Strategi penyelamat diri pengurus produk tradisional dalam era AI

Dengan kemajuan teknologi dan perkembangan teknologi AI sehingga hari ini, pengurus produk juga akan menghadapi takdir yang berubah-ubah. Jadi apa yang harus dilakukan oleh pengurus produk? Mari kita lihat cadangan baik yang penulis dalam artikel di bawah ada!

Hari ini, dengan pembangunan berterusan teknologi kecerdasan buatan, pengurus produk menghadapi cabaran yang belum pernah berlaku sebelum ini. Perisikan, automasi dan pemacu data sedang mengubah kitaran hayat produk dan cara pasaran beroperasi. Jadi, dalam era perubahan ini, bagaimanakah pengurus produk harus menyesuaikan diri dan memanfaatkan perubahan ini untuk mencipta produk yang benar-benar berdaya saing?

1. Kedudukan peranan baharu dalam era AI Dalam era AI, kedudukan peranan baharu telah menjadi penting. Dengan perkembangan pesat dan aplikasi teknologi kecerdasan buatan, banyak peranan tradisional berubah, dan banyak peranan baharu telah muncul. Pertama, jurutera AI telah menjadi peranan baharu yang telah menarik banyak perhatian. Mereka bertanggungjawab untuk membangunkan dan menyelenggara sistem kecerdasan buatan, memastikan ia berfungsi dengan baik dan dioptimumkan secara berterusan. Jurutera AI perlu mempunyai latar belakang teknikal dan pengetahuan profesional yang mendalam, serta dapat memahami dan menggunakan algoritma seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Kedua, saintis data juga telah menjadi peranan penting. Mereka bertanggungjawab untuk mengumpul, membersihkan dan menganalisis sejumlah besar data untuk mengekstrak maklumat dan corak yang berharga. Saintis data perlu mempunyai pengetahuan dalam statistik, matematik, dan pengaturcaraan, dan boleh menggunakan pelbagai alat dan teknik untuk menyelesaikan masalah praktikal. Di samping itu, ahli etika AI juga merupakan peranan yang baru muncul. Mereka memberi perhatian kepada isu etika dan moral teknologi kecerdasan buatan dan memastikan aplikasinya mematuhi piawaian etika serta undang-undang serta peraturan. Ahli etika AI perlu mempunyai pemahaman yang mendalam tentang etika dan undang-undang serta dapat membuat cadangan dan peraturan yang munasabah. Akhirnya, pengurus produk AI juga memainkan peranan penting. Mereka bertanggungjawab untuk menentukan fungsi dan ciri produk kecerdasan buatan daripada permintaan pasaran dan maklum balas pengguna, dan bekerjasama dengan pasukan pembangunan untuk melaksanakannya. Pengurus produk AI perlu mempunyai analisis pasaran, pengurusan projek dan keupayaan pemahaman teknikal, dan dapat mengimbangi matlamat perniagaan dan kebolehlaksanaan teknikal. Pendek kata, dalam era AI, peranan baharu sentiasa muncul, memerlukan bakat dari pelbagai bidang untuk bekerjasama untuk mempromosikan pembangunan dan aplikasi teknologi kecerdasan buatan

Di bawah gelombang AI, peranan pengurus produk sedang mengalami perubahan yang mendalam. Ini bukan sahaja mengenai perubahan teknologi, tetapi juga mengenai peningkatan menyeluruh pemikiran, kaedah dan strategi. Dalam bahagian ini, kami akan menyelidiki tiga dimensi utama kedudukan peranan baharu pengurus produk dalam era AI: pembuatan keputusan berasaskan teknologi, transformasi pengalaman pengguna dan inovasi model perniagaan.

1. Pembuatan keputusan berasaskan teknologi

Dalam era AI, data dan algoritma telah menjadi teras dalam pembuatan keputusan produk. Pengurus produk tidak lagi hanya bergantung pada gerak hati dan pengalaman, tetapi perlu mendalami cerapan di sebalik data dan menggunakan algoritma untuk mengoptimumkan setiap aspek produk.

