而是人工生產力的替代（也可以理解為讓機器來干原先人才能幹的事情）。

因此，當PM深入了解AI技術後，自然能為自身帶來很強的職業競爭力。並且AI技術已經接替互聯網技術，成為目前市場上的一個新「風口」，也許這就是眾多PM想要轉型AI的理由。

如果你已經確定想要轉型成為AI產品經理，那麼學習AI技術自然成為重點，接下來將介紹如何確定AI技術的學習範圍。

二、確定AI技術的學習範圍

我們可以根據個人發展目標確定好轉型進入的AI公司類型，然後了解不同類型的AI公司對PM的AI技術要求，進而制定AI技術的學習範圍。

這裡重點談談三類AI公司對PM的AI技術要求。

第一類，【基礎層AI】領域的公司。這類公司的業務是提供AI技術平台及其配套基礎設施，例如：各種AI開放平台、各種雲計算平台、基礎AI硬體提供方等。由於AI技術本身就是產品，因此這類公司每提升一個技術的等級，就能夠提升產品的競爭力。我理解這類公司對PM的要求為，必須熟知公司內部能夠提供的AI技術能力，並且能夠與市場上的AI技術競品進行優劣勢比較，還要有能力作為售前支持，為使用方提供技術諮詢。因此，這類公司中的PM如果不能深刻認知AI技術，可能就不好開展工作了。

第二類，【AI+行業】領域的公司。這類公司的所在行業是由於AI技術的發展而創造的新的行業（品類），例如：智能自動駕駛、智能音箱、智能手環等，也就是說，沒有AI技術就沒有這類公司。我理解這類公司是在充分理解技術特性及其技術邊界的基礎上，發現新的行業機會，創造新的用戶場景與操作體驗。這類公司對PM的要求為，深度理解公司及行業能夠提供的AI技術的特性及邊界，並有很好的想像力與創新能力（因為公司開創的是新行業）。

第三類，【行業+AI】領域的公司。這類公司主要是現有行業內應用AI技術來提升產品競爭力，例如：智能醫療系統、智能客服系統、智能UI設計系統等。我理解這類公司是在充分理解商業業務場景的基礎上，尋找能夠為企業帶來進一步「降本增效」的AI技術方案。因此，AI產品經理首先必須具備深入的行業知識背景，並且能夠時刻關注前兩類公司提供的開放AI技術特性，最終將能夠提升產品價值的AI技術集成在現有產品中。因此，這類公司可能對AI技術的要求相對最低，主要是能夠及時且充分的了解市場開放的技術特性。

在以上三類公司中，對於To B產品經理轉型AI時，可能最理想的選擇就是【行業+AI】。原因有兩點：第一，To B產品經理已經積累了行業知識背景，直接在現有行業上轉型AI產品經理是比較理想的，如果更換了其他類型的公司，勢必需要重新積累行業知識。第二，對產品經理的AI技術要求相對最低，對於轉型也許是最快的路徑。

【行業+AI】中的PM主要負責：在現有行業的業務場景中引入AI技術，為產品提升商業價值。可以理解為，結合PM自身對行業業務與公司產品的認知情況，在市場中或公司內部尋找可以提升產品價值的AI技術方案，最終應用到產品中。

其實，目前市場中已經開放了眾多成熟的AI技術方案，如果公司並沒有很好的AI技術人員與技術方案，那麼充分了解市場中開放的AI技術方案，並直接引入到現有產品，不就是一種低成本且快速的方案么？

因此，我認為To B產品經理轉型AI產品經理，可以將學習市場開放的AI技術方案作為最基礎的學習範圍。我們那麼接下來就認真了解一下市場中已經開放的通用AI技術方案吧。

三、學習開放平台AI技術方案

前文說過，目前的AI技術主要包括了：ASR、NLP、TTS、CV、MV、ML、DL等，主要用途就是【識別】與【預測】。目前市場中提供了眾多的AI技術方案，可以將此分為兩類：通用AI技術方案與特定垂直行業的AI技術方案。特定行業的AI方案可能也會基於通用AI方案，因此，為了節省篇幅，本文略過特定行業的垂直解決方案，如自動駕駛、智能客服、智能金融、機器人等，只將重點放在我匯總的三類通用AI技術方案上：

1. 語音交互（包括機器人）方案：可以使用語音識別技術設計產品交互，對於特定的交互場景可以提升產品交互體驗，如：開車中使用語音會比使用手更方便，或如修車這類工作中不方便使用雙手的場景；

