随着AI时代的来临,过去我们所擅长的,未来可能不适应,过去我们所不擅长,可能正是未来起决定性的。在未来的产品设计中,单纯的逻辑性思维,很可能不再适应,情感类的因素占比会直线上升。产品经理的“可能纯专业技能”已经不足以改变和提升产品的能力,必须向横向扩展,必须更深入的理解技术,包括软件的,和硬件的技术。另一个方面,是对数据的理解和应用,包括大数据的结构化和可视化。
你需要深刻的理解技术,包括软件的、硬件的实现技术以及未来的发展趋势,比如软硬件技术发展方向如何?前沿新技术/新产品形态是什么?产品经理需要真的懂软、硬件开发到底是怎么回事,能够理解整个软硬件的框架和设计思路。要能知道技术边界——不光要知道能做什么,更要知道不能做什么,以及今天能做什么,未来能做什么。
好的产品经理应该能协助/辅助工程师基于场景去分析和验证问题,能够与工程师共同去还原,分析究竟是出在应用层还是系统层,是软件导致还是硬件导致。如果能在神经网络、深度学习、自动化等方面有更深的造诣,一定会极大的助力团队在赛道上跑得更块,更远。
最近经常和朋友聊天,讨论很多关于数学话题,甚至很多朋友都在重新拿起数学。对这个问题,应该拆分来看,而不再究竟是谁更重要。在业务层的应用上(面向用户层的产品呈现),核心算法的研究上会相对轻很多,对产品经理需要掌握或者达到的水平要求也会低很多,特别是tensorflow出来后,应用层很多要求都会相对减轻。
对多数产品经理经理而言,解决的是面向用户端的实际问题,所以带着问题场景的需求去展开相关的专业学习(研究)更有实际意义。在核心算法层面,完全是高智商人群的领地,是科学家们的乐园,多数产品经理基本不会触碰,是另外一个完全不同的话题。
场景的巨变,使得AI的交互方式从传统的GUI,升级到更接近人类自然行为的人机交互形式,这种更为复杂或者说更立体的人机交互方式,不仅是软件层面的,还可能是硬件层面的,但在现阶段远没有形成清晰的交互体系标准,同时这种立体式交互下的用户意图,极可能与GUI时代的用户意图会有很大的偏差。
AI相关的产品,它的门槛会高于互联网产品,它的设计也可能和硬件强相关,互联网时代通过数据驱动设计的思路,可能在很长一段时间都会存在极大的不适应,很可能在一段时期内还难以数据分析为主驱动来验证闭环。
未来的产品设计,需要更多的创意思考和想象力,去引导和把握需求。
尽管人工智能发展的拐点已经到来,但必然经历一个由点到面,由垂直领域到通用领域演进的历程。智能产品和服务是否能够切中用户的痛点需求,依赖于人工智能技术在产品背后能够给予多大的支撑,从目前的技术出发,通用领域的人工智能实现还比较遥远。甚至在较长一段时间内,人工智能都必须结合一个垂直的领域,产品经理需要深刻的理解该领域下的用户“我现在怎样”,“我想要怎样”,才可能解决具体的问题,才会有切入的机会。
比如医疗、教育、金融等高度专业化细分领域,“弱人工智能”是未来人工智能发酵的突出领域。这一类领域的产品经理,基于多年的行业沉淀,以及对用户痛点,业务流程的深刻理解,一定会在某个时间点闪现其突出的优势。
人工智能应该在一定时期内,仍然是为了解决单一的需求,也就是从垂直领域的应用需求出发,是寻找人工智能解决方案的第一步,单点解决问题人工智能才能真正落地。在未来,人工智能将变成和电力一样重要,行业壁垒将一步显现,对产品经理来说,基于对行业和场景的理解,对用户行为的洞察,将在未来成为决定性因素。
也许AI领域仍将可能面临一波挤泡沫的阶段,尽管人工智能技术严格来说,远未成熟,但未来已来,对产品经理而言,是时候需迎接和拥抱这一完全不一样的时代。在AI时代,产品的设计思想需要站在对业界、算法、技术工程、用户意识、甚至竞争环境等层面的理解上,根据整体环境,深入融合到用户的情境下去制定。对产品经理而言,除了在产品技能之外,对软、硬件层面的技术理解和敬畏之心远非互联网时代可比,人人都是产品经理的“概念”可能需要再翻开新的一页。除此之外,对用户、行业的深入研究和理解,也将和互联网时代发生巨变。
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