"En çok yanan AI işi hangisi?" "AI ürün yöneticisi!"
Üretilen orijinal çekirdek tekniğini okuyun | Yazar: Haziran temel okuma
Önümde güzel bir iş belirdiğinde, ama ona değer vermedim. Kaybedene kadar pişman oldum. Tanrı bana bir şans daha verseydi, patrona ...
"Patron! Lütfen yapay zeka Başbakanı olmama izin verin."
Doğru, öğleden sonra 2.5 yok!
Büyük AI şirketlerine bakıldığında, her türden AI mühendisleri ve bilim adamlarına ek olarak, boş bekleyen başka tür işler de var.Evet, bunlar ürün yöneticileridir.Dünyadaki insanlara AI PM denir.
İyi olan bir söz var (çekirdek okuyucunun kendisi değil, dördüncü gönderdim): AI ile iyi bir karışım yapmak istiyorsanız, bir AI mühendisi olmak istemezsiniz ve bir AI ürün yöneticisi olmalısınız.
AI PM: Kullanıcı ihtiyaçları ve teknik yeteneklerin kesişimini arıyor
AI PM'yi açıklamadan önce, önce Proje Yöneticisini popüler hale getirelim: Ürün yöneticisi, ürün geliştirme ekibinin lideridir, ancak patron değildir. Ürünü optimize etmek için ürün kullanıcıları açısından Ar-Ge, pazarlama, satış ve diğer departmanları koordine etmesi gerekir.
Kullanıcı ihtiyaçlarını anlayın, ürün işlevi tanımlama, planlama ve tasarımdan sorumlu olun, çeşitli karmaşık kararlar verin, ekibin işleri sorunsuz bir şekilde yürütmesini ve program hatalarını takip etmesini vb. Sağlayın, ancak aynı zamanda kullanıcıların yeni ihtiyaçlarını, rakip ürünlerle ilgili bilgileri toplayın ve talep analizi ve rakip ürünler gerçekleştirin Ürünlerin vb. Geliştirme eğilimlerini analiz edin ve inceleyin.
Basitçe ifade etmek gerekirse, AIPM, PM'den daha spesifik bir PM alt kategorisidir ve sorumlu ürün yelpazesini yapay zekaya odaklamaktadır.
AI büyük kahve Dr. Wu Enda, bir yapay zeka ürün yöneticisinin böyle bir rol oynaması gerektiğine inanıyor:
Ayrıca açıklamasına bakın, bir yapay zeka ürün yöneticisinin yine de kullanıcıya karşı sorumlu olması, mühendisin odaklanması gereken kilit noktaları seçmesi ve talebi mühendise geri beslemesi gerekir. Başka bir deyişle, kullanıcı ihtiyaçları ile günümüzün makine öğrenimi teknolojisinin yeteneklerinin kesişimini arayın.
Spesifik görevler şunlardır:
Kullanıcı ihtiyaçlarına ve pazar analizine dayalı olarak ideal geliştirme setleri ve test setleri sağlayın ve öğrenme algoritmaları için değerlendirme göstergeleri sağlayın. Buna bağlı olarak, AI bilim adamları veya mühendisleri ihtiyaç duydukları eğitim veri setlerini gereksinimlere ve göstergelere göre elde edecek ve güvenilir yapay zeka sistemleri geliştirecek.
Onlara daha fazla sorumluluk verilir ve daha fazla düşünmeleri gerekir.
AI PM iş gereksinimleri
Daha önce söylediğim şey daha çok tanımlarla ilgili, bu yüzden gerçek durumlarda AI ürün yöneticilerinin iş gereksinimlerine bir göz atalım.
Bir BAT işe alım resmi web sitesinin yapay zeka yönüne tıklayın. 98 pozisyon arasında, 46 teknik pozisyon olmasına rağmen, ürün departmanı da 25 pozisyona ulaştı.