2. 圖像/視頻識別方案：利用計算機對圖像與視頻的識別能力，可以替代部分人工識別工作，從而降低企業的人力成本；

3. 開源機器學習（深度學習）框架：企業可以利用機器學習技術與自己的業務大數據，訓練出對特定業務的識別與預測能力，從而降低特定崗位的人力成本。

下文將對這幾種技術分別進行詳細說明。

3.1 語音交互

顧名思義，就是使用自然語言與系統進行交互的技術，是在滑鼠、鍵盤、手機觸屏等交互方式之後，發展的更為自然的交互技術。不但輸入速度會提升，而且在特定場景下會讓軟體系統使用更加方便。該技術包括五種關鍵子技術：語音喚醒（可理解為當計算機收到特定聲音內容時開啟程序的技術）、語音識別（ASR，可理解為計算機通過麥克風，將輸入的聲音轉化為文字的技術）、自然語言處理（NLP，可理解為根據語音識別出的文字，處理成計算機指令的技術）、語音合成（TTS，可理解為通過給計算機指定的文字，讓計算機讀出來的技術）、聲紋識別（可理解為根據不同人的不同聲音，讓計算機識別出每個人的技術）。

以下平台均已提供語音交互的技術方案：

1. 科大訊飛開放平台；

2. 百度AI開放平台；

3. 圖靈機器人；

4. 雲知聲；

5. 阿里雲ET；

6. 騰訊AI Lab；

其中，推薦大家可以試試科大訊飛的AIUI解決方案與百度的UNIT解決方案，操作非常簡易，基本可以說不需要專業AI技術人員，上手就可以體驗。

了解了市場中開放的技術方案後，我們再來看看市場上應用了語音交互技術的產品吧，以下是我推薦去了解的產品：

1. 訊飛輸入法：語音輸入法類產品；

2. 思必馳公司：提供智能家電類產品；

3. 追一科技公司：提供AI語音客服類產品；

4. Ginger：心理諮詢及護理APP；

5. 圖靈機器人：中文語境下智能度最高的機器人大腦；

6. 還有眾多智能音箱、智能電視等等。

對於To B軟體，我認為VUI（語音交互）+GUI（圖形化界面交互）的組合方式將會是趨勢，大家可以體驗一下百度地圖這款產品，除了支持App操作外，也可以用語音直接控制。

3.2 圖像/視頻識別

圖像/視頻識別就是讓計算機可以識別特定的圖像或視頻，該技術可以替代部分需要人類視覺識別才能進行的工作。主要技術包括：人臉識別、人體識別、印刷文字識別、一般物體識別、花草識別、圖像搜索、圖像審核等。

以下平台均已提供圖像/視頻識別的技術方案：

1. 商湯科技；

2. 曠視人工智慧開放平台；

3. 格林深瞳；

4. 碼隆科技；

5. 圖普科技；

6. 百度Apollo；

7. 騰訊醫學AI實驗室；

推薦大家去了解與圖像/視頻識別相關的以下產品：

1. 騰訊的覓影：醫學影像識別系統，可以根據拍攝的醫療影像，來識別病人的病症；

2. 商湯科技的智慧安防：從視頻中實現人群檢索與人臉比對技術；

3. 圖普科技的智能鑒黃：識別圖片及視頻中的涉黃內容，可以替代90%以上的人工審核；

4. 阿里巴巴的淘咖啡：無人便利店，可以自動完成全部收銀過程；

5. 百度的Apollo：自動駕駛解決方案，替代汽車駕駛員。

3.3 機器學習框架

機器學習技術是一種計算機自我編程技術，就是將標記好的大數據輸入到機器學習框架中，讓計算機完成自主學習與編程的技術。其實，上面的語音識別與圖像/視頻識別技術，其基礎都是機器學習技術。在擁有了特定行業大數據後，機器學習可以替代掌握某種特定技能的崗位工作。

目前，很多大型AI平台開放了通用機器學習框架，目的是為了降低一般公司使用AI技術的門檻。當前比較熱門的機器學習框架——

1.國外主要是Google的Tensorflow

2.國內主要是百度的PaddlePaddle

學習機器學習框架需要一些技術基礎，有興趣的朋友可以去了解下：

接下來還是推薦一些應用了機器學習技術的產品：

1. 阿里巴巴魯班-智能UI設計：每秒可做8000張海報；

2. ARKie-智能設計助手：與阿里巴巴的魯班類似；

3. Harver-簡歷篩選：用AI代替HR篩選求職簡歷；

4. 猿輔導：英語作為智能批改軟體；

5. 今日頭條-寫稿機器人：張小明可進行乒乓球、羽毛球、網球和女足等賽事報道；

6. 法里-智能法律問答系統：解決女性離婚用戶的法律問題；

當我們已經了解這麼多的AI技術後，我們就要認真想一想，AI技術如果應用在產品中，能夠體現的應用價值是什麼呢？

四、理解AI技術的應用價值

面向企業應用領域，業務需求與對應的解決方案一直並存，而新技術將會為原有需求提供更好的解決方案，為企業帶來更多的價值。那麼將AI技術引入ToB產品，就一定要在解決方案中體現出該技術的價值。