Data Insights: Contohnya, dengan menganalisis data tingkah laku pengguna, pengurus produk boleh memahami dengan lebih tepat keperluan pengguna dan titik kesakitan, dengan itu mengoptimumkan reka bentuk dan fungsi produk. Ini mungkin melibatkan penggunaan alat analitis data, seperti Google Analitis atau Mixpanel, untuk menjejak dan menganalisis tingkah laku dan pilihan pengguna.

Aplikasi Algoritma: Algoritma memainkan peranan penting dalam pengesyoran produk, pengisihan, carian, dsb. Sebagai contoh, platform e-dagang mungkin mengoptimumkan logik pengesyoran produk melalui algoritma pembelajaran mesin, dengan itu meningkatkan kadar penukaran dan kepuasan pengguna.

2. Perubahan dalam pengalaman pengguna Perubahan dalam pengalaman pengguna adalah trend penting. Memandangkan teknologi terus maju, jangkaan pengguna terhadap produk dan perkhidmatan juga semakin meningkat. Oleh itu, perusahaan perlu terus meningkatkan pengalaman pengguna untuk memenuhi keperluan dan jangkaan pengguna. Perubahan ini perlu dilakukan dari banyak aspek, termasuk reka bentuk produk, pengoptimuman antara muka, kaedah interaksi, dsb. Dengan menambah baik pengalaman pengguna secara berterusan, syarikat boleh meningkatkan kepuasan dan kesetiaan pengguna, dengan itu memperoleh lebih banyak bahagian pasaran dan kelebihan daya saing

Aplikasi teknologi AI telah banyak memperkaya dan mengubah pengalaman pengguna. Pengurus produk perlu memikirkan semula cara menggabungkan elemen AI ke dalam reka bentuk dan interaksi produk untuk membawa pengguna pengalaman yang lebih bijak dan mudah.

Interaksi pintar: Contohnya, dengan memperkenalkan pembantu suara dan chatbot, pengurus produk boleh memberikan pengguna pengalaman interaktif yang lebih semula jadi dan mudah. Ini mungkin melibatkan kerjasama dengan pakar NLP (pemprosesan bahasa semula jadi) untuk memahami dan mengoptimumkan logik interaksi pertuturan dan teks.

Pengalaman Diperibadikan: Dengan memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis tingkah laku dan pilihan pengguna, pengurus produk boleh memperibadikan pengalaman produk. Contohnya, perkhidmatan penstriman muzik Spotify menggunakan algoritma untuk menganalisis tingkah laku mendengar muzik pengguna dan mengesyorkan senarai main yang diperibadikan kepada pengguna.

3. Inovasi model perniagaan

Teknologi AI bukan sahaja mengubah fungsi dan pengalaman produk, tetapi juga mencipta nilai baharu dan model perniagaan untuk produk. Pengurus produk perlu meneroka cara mengubah teknologi AI kepada nilai perniagaan

Peruntukan nilai baharu: Contohnya, melalui teknologi AI, pengurus produk boleh memberikan pengguna maklumat dan perkhidmatan yang lebih tepat. Dalam bidang kewangan, platform penasihat robo menganalisis data pasaran melalui algoritma untuk memberi pengguna nasihat pelaburan yang diperibadikan.

Inovasi model perniagaan: Teknologi AI juga menyediakan pengurus produk dengan kemungkinan model perniagaan yang inovatif. Contohnya, memandangkan data ialah sejenis nilai, pengurus produk boleh meneroka cara mengubah data kepada nilai perniagaan melalui pertukaran data, pasaran data, dsb.

