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功能性产品经理进入AI的尴尬局面

极客公园2024年大会,我看了王小川和张鹏之间的对话,聊到了产品经理在AI时代下的新能力,对于这段视频,感兴趣的朋友可以去搜索。

王小川作为已经8个月在AI大模型赛道的创业者,也是国内大模型厂商的第一批,相信他对于AI产品经理的看法、变化、和发展想法,是非常具有借鉴意义的。

其中提到了“新范式”产品经理的到来,我整理了其中对于AI产品经理的核心观点以及发展意见,相信可以帮助到你。

1.产品经理要TPF

王小川提出了:Technology-Product Fit,技术产品契合度的概念。

以前做产品经理,产品经理就是用原型绘制页面、通过需求文档来表达,再通过软件工程实现,就像微信、抖音、这些产品都是通过工程师实现,只要工程师花时间,有足够的技术支撑,都可以完成。

可大模型下的产品经理就不是这样了,需要先将以前的产品框架、功能设计理念打散,要去了解大模型的能力与技术,两者相互融合才能做产品设计。

如果按照以往的功能性产品设计经验来做,最终会因为大模型不支持,宣告失败,要么就卷到和大厂一样的大模型竞争去了。

所以现在的产品经理更要求技术为引领

“产品经理需要把需求拆开为一堆评测集,不仅是要定义产品,还要负责把定义的产品转化为评测集。”

2.独立铺开做AI应用,时机还没有到

我之前分享过,现在阶段不要做AI产品,核心因为稍微不注意就可能变成做大模型了,和其他大厂卷在一起了,而且效果还不好。

先不要做AI产品

比如我们做蓝泡创作,希望给用户提供从标题、再到创作主题的引导,但是要想提供的推荐越准确,就需要越匹配他自己读者的兴趣爱好,就需要更加融入其账户的过往数据进行训练。

包含了历史不同数据的文章、话题数据等进行融合,这就导致我们也需要去做大模型的相关工作。

如果要这样做,首先就要要面临GPU、部署算法、研究大模型等问题。

对于一家创业公司来说,是非常高昂成本的。如果没有以上业务数据训练支持,始终提供给用户的AI能力还是过于鸡肋,但是成本还不便宜。

3.AI产品之前,先去大模型公司

做产品解决的是问题,放在具体的问题里,我们可以衍生出是社交工具、笔记工具、娱乐产品,但核心还是为人提供开心、快乐、健康等价值。

满足以上的需求与价值对应,我们可以叫做PMF(productmarket fit)

而现在大模型生态下,距离这个阶段还非常远的,因为AI的幻觉、以及AI生态能力的不全,很难去让AI产品可以像功能性产品那样给出用户确定的输出结果。

衡量AI产品的数据指标、以及AI产品的管理、监控、数据分析体系等等,都还不没有完善的,甚至没有看到这样的广告。

“在国外openAI一家独大,大家都跟着它的标准进行相关工作;而国内则百家齐放,哪一种方式最适合还不知道,但是也可能会走出一种特别的产品设计思路。”

所以,现阶段的产品经理,最好就是加入一家大模型公司,成为其中的一员,这样以后时机成熟,清楚做AI还差什么,还可以做什么,做独立应用的时候会更加适合。

4.新范式产品经理的工作内容

“用统计概念来定义去价值匹配度,是非常关键的”用户的需求和产品定义的评测集进行匹配,来核对其产品定义的准确性。

通过这样的方式构建产品,是产品经理“新范式”的工作内容,来AI产品的PMF。

5.一定要多用AI大模型产品,成为“用户”

现在阶段AI产品的产品经理,也一定要是AI大模型的超级玩家。不是蜻蜓点水的用一下,而是真的要成为其用户,娱乐化的使用,是理解不到产品的理念与内核。

就像characte.ai,其实你用一些特定prompt在GPT上对话也可以得到不同角色,只是其创始人进行了分类,并且修炼了prompt,成了这样的角色矩阵。

创始人非常清楚,AI的幻觉问题。仅能提供娱乐化,所以才会有这样的产品诞生,事实证明用户是接受的。

未来产品经理不是做功能了,而是要去聚焦做评测集,定义产品的评测集转化,不再是功能导向了。

通过这次分享,我也认同这是非常关键的变化,所以现在还在投入AI资源的个体或者企业,我觉得可以再等等。

今天的分享就在这里。

更新时间 2023-12-27