读书笔记之《人工智能产品经理：AI时代PM修炼手册》

《人工智能产品经理：AI时代PM修炼手册》由张竞宇（特里）撰写，旨在帮助产品经理在人工智能时代进行转型升级。作者结合自身在人工智能领域的丰富经验和专业知识，详细阐述了人工智能产品经理的角色、职责以及所需技能，并提供了具体的操作方法和实践案例。

张竞宇（特里）：墨尔本大学信息系统硕士、全球金融工程委员会委员、“Back&Forth"思维模式发明者，现任世界500强公司人工智能产品总监。擅长机器学习产品设计、大数据分析以及人工智能技术商用化。曾主导上线多款人工智能产品，其中一款教育行业的产品，用户覆盖全国四百多万名在校大学生。在人工智能（尤其在NLP自然语言处理、CV计算机视觉）领域有多项发明专利，其中专利“基于网络日志的用户负面情绪预测方法和系统”早于Facebook社交网络自杀倾向预测功能问世。

第1章：人工智能时代重新定义产品经理

介绍了人工智能时代产品的特殊性，包括其作为工具和新的产品设计思维逻辑的角色，以及人工智能技术如何赋能传统产品和服务。作者强调了人工智能产品经理的价值定位，认为他们需要兼具技术理解能力和商业洞察力。

作者观点：人工智能产品经理不仅要懂技术，还要具备市场前瞻性、技术赋能创新的驱动能力以及道德准则的守护能力。

第2章：懂行业的产品经理才不会被人工智能淘汰

分析了人工智能时代公司分类方式及其对产品经理能力的要求。作者提出了六种行业分析维度，并通过案例展示了如何成为行业产品专家。

作者观点：深入的行业理解是产品经理在人工智能时代立足的关键。产品经理需要从“点”到“线”再到“面”的思路，不断拓展和深化对行业的理解。

六个基于行业分析的维度：

（1）行业特点：行业的历史背景、当下的增长能力、与宏观经济周期的关系、固有风险及该行业在其他国家的发展规律等。

（2）行业运行趋势：产品经理应该去主动了解国内外的行业发展趋势和方向。包括供应商谈判能力、购买者谈判能力、现有同行竞争的局面、龙头企业（不应该只限定一家）目前面临的主要问题、有哪些成功的管理和技术经验、这些经验是否可以借鉴或复制、新进入者威胁、替代产品和服务威胁等。同时，产品经理应关注新技术在其他领域的成功应用是否会是本领域的创新机会。人工智能时代的到来是行业洗牌的关键时期，过去的规律在今天不一定奏效，因此能够把握趋势、顺势而为且能有一定预见性是产品经理非常重要的素质。

（3）竞争力因素分析：产品经理需要了解行业内价格、品质、质量、分销能力、上游资源、成本、产品差异、技术壁垒、管理水平、地理位置等方面的情况。除此以外，在人工智能时代的市场竞争中，公司的数据积累、算法积累、计算能力积累三方面无论是从短期还是长期来看，都占据较高的权重，在这方面产品经理需要格外重视管理和规划。

（4）行业整合：了解行业集中度、外资进入、收购兼并等。

（5）政府管制：了解行业的准入门槛、国家法规、价格、税收、进出口等。产品经理需

要密切关注这方面的信息，确保公司产品可以合理、合法地参与市场竞争。

1. 商业模式：产品经理不仅是将商业模式落地的执行者，同时也是探索商业模式的先锋。因此产品经理需要关注行业的挣钱手段、产业链逻辑是怎样的、价值链是如何构成的等

第3章：定义人工智能产品需求

重新定义了人工智能产品需求分析的工作流程和设计思路，强调了从微观和宏观角度定义功能性需求，以及非功能性需求的重要性。作者还介绍了量化需求分析的方法。

作者观点：需求分析是产品成功的基础，产品经理需要在技术实现和业务需求之间找到平衡，并通过量化手段确保需求的可实现性和可验证性。

针对人工智能产品，下面列举了5种非功能需求：安全性、可用性、可靠性、性能、可支持性。每个产品的非功能需求都与行业背景、用户特征有关，因此产品之间不存在完全相同的非功能需求，需要产品经理有针对性地进行这方面的设计。