2. Pokok kemahiran baharu untuk pengurus produk Apabila teknologi terus berkembang dan pasaran berubah, peranan pengurus produk terus berkembang. Untuk menyesuaikan diri dengan persekitaran yang berubah ini, pengurus produk perlu menguasai beberapa kemahiran baharu. Berikut ialah pokok kemahiran baharu untuk pengurus produk: 1. Keupayaan analisis data: Dalam era digital, data telah menjadi asas penting untuk membuat keputusan. Pengurus produk perlu mempunyai keupayaan untuk menganalisis data untuk memahami gelagat pengguna, arah aliran pasaran dan dinamik pesaing. Melalui analisis data, pengurus produk boleh membuat keputusan yang lebih tepat dan mengoptimumkan kefungsian produk dan pengalaman pengguna. 2. Keupayaan penyelidikan pengguna: Kejayaan sesuatu produk bergantung pada keperluan dan maklum balas pengguna. Pengurus produk perlu mempunyai keupayaan penyelidikan pengguna yang baik dan membimbing reka bentuk dan penambahbaikan produk melalui pemahaman yang mendalam tentang keperluan, tingkah laku dan pilihan pengguna. Dengan berinteraksi dengan pengguna, pengurus produk dapat memahami dengan lebih baik titik kesakitan pengguna dan menyediakan penyelesaian yang disasarkan. 3. Pemahaman teknikal: Pengurus produk perlu bekerjasama rapat dengan pasukan pembangunan, jadi mereka perlu mempunyai pemahaman teknikal tertentu. Walaupun pengurus produk tidak perlu menjadi pakar pembangunan, mereka mesti mempunyai pemahaman tertentu tentang konsep dan prinsip asas teknologi untuk berkomunikasi dan bekerjasama dengan lebih baik dengan pembangun. 4. Aplikasi kaedah pembangunan tangkas: Kaedah pembangunan tangkas telah menjadi arus perdana pembangunan perisian moden. Pengurus produk perlu biasa dengan prinsip dan proses pembangunan tangkas untuk bekerjasama dengan lebih baik dengan pasukan pembangunan dan menyesuaikan hala tuju dan strategi produk tepat pada masanya. 5. Pengetahuan pemasaran: Pengurus produk perlu memahami prinsip asas dan strategi pemasaran. Dengan memahami keperluan dan persaingan pasaran, pengurus produk boleh meletakkan produk mereka dengan lebih baik dan membangunkan rancangan pemasaran yang berkesan. 6. Keupayaan berfikir inovatif: Pengurus produk perlu mempunyai keupayaan pemikiran inovatif untuk bertindak balas terhadap perubahan pasaran dan keperluan pengguna. Dengan sentiasa memikirkan dan mencuba idea dan penyelesaian baharu, pengurus produk memacu inovasi dan pembangunan produk. Di atas ialah pokok kemahiran baharu untuk pengurus produk. Saya harap ia dapat membantu pengurus produk membangun dan berkembang dengan lebih baik dalam pasaran persaingan yang sengit

Di bawah gelombang AI, pokok kemahiran pengurus produk (PM) sedang mengalami pembentukan semula revolusioner. Data, algoritma, kerjasama merentas domain dan pembelajaran berterusan telah menjadi kemahiran utama untuk PM dalam era baharu. Dalam bahagian ini, kita akan menyelami konotasi dan aplikasi kemahiran baharu ini, dan cara pengurus produk boleh menguasainya melalui pembelajaran dan amalan.

1. Pemahaman data dan algoritma

Dalam era kecerdasan buatan, data dan algoritma telah menjadi asas untuk membuat keputusan produk. Pengurus produk perlu mempunyai analisis data dan keupayaan memahami algoritma tertentu untuk bekerjasama dengan lebih baik dengan saintis data dan jurutera, dan untuk memahami dengan lebih tepat arah dan strategi produk

Data Insights: Contohnya, melalui analisis mendalam data tingkah laku pengguna, PM boleh menemui keperluan teras pengguna dan potensi masalah. Ini mungkin melibatkan penggunaan ujian A/B untuk mengesahkan hipotesis, atau analisis kelompok untuk menemui kumpulan pengguna yang berbeza.

Aplikasi Algoritma: Memahami algoritma pembelajaran mesin asas, seperti pepohon keputusan, pengelompokan dan rangkaian saraf, boleh membantu PM lebih memahami pelaksanaan teknikal produk dan menjadi lebih selesa berkomunikasi dengan pasukan teknikal.

