隨著人工智慧的快速發展，產品經理的角色也在不斷演變。在最近的一場Reforge座談會上，探討了現代AI產品經理需要具備的六大核心能力。以下是重點摘要：
一、策略與願景：專注於改善用戶生活
策略與願景是AI產品經理的首要核心能力。雖然這與傳統產品經理的能力相似，但AI技術改變了我們看待這一能力的方式。
1. 個性化和動態界面
AI可以根據每個用戶的特定需求進行動態調整，無論是明確表達的需求還是觀察到的需求。HubSpot的Dylan Sellberg強調：「你可以想像一個完全動態的介面，甚至沒有介面，而是完全個性化的設計，滿足最終用戶的需求。」這種個性化互動消除了傳統的學習曲線，使軟體更加直觀和高效。
2. 客戶為中心的設計
AI產品經理必須專注於提供十倍的價值，確保AI產品能滿足真實的客戶需求，而不僅僅是展示技術能力。除了提升用戶體驗，更重要的是簡化流程並發掘隱藏的洞察。AI的自動化效能提升了生產力，使人們能夠投入到更具創造性和策略性的工作中。
二、負責任的AI管理：風險和責任
AI的風險和責任是產品經理面臨的一個重要新挑戰。確保用戶對AI功能的控制和透明性至關重要。
1. 倫理和透明的數據使用
未經明確同意，客戶數據絕不應用於訓練模型。這一政策已被許多領先公司採用，強調了道德數據使用和隱私的重要性。AI產品經理在處理敏感行業如醫療和金融時，特別需要注意隱私和法規方面的複雜環境。
2. 生成內容的防護措施
AI的虛擬背景功能必須小心管理，以避免生成不當內容。這需要修改用戶提示並實施過濾機制，以確保輸出內容的安全和適當。通過預先考慮潛在風險，可以防止濫用，確保AI應用既有用又安全。
三、深入了解數據：數據來源和安全
AI高度依賴數據，因此深入分析至關重要。產品經理必須深入了解數據，識別異常值並理解更廣泛的影響，確保AI系統在邊緣案例中也能穩健和可靠。
1. 數據質量與來源
確保數據的準確性和可靠性是AI產品經理的重要任務。數據的質量直接影響AI模型的性能，因此需要從可信來源獲取數據，並定期檢查和清理數據，以保持其有效性。
2. 數據安全與隱私
產品經理必須確保數據在收集、存儲和處理過程中的安全性，遵守相關隱私法規，並採取必要的安全措施以防止數據洩露和未授權訪問。
3. 數據分析與洞察
通過深入分析數據，產品經理可以提前發現潛在問題，並不斷改進AI模型，確保其在各種情境下的穩定性和可靠性。
四、模型開發與生命周期
AI產品經理需要了解使用基礎模型還是開發專有模型的權衡。從基礎模型開始可以加速開發，提供一個穩固的起點，使團隊能夠快速構建和驗證AI功能。
1. 利用基礎模型節省時間
這些模型提供了穩固的起點，使團隊能夠快速構建和驗證AI功能，隨著時間的推移，可以進一步精細化和調整，以更準確地滿足特定客戶需求。
2. 持續監控和改進
持續改進是保持AI解決方案相關性和有效性的關鍵，不僅需要跟蹤性能，還需要識別差距和改進機會。
五、評估：系統性能和輸出的評估
自動化評估技術進步不少，但人工判斷仍無可替代。LinkedIn在求職匹配方面的經驗表明，讓真實用戶參與評估過程非常重要。
1. 用戶參與和反饋
通過用戶反饋，可以深入了解真實用戶的需求和期望，根據用戶反饋持續優化和微調AI模型，提高系統的相關性和實用性。
2. 人工和自動化評估的結合
儘管自動化評估可以提供大量數據，但人工評估能夠提供更深層次的見解和細節。結合兩者的優勢，可以更全面地評估系統性能，確保AI模型的準確性和實用性。
六、推向市場：從內部測試到外部發布
1. 漸進式的測試和改進
推出AI功能的階段性方法，包括廣泛的beta測試是必須的。內部測試階段可以邀請大量員工參與測試，收集反饋，進行壓力測試並根據實際使用情況改進功能，確保順利和成功的推出。
2. 綜合銷售啟動
為銷售和客戶成功團隊提供全面的培訓和資源，如詳細的常見問題解答和安全白皮書，以解決客戶關注並推動採用。確保市場推廣策略與產品開發同步進行，讓銷售和客服團隊能夠全面了解產品特性和優勢，推動產品的市場採用和客戶滿意度。
在未來的AI時代，產品經理的角色將變得更加多樣化和專業化。產品經理將專注於特定領域，如模型評估、編排和平臺開發，這種深度專業知識對於AI繼續整合到產品管理的各個方面至關重要。
同時，產品經理將有更多機會推動產品創新，提升用戶體驗，並為公司創造更大的價值。