現有很多ToB產品的解決方案都是圍繞著為企業【降本增效】，主要方法：第一，通過規範化的信息系統縮減不必要的工作流程；第二，通過辦公/決策輔助系統來提高辦公/決策效率；第三，通過自動化系統替代部分人工處理工作。

AI技術可以在特定的業務中讓機器替代人工勞動力。AI（機器學習技術）推動了計算機識別技術的發展，尤其是在語音識別與圖像/視頻識別方面。語音識別結合現有的翻譯軟體就完成了替代翻譯人員的工作，而圖像/視頻識別直接就可以應用在鑒黃領域從而替代鑒黃師的工作。

因此，在To B產品中，AI技術可以為企業帶來【降本增效】的價值。AI技術能夠替代人工勞動力，是因為機器的計算成本肯定低於人工成本，從而直接達到降低成本的作用。而使用計算機來幹活，效率自然要比人要快速許多，甚至可以提升上百上千倍的效率。相信這樣的處理速度可就不是一般的【增效】了，都可以當做企業競爭力的秘密武器了。並且如果越來越多的崗位被AI技術所替代，那麼將直接推動企業創新能力的發展！

我們來看看以下幾個案例，都是應用在To B產品中可以替代人工勞動力的例子：

1. 騰訊覓影：替代醫生的部分職責；

2. 百度Apollo：完全替代汽車駕駛員的職責；

3. 商湯-公安人臉識別智能：替代公安人員的部分職責；

4. 網易七魚-智能客服：替代客服人員的部分職責；

5. UIzard：替代前端工程師的部分職責；

6. 魯班設計AI：替代UI設計師的部分職責；

7. Boomtrain的智能營銷平台：替代營銷人員的部分職責；

8. 京東倉庫機器人：完全替代倉庫庫管、分揀員、包裝員等各種角色；

9. 阿里巴巴天巡：替代伺服器運維人員30%的工作；

10. Abyss Creations娃娃：替代....（自己去看吧）

結語

作為一名To B產品經理，本文講述的內容，就是我對快速轉型進入AI領域的方法的理解。學好了這些內容，也許你就可以開始嘗試尋找當前行業中，可以應用AI技術的業務場景了，看看能不能為你負責的產品帶來商業價值吧。

文章的最後，再分享幾個我對目前AI產品的思考：

1. 在商業場景中尋找AI技術的應用場景，可以從尋找替代人力崗位職責的角度思考，詳細了解潛在產品客戶企業的招聘需求，從而進一步思考AI技術可以替代的崗位職能；

2. 計算機視覺在商業上的應用尚屬於藍海，可以挖掘的商業場景還很多，如果能夠找到合適的數據來源，那麼一定存在在商業機會；

3. 可能未來的互聯網To B產品企業，就像是提供商業公司人力資源外包的企業，可能的模式是需求方企業向AI技術企業提供方租用「技能勞動力」；

最後，做好AI產品經理肯定不是一蹴而就的，需要長期持續修鍊，我的修鍊之路將從以下三點入手：第一，時刻關注市場開放AI技術特性；第二，學習AI的基礎技術知識，建立AI技術的基本認知；第三，持續修鍊產品經理所需的基本技能與所在行業的業務知識。

如果對本文有任何的建議或意見，或對相關內容需要探討，歡迎加我微信一同探索，微信號：howie2017。

注1：howie 的第一篇文章是《關於AI學習方法的思考——產品經理入門人工智慧》

注2：飯糰「AI產品經理大本營」 ，是黃釗hanniman建立的、行業內第一個「AI產品經理成長交流社區」，通過每天乾貨分享、每月線下交流、每季職位內推等方式，幫助大家完成「AI產品經理成長的實操路徑」，詳情可見 http://fantuan.guokr.net/groups/219/ 。

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作者：黃釗hanniman，圖靈機器人-人才戰略官，前騰訊產品經理，5年AI實戰經驗，8年互聯網背景，微信公眾號/知乎/在行ID「hanniman」，飯糰「AI產品經理大本營」，分享人工智慧相關原創乾貨，200頁PPT《人工智慧產品經理的新起點》被業內廣泛好評，下載量1萬+。