2. Kerjasama merentas domain

Pembangunan produk AI selalunya memerlukan kerjasama pakar dalam pelbagai bidang. Pengurus produk perlu mempunyai keupayaan untuk bekerjasama merentas disiplin untuk berkomunikasi dengan lebih baik, menyelaraskan sumber dan mempromosikan kemajuan projek.

Komunikasi teknikal: Sebagai contoh, PM mungkin perlu membincangkan butiran pelaksanaan algoritma dengan jurutera, atau berbincang dengan pereka bentuk cara mengintegrasikan teknologi AI ke dalam pengalaman pengguna.

Penyelarasan Projek: Dalam projek AI, PM perlu menyelaraskan sumber dan bekerja daripada pelbagai bidang seperti sains data, kejuruteraan, reka bentuk dan pemasaran untuk memastikan kemajuan projek berjalan lancar.

3. Pembelajaran berterusan

Dalam era AI yang pesat membangun, pengurus produk perlu mengekalkan keupayaan dan semangat untuk pembelajaran berterusan agar sentiasa mengemaskini pengetahuan dan kemahiran mereka.

Sumber pembelajaran: Contohnya, PM boleh mempelajari pengetahuan dan kemahiran baharu melalui kursus dalam talian, bengkel, membaca dan kaedah lain. Ini mungkin termasuk alat dan kaedah analisis data, teknologi dan aplikasi AI baharu, dan amalan terbaik pengurusan produk.

Aplikasi Praktikal: Mengaplikasikan pengetahuan dan kemahiran yang dipelajari pada kerja sebenar adalah langkah utama dalam pembelajaran. PM boleh mencuba alat dan kaedah baharu pada projek, atau menjalankan eksperimen dan pengesahan secara kecil-kecilan.

3 Bina pasukan produk dipacu AI

Dalam gelombang kecerdasan buatan, pasukan produk yang kuat adalah faktor utama kejayaan. Pengurus produk perlu meneroka secara mendalam dan mengamalkan aspek seperti pembinaan pasukan, model kerjasama dan budaya inovasi. Dalam bahagian ini, kami akan membincangkan secara terperinci cara membina dan mengembangkan pasukan produk berkuasa AI

1. Pembinaan pasukan: mencari bakat serba boleh

Dalam proses pembangunan produk AI, kerjasama rentas disiplin amat diperlukan. Pengurus produk perlu membina pasukan dengan latar belakang dan kemahiran profesional yang berbeza untuk meneroka dan menyelesaikan masalah dari pelbagai sudut dan dimensi.

Latar belakang pelbagai disiplin: Sebagai contoh, pasukan memerlukan bukan sahaja saintis data dan jurutera, tetapi juga pereka bentuk, ahli psikologi dan pakar industri untuk memahami dan menyelesaikan masalah dengan lebih komprehensif.

Mekanisme kerjasama: Bina budaya dan mekanisme pasukan yang terbuka dan kolaboratif untuk menggalakkan komunikasi dan kerjasama di kalangan ahli pasukan untuk menyepadukan pengetahuan dan kemahiran yang berbeza dengan lebih baik.

2. Mod kerjasama: memecahkan halangan

Dalam pasukan pelbagai disiplin, cara bekerjasama dengan berkesan adalah isu utama. Pengurus produk perlu memecahkan halangan dalam pasukan dan mewujudkan model kerjasama yang lancar dan cekap.

Platform Komunikasi: Contohnya, wujudkan platform komunikasi dan kerjasama yang dikongsi seperti Slack atau Microsoft Teams supaya ahli pasukan boleh bertukar maklumat dan pengetahuan dengan mudah.

Mekanisme lelaran: Mengguna pakai pembangunan tangkas dan mekanisme lelaran untuk menggalakkan pasukan mencuba, ralat dan belajar dengan cepat untuk mencari penyelesaian kepada masalah dengan lebih cepat.

3. Budaya inovasi: galakkan mencuba

Dalam era AI, inovasi adalah penggerak utama untuk pembangunan produk dan pasukan. Pengurus produk perlu membina budaya pasukan yang menggalakkan inovasi dan percubaan.