Yoğun iş sorumluluklarında, ürün planlama ve tasarım, ürün optimizasyon planlarının formüle edilmesi, ürün karşı önlemleri, araştırma, koordinasyon ve proje uygulaması anahtar kelimelerdir. Örneğin, ürün yöneticisinin sesli arama yönündeki sorumlulukları şunlardır:
Gereksinimler açısından bakıldığında, AI iş deneyimi veya bilgi geçmişine sahip iş arayanlar daha fazla avantaja sahiptir.Yetenek, "iletişim ve işbirliği" ve "kaynak entegrasyonu" anlamında anahtar kelimeler en sık ortaya çıkar ve teknolojiden birçok kez bahsedilir. Örneğin, aşağıdaki resim "AI Industry Application Product Manager" için bir gerekliliktir.
Biraz özetlerseniz, gerekli yetenekler kabaca üç kategoriye ayrılabilir: ürün yetenekleri (endüstri trendleri gibi), teknik yetenekler ve iş yetenekleri (iletişim ve koordinasyon gibi).
Yapay zeka başbakanının kendi kendini yetiştirmesi hakkında
İnternette hem görünüşü hem de IQ'su, hem görünüşü hem de çağrışımı olan bir kişi olarak, bugünlerde "kendi kendini yetiştirme" hakkında konuşmazsanız, zihinsel bilincinizi geliştirebilir, nasıl terfi alabilir, maaşınızı yükseltebilir ve eve gidebilirsiniz?
AI PM, PM'den yalnızca iki fazla harfe sahip olmasına rağmen, yine de AI PM'nin kendi kendini yetiştirmesi için daha yüksek gereksinimleri ortaya koymaktadır.
Turing Robotics'in başkan yardımcısı ve Tencent'in eski ürün müdürü Huang Zhao bir paylaşımda şunları söyledi: Normal İnternet PM'den AIPM'ye kadar, tüm yetenekler ve niteliklerin sıçramalarla ve sınırlarla yükseltilmesi gerekiyor.
Önce odaklanalım:
-
Daha geniş ve daha derin bilgi ve deneyim birikimi
-
Daha güçlü teknik anlayış
-
Daha verimli öğrenme yeteneği / anlayışlı
-
İnsanların algılama ve etkileşim kurma şeklini yeniden anlayın
-
Daha güçlü içgörü, yaratıcılık ve hayal gücü
-
Sektör farkındalığı ve trend yargısı
-
Daha derin insani başarı ve manevi alan
Mühendislerle, ürün yöneticilerinin hala teknolojiyi anlaması gerekiyor mu? Bu birçok insanın şüphesi olabilir. Baidu'dan deneyimli bir AIPM, "Anlamak her şeyin temelidir" dedi.
Huang Zhao ayrıca teknolojiyi anlamanın çok önemli olduğuna inanıyor ve teknik anlayış kazanmanın üç yolunu özetledi:
A. Teknik bir geçmişe sahip olmalı ve donanım ve yazılım geliştirmede neler olup bittiğini gerçekten anlamalı;
B. Esasen, "neyin yapılabileceğini ve yapılamayacağını" bilmeniz gerekir ve ilgili deneyim iyidir;
C. Ürün ekibinin tamamında bunu yapabilen başka insanlar varsa, birbirlerini tamamlayabilirler.
Mevcut AI ürünleri, insan-bilgisayar etkileşimi biçimini içeriyor, ancak bu yeni biçime ilişkin anlayışımız yeterli değil. Bu nedenle, insan algısı ve etkileşim yöntemlerini yeniden tanımak ve ürünlerin kullanıcılara daha iyi bir deneyim getirmesini nasıl sağlayacağını düşünmeye devam etmek gerekiyor? Ürünleri tasarlamak ve doğrulamak için daha fazla hayal gücü veya beyin gücü gerekir.
Peki ya insanlık ve ruh hali? Robotik ürünler için faydalı olabilir mi? Huang Zhaonun anlayışı, gerçek AI / robot ürünlerinin tamamen mantıksal düşünme ve çağrışımın ötesine geçmesi gerektiğidir. Robotlar insanlarla etkileşime girdiğinde, bunlara duygular gibi irrasyonel etkilerin eşlik etmesi kaçınılmazdır.
