企业官网建设流程全解析

简洁商城网站模板,wordpress 整站,wordpress适合任务网站吗,怎么建设自己的购物网站优秀的 AI 产品经理需回归产品本质#xff1a;以用户问题洞察为首要特质#xff0c;摒弃对确定性的执念、用 “农夫思维” 应对 AI 的概率性与不确定性#xff0c;同时精准计算 AI 功能的成本与价值#xff0c;避免为技术而技术#xff0c;始终将用户需求与商业常识作为核…优秀的 AI 产品经理需回归产品本质以用户问题洞察为首要特质摒弃对确定性的执念、用 “农夫思维” 应对 AI 的概率性与不确定性同时精准计算 AI 功能的成本与价值避免为技术而技术始终将用户需求与商业常识作为核心导向。最近跟一个做大模型应用的朋友吃饭他跟我吐槽说他们公司新招来的一个 AI 产品经理背景光鲜履历耀眼张口闭口都是 Transformer 架构和 RAG 的最新进展。结果第一个需求评审会他花了半小时讲解自己构思的 Multi-Head Attention机制有多巧妙却在“这个功能解决了用户什么问题”的追问下支支吾吾最后憋出来一句“这能体现我们技术上的先进性。”饭桌上我们相视苦笑。这感觉就像十年前我们嘲笑那些把“互联网思维”挂在嘴边却连用户访谈都做不明白的“产品大神”一样。在 AI 的浪潮之下很多人似乎忘了“产品经理”这四个字的核心一头扎进了技术的迷雾里。今天我们就来聊聊如何成为优秀的AI产品经理。以下的一些观点可能有些冒犯算是我个人的“暴论”希望能带来一些启发。一、产品的第一性原理是解决问题不是秀肌肉我的第一个暴论是一个优秀的 AI 产品经理首要特质不是技术深度而是对用户问题的精准洞察。很多人搞反了他们把 AI 产品经理的角色理解成了算法工程师的“产品翻译官”主要工作是把业务需求翻译成技术指标。这不能说错但格局太小了。这就像我之前在文章里提到的阿里没有真正的产品经理只有“功能设计师”和“交互设计师”他们服务于销售目标而不是用户。同理很多所谓的 AI 产品经理其实是“模型效果设计师”他们服务于技术指标而不是用户价值。回顾商业史真正伟大的产品都不是因为技术本身而伟大。米其林能成为百年巨头不是因为他们的橡胶硫化技术论文发得最多而是因为创始人爱德华觉得坐实心轮胎的马车太颠簸决心解决“乘坐舒适”这个用户问题。始祖鸟成为户外运动的先驱也不是因为他们最早使用了某种新材料而是创始人戴夫·莱恩觉得市面上的装备不好用决心做出“更坚韧、耐用”的产品来满足户外爱好者的刚需。技术永远是工具是手段AI 也是一样。一个产品经理如果满脑子想的都是“我如何用上最新的 AI 技术”而不是“我如何解决用户的这个痛点”那他的出发点就歪了。他会陷入为了技术而创造需求的陷阱。拥抱不确定性从“工程师思维”到“农夫思维”我的第二个暴论是优秀的 AI 产品经理必须放弃对确定性的执念拥抱概率和混沌。传统的软件开发是工程师思维。输入 A必须得到 B。代码有 bug就必须修复。整个系统追求的是精确、稳定、可预测。但 AI 产品尤其是大模型出现之后其本质是概率性的。它像一个你不完全了解的黑箱你无法百分之百保证它的输出。它会“犯错”会“幻觉”这并非是 bug而是其技术范式内生的特点。这就要求产品经理有一种心态上的转变我称之为“农夫思维”。农夫种地他能做的是选好种子、翻好地、施好肥、控制灌溉。但他无法控制今年的光照和雨水无法保证百分之百的丰收。他是在一个充满不确定性的系统里通过优化可控变量来最大化获得期望结果的概率。做 AI 产品也是如此。你无法像要求一个计算器那样要求 AI 永远正确。一个优秀的 AI 产品经理工作重点会放在设计容错空间当 AI 犯错时产品有没有兜底方案有没有便捷的反馈和修正渠道用户是否被明确告知了 AI 可能犯错管理用户预期你是在包装一个无所不能的“神”还是一个偶尔会犯错但很有用的“助手”预期的管理直接决定了用户在遇到问题时的宽容度。