Masa Inovasi: Sebagai contoh, ahli pasukan boleh diberikan beberapa "masa inovasi" untuk menggalakkan mereka meneroka idea dan penyelesaian baharu, seperti dasar "masa 20%" Google.

Toleransi Kegagalan: Wujudkan budaya yang bertolak ansur dengan kegagalan dan menggalakkan ahli pasukan mencuba dan mengambil risiko dan bukannya takut kegagalan.

4. Analisis kes praktikal

Analisis kes praktikal adalah batu ujian untuk aplikasi pengetahuan teori. Dalam bahagian ini, kami akan menyelidiki kes kejayaan dan kegagalan beberapa produk AI, cuba mengekstrak pengalaman dan pengajaran berharga daripadanya, serta memberikan rujukan dan inspirasi untuk amalan pengurus produk.

Kisah Kejayaan: Di Sebalik Tabir AlphaGo AlphaGo, program komputer kecerdasan buatan yang dibangunkan oleh DeepMind, menimbulkan sensasi global apabila ia mengalahkan juara dunia Lee Sedol dalam permainan Go. Walau bagaimanapun, kisah di sebalik AlphaGo bukan hanya tentang memenangi permainan. Di sebalik kejayaan AlphaGo adalah usaha berterusan pasukan dan kejayaan besar dalam teknologi pembelajaran mendalam. Para saintis DeepMind telah menghabiskan masa bertahun-tahun membangun dan melatih AlphaGo supaya ia boleh terus memperbaiki dirinya dengan bermain menentang dirinya sendiri dan menentang pemain manusia. Semasa proses latihan AlphaGo, pasukan menggunakan sejumlah besar data dan algoritma pembelajaran pengukuhan. Dengan menganalisis data daripada berjuta-juta permainan Go, AlphaGo belajar untuk mengekstrak maklumat penting dan membuat keputusan terbaik semasa bermain catur. Pada masa yang sama, pasukan itu juga terus menambah baik strategi dan teknik AlphaGo dengan bermain menentang pemain terbaik. Kejayaan AlphaGo bukan sahaja kemenangan dalam permainan manusia-mesin, tetapi juga pencapaian penting dalam teknologi kecerdasan buatan. Ia menunjukkan kepada dunia potensi besar pembelajaran mendalam dan pembelajaran pengukuhan mengenai masalah yang kompleks dan membuka laluan baharu untuk pembangunan kecerdasan buatan. Kisah di sebalik AlphaGo memberitahu kita bahawa dengan usaha yang mencukupi dan semangat inovatif, kecerdasan buatan boleh mencapai kejayaan dalam pelbagai bidang. Ia bukan sahaja kejayaan teknologi, tetapi juga gabungan kebijaksanaan manusia dan kecerdasan mesin, membawa kita masa depan yang lebih luas

Kejayaan AlphaGo bukan sahaja kemenangan teknologi, tetapi juga karya agung pengurusan produk. Ia berjaya mengubah teknologi kompleks kepada produk dengan nilai komersial dan impak sosial dengan bekerjasama dengan pakar dalam pelbagai bidang.

Kerjasama merentas bidang: Pasukan AlphaGo merangkumi pelbagai peranan seperti penyelidik AI, pakar Go dan pengurus produk. Mereka membincangkan masalah bersama-sama, menguji hipotesis mereka, dan akhirnya menemui penyelesaian yang boleh dilaksanakan.

Gabungan teknologi dan pasaran: AlphaGo bukan sahaja memberi perhatian kepada perkembangan teknologi, tetapi juga memberi perhatian kepada permintaan dan maklum balas pasaran. Ia terus mengoptimumkan algoritmanya melalui permainan dengan pemain Go profesional, dan juga meningkatkan perhatian dan pengiktirafan pasaran.