Mükemmel bir AI PM'nin saldırı yolu
Özetle, bir AI PM kabaca üç kategoriye ayrılabilir: ürün yetenekleri, teknik yetenekler ve iş yetenekleri Mükemmel bir AI ürün yöneticisi olmak için, kendinizi bu üç yönden cilalamalısınız.
AI ürün yöneticileri nasıl öğrenmeli? Duxinjun, birkaç ürün yöneticisinin deneyimini ve önerilen kaynaklarını entegre etti.
"Bundan sonra ne yapacağımı bilmediğimi hissettiğimde, çok çalışıp okumaya çalışacağım ve belirli alanlardaki uzmanlarla konuşacağım. Yeterince kitap okuduktan veya yeterince uzmanla konuştuktan sonra Başka bir deyişle, beyniniz yeterli girdi bilgisine sahip olduğunda, yeni fikirler gelecektir. "Bu Wu Enda'nın deneyimi.
Öyleyse önce kitap listesini ve dersi gönderin.
kitap listesi:
Russell: "Yapay Zeka: Modern Bir Yöntem"
Hofstadter: "Gödel, Escher, Bach: Farklılıklar Koleksiyonu"
Nigniwiski: "Yapay Zeka Akıllı Sistemler Rehberi"
Wu Enda: "Makine Öğrenimi Özlemi"
Yuval Harari: "Geleceğin Kısa Tarihi"
John Markov: "Robotlarla Dans Etmek"
Ma Wenmings: "Duygusal Makine"
Mao Xia: "İnsan Makine Duygusal Etkileşimi"
Video kursu:
Enda Wu: Stanford Açık Sınıfı "Makine Öğrenimi"
Sektörün büyük adamı Huang Zhao'nun önerilerinden biri, çeşitli AI / robot ürünlerini deneyimlemek, gerekli ürün / teknoloji durumunu anlamak (ses etkileşimi, çeşitli sensörler ve bunların işlevleri gibi) ve endüstri şirketi / ekip / organizasyon bilgilerini toplamaktır. Harika insanlarla tanışmak, onlarla iletişim kurmak ve hatta bir staj veya yarı zamanlı işe başvurmak için benzersiz içgörülerinizi getirin.
Okumak + öğrenmek + uzmanlarla iletişim kurmak + ürün deneyimi + staj / yarı zamanlı iş, bu yöntemler, umarım bunları alıp kullanabilirsiniz.
Çekirdeği okuyun
Ürünler, yapay zeka endüstrisinin zirvesidir
Teknoloji eninde sonunda uygulanacak ve ürünler teknolojinin nihai şeklidir. Yapay zeka teknolojisi şirketleri ancak mükemmel ürünlerle aynı başlangıç çizgisinde öne çıkabilir.
"Bir ürün, esasen şirketinin ve tasarımcılarının ruh enerjisi seviyesinin dışsallaştırılmasıdır; yalnızca yüksek manevi seviyeye sahip bir ekip, çapraz yaş AI ürünü yapabilir." Huang Zhao'nun bakış açısına göre, Duxinjun da aynı fikirde.
AI teknik mühendislerinin popülaritesi ve popülaritesi ile karşılaştırıldığında, AI ürün yöneticileri daha kayıtsız ve hatta bazen hafife alınmış gibi görünüyor. Ama aslında, AIPM çok önemlidir ve iyi bir AIPM daha da azdır. Kullanıcılara daha yakın ve kullanıcı ihtiyaçlarını keşfetmekte başarılı; teknolojiden de uzak değil, teknolojinin değişiklikler yapabileceğini biliyor; iletişim kuruyor, entegre ediyor ve koordine ediyor, böylece teori, teknoloji ve uygulamalar size ve bana daha hızlı gelebilsin.
Yapay zekanın endüstriyel yapısı aslında temel olarak teori, çekirdek olarak teknoloji ve en üstte ürün ile bir piramit gibidir.
Yüksek ses çağında, AI inişinin "son miline" daha fazla dikkat ediyoruz
Temel okumaya dikkat etmeye hoş geldiniz, sizi seviyorum!
Resim kaynağı: İnternet