建立反馈飞轮用户的每一次纠错每一次“点赞”或“点踩”都是在帮农夫“改良土壤”。如何设计机制让这个飞轮高效、低成本地转起来是产品设计的核心。我们的文化里总是不习惯谈论失败、死亡这些“不吉利”的东西。这种心态反映在做产品上就是对“犯错”的零容忍对不确定性的极度恐惧。但做 AI 产品恰恰需要一种松弛感。能坦然地告诉用户“AI 可能会出错但没关系我们有办法搞定”这也是一种产品上的松弛。二、成本与价值AI 时代的“回归均值”我的第三个暴论是大部分被吹捧的 AI 功能都经不起 ROI 的拷问。优秀的 AI 产品经理是一个精明的“价值计算者”。过去几年互联网大厂的裁员潮本质上是一次“回归均值”。因为行业增长到了瓶颈过去在资本追捧下被吹起来的、不合理的“人力成本”泡沫必然会被刺破。公司会开始问一个很朴素的问题我花 150 万养一个高 P他能给我带来超过 150 万的业务收益吗如果不能那这个岗位就是不合理的。同样的逻辑正在 AI 领域上演。AI 很贵训练成本、推理成本、数据成本都是真金白银。一个产品经理在提出一个 AI 需求时必须回答一个同样朴素的问题我们为这个 AI 功能付出的巨大成本能否换回对等的商业价值或用户价值很多时候答案是否定的。我见过太多用 AI 来解决本可以用一个简单规则if-else就搞定的问题。这就像为了杀一只鸡非要造一把“AI 自动制导杀鸡激光炮”听起来很酷但纯属浪费资源。这种情况在大公司尤其普遍。因为一个“AI 赋能”的项目更容易在内部要到资源也更容易成为领导向上汇报的亮点。这与 ToB 产品的决策逻辑很像。很多企业老板买钉钉不是因为钉钉的“协作”功能有多好而是“打卡”和“Ding 一下”这种“管理”功能能让他快速理解其价值——更好地管住员工。同理很多大厂立项 AI 项目不是因为它真的能提升用户体验而是“AI”这个标签能让老板快速理解其“先进性”至于是否真的产生了价值反而变得次要。但当潮水退去当 AI 的光环效应消失所有产品都必须回到商业常识的检验下。一个优秀的 AI 产品经理他必须对成本有极致的敏感他会反复追问这个功能真的非 AI 不可吗用规则、用人工或者干脆不做行不行我们能否用更小、更便宜的模型达到 80% 的效果这个功能带来的体验提升用户是否愿意为之付费或者能否在留存、转化等指标上得到可量化的回报算不清这笔账所谓的“AI 产品经理”最终都会沦为泡沫破灭时的代价。三、写在最后我常常觉得AI 产品经理这个岗位有点像当年移动互联网浪潮初期的移动端产品经理。一开始大家觉得这是个全新的物种要求懂 iOS 的 Human Interface Guidelines懂 Android 的 Material Design懂各种手机传感器的调用。但喧嚣过后大家发现最核心的能力依然是那些亘古不变的东西对用户的理解对场景的洞察对需求的取舍。成为一个优秀的 AI 产品经理道理也是一样。你需要了解 AI 的能力边界和成本结构但你不需要成为一个算法专家。你更需要成为一个用户问题的专家一个商业价值的专家。弗朗索瓦·米其林说过一句话“公司就像一个动词而用户是它的主语。”在 AI 时代这句话依然适用。我们不能让 AI 这个华丽的状语盖过了“用户”这个唯一的主语。或许判断一个人能否成为优秀 AI 产品经理的最好方式就是看他一天的时间里有多少花在读最新的技术论文上又有多少花在跟真实的用户聊天上。那个愿意站起身来走出办公室去看看用户到底需要真正什么的人无论在哪个时代都更有可能做出一个好产品。四、如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】