Pengajaran daripada kegagalan: projek kesihatan Watson IBM Projek Watson for Health IBM ialah projek yang sangat dinanti-nantikan yang bertujuan untuk menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk meningkatkan bidang penjagaan kesihatan. Walau bagaimanapun, projek itu mengalami beberapa siri kemunduran dan kegagalan. Pertama, projek itu menghadapi masalah teknikal pada awalnya. Walaupun Watson dianggap sebagai sistem kecerdasan buatan yang berkuasa, ia telah menghadapi banyak masalah dalam memproses data perubatan dan memahami pengetahuan perubatan. Ini menyebabkan projek berjalan perlahan dan gagal mencapai kemajuan seperti yang diharapkan. Kedua, projek kesihatan Watson IBM juga menghadapi cabaran kerumitan dan kerahsiaan dalam industri perubatan. Isu perlindungan dan privasi data perubatan menjadi penghalang penting kepada projek itu. Banyak institusi perubatan dan pesakit telah menyatakan kebimbangan mengenai menyerahkan data sensitif mereka kepada sistem kecerdasan buatan luaran, yang mengehadkan pembangunan dan skop projek. Di samping itu, permintaan pasaran dan penerimaan pengguna juga telah memberi tekanan tertentu kepada projek tersebut. Walaupun projek kesihatan Watson IBM mempunyai potensi besar, ia telah menghadapi banyak kesukaran dalam aplikasi praktikal. Kerumitan dan aliran kerja tradisional industri penjagaan kesihatan menjadikan doktor dan pesakit kurang menerima teknologi baharu, yang telah menyebabkan kesukaran dalam pemasaran dan penggunaan pengguna bagi projek itu. Ringkasnya, pengajaran daripada kegagalan projek kesihatan Watson IBM ialah cabaran teknikal, kerumitan industri dan permintaan pasaran adalah semua faktor utama untuk kejayaan projek. Dalam pembangunan masa depan, adalah perlu untuk memberi lebih perhatian kepada kebolehlaksanaan dan kebolehsesuaian teknologi, sambil mengambil kira keistimewaan industri dan keperluan pengguna untuk memastikan projek itu dapat mencapai hasil yang lebih baik

Projek kesihatan Watson IBM bertujuan untuk menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk memperbaharui bidang perubatan dan kesihatan, tetapi ia akhirnya gagal mencapai matlamat yang diharapkan. Kita boleh merumuskan beberapa sebab dan pengajaran daripada kegagalan

Jangkaan Berlebihan: Projek Kesihatan Watson menetapkan jangkaan yang terlalu tinggi pada mulanya. Ia cuba menyelesaikan masalah kompleks dalam bidang perubatan melalui teknologi, tetapi mengabaikan kesukaran dan kerumitan pelaksanaan sebenar.

Putuskan hubungan antara pasaran dan teknologi: Walaupun Watson mempunyai kelebihan teknikal tertentu, ia tidak memahami dan memenuhi keperluan sebenar pasaran dengan baik. Ini mengakibatkan penyelewengan antara hala tuju projek dan permintaan pasaran.

3 Inspirasi: Belajar daripada kes

Dengan menganalisis kes ini, kita boleh memperoleh sedikit pencerahan tentang pengurusan produk kecerdasan buatan

Kekal realistik: Apabila menetapkan matlamat dan jangkaan, anda perlu realistik dan mempertimbangkan sepenuhnya kesukaran pelaksanaan sebenar dan penerimaan pasaran.

Berintegrasi rapat dengan pasaran: Semasa proses pembangunan produk, adalah perlu untuk mengintegrasikan rapat keperluan dan maklum balas pasaran untuk memastikan hala tuju produk adalah konsisten dengan pasaran.

Mengukuhkan kerjasama merentas domain: Dalam proses pembangunan produk AI, kolaborasi dan pertukaran merentas domain diperkukuh untuk memastikan pengetahuan dan kemahiran dalam bidang yang berbeza dapat disepadukan dan diterapkan sepenuhnya.

Artikel ini pada asalnya diterbitkan oleh @yancheng pada Everyone is a Product Manager adalah dilarang

Imej tajuk daripada Unsplash, berdasarkan protokol CC0

Atas ialah kandungan terperinci Strategi penyelamat diri pengurus produk tradisional dalam era AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!