1. 安全性 定义：保障数据和功能的访问权限安全，防止未经授权的操作或数据泄露。 关键内容： 可得性：明确权限控制（如机器人控制权分配、时间段/位置限制访问）。 私密性：敏感数据保护（如云端数据加密、居家机器人本地化存储）。 行业案例： 家庭机器人需拒绝用户危险指令（如音量超限警告）。 医疗/金融领域要求严格的数据脱敏和权限分层。
2. 可用性 定义：用户有效、高效、满意地达成目标的程度，直接影响用户体验。 关键内容： 有效性：用户能以自然交互方式完成任务（如语音唤醒、人脸登录）。 易用性：降低学习门槛（如无需用户调整参数的智能推荐）。 一致性：界面/交互统一（如弹框样式、操作流程标准化）。 观感需求：外观风格体现品牌调性（如特斯拉Model X的科技感设计）。
3. 可靠性 定义：在特定条件和时间内稳定完成功能的能力，避免系统性风险。 关键内容： 故障频率：定义故障阈值（如自动驾驶系统每小时崩溃次数上限）。 自我恢复能力：崩溃后快速重启（如金融交易系统秒级恢复）。 行业差异： 医疗诊断类产品需高容错率（肿瘤筛查拒绝漏诊）； 工业场景需平衡精度与效率（如假币检测精准率优先）。
4. 性能 定义：产品响应速度与处理能力的量化指标，决定用户体验和适用场景。 关键内容： 响应时间：遵循“2/5/10秒”原则（如智能音箱指令响应低于2秒）。 吞吐量：单位时间处理请求量（如语音助手每秒并发处理1000条指令）。 硬件依赖：算力需求需匹配场景（如实时视频分析依赖GPU集群）。
5. 可支持性

定义：产品适应未来升级和维护的能力，降低长期迭代成本。

关键内容：

可扩展性：架构支持灵活新增模块（如机器人功能插件化设计）。

可维护性：数据、算法、服务的持续优化能力（如自动化模型测试平台）。

可安装性：简化部署流程（如Docker容器化部署、混合云适配）。

第4章：人工智能产品体系

详细描述了人工智能产品的实现逻辑、基础设施、数据采集、处理以及系统协调等关键环节。作者还讨论了安全、隐私、伦理和道德等不可逾越的红线。

作者观点：构建一个完整的人工智能产品体系需要多方协作和系统化的管理。产品经理需要具备全局观和前瞻性思维，以应对复杂的技术和市场环境。

第5章：机器学习

介绍了机器学习的基本概念、流程、算法分类以及开发平台。作者强调了产品经理在机器学习产品研发中的角色和重要性。

作者观点：产品经理需要掌握机器学习的基本知识，以便更好地与研发团队沟通和协作，推动产品的创新和迭代。

第6章：人工智能产品经理工作流程

详细阐述了人工智能产品经理的工作流程，包括设定目标、技术预研、需求分析、产品设计、参与研发过程以及持续产品运营等环节。

作者观点：产品经理应遵循系统化的工作流程，确保产品的顺利推进和成功落地。同时，需要不断优化和调整工作方法，以适应快速变化的市场和技术环境。

造成人工智能产品设计失败的常见原因包括以下四个方面：

1.技术驱动产品设计

过度追求技术先进性，忽视用户实际需求，以“有什么技术就做什么产品”为导向。案例：摩托罗拉“铱星系统”因技术超前但用户体验差而失败。

2.忽略用户期望管理

夸大产品功能或赋予过高科技标签（如AI）导致用户预期与实际体验不符。结果信任度下降，影响品牌声誉（例如低效的语音输入法无法达到用户预期）。

3.单点突破价值有限

产品仅解决单一场景细分问题，与用户付出的成本（价格、操作复杂度）不成正比。案例：家庭机器人功能局限，用户因性价比低弃用。

4.忽略用户体验优化

技术实现效果强但交互设计差（如隐私推荐逻辑不当、界面复杂）。例如广告推荐忽视用户隐私敏感性或重复推荐已购商品，引发抵触。

第7章：方法论、沟通和CEO视角

介绍了端到端产品管理方法论、跨部门沟通技巧以及用CEO视角进行产品管理的重要性。

作者观点：产品经理应具备全局观和战略思维，通过有效的沟通和协调，推动团队协作和资源整合，实现产品的商业成功。