福利 | 《从互联网产品经理到AI产品经理》PPT下载及讲解（58P）

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​6月4日下午，在“seo实验室”和“起点学院”举办的公开课上，我分享了《从互联网产品经理到ai产品经理》这个话题，文末会有PPT下载福利。

和2个月我前分享的200页PPT《人工智能产品经理的新起点》相比，这次更精简，而且增加了不少最新认知，比如：

将AI PM的3个大分类，细化成10个小分类。方便大家对比分析，哪些可能是适合自己的转型方向

AI PM的真正价值是什么

AI PM和互联网PM，可能就不是同一群人

为何体系化的文科知识背景很重要？比如伦理学、心理学

为何说文科生、女生，做AI PM更有优势

AI PM和程序员协作关系的变化

好的AI PM，利益回报是否比程序员更大

AI PM和CEO的区别在哪里

AI PM稀缺到什么程度

AI PM的人才真空期还有多久

下面，结合PPT，我详细介绍下分享内容：

现在行业内提人工智能非常多，但其实，我们需要在更大的时代背景下去“观”：机器人、人工智能、互联网，从上个世纪开始，各自分别发展了几十年；三者本身都是非常深入的垂直领域，到2015、2016年，开始快速交叉融合。

如果一家公司/团队，只具备其中一个领域的背景，其实是有些危险的，比如纯互联网背景团队，会踩硬件量产的坑；机器人硬件团队，不知如何跟AI技术做产品化结合。而且，不仅是知识的增加，更重要的是做事模式和思考方式的转变，需要从根儿上重构认知、自我升级。

我个人甚至认为，从互联网转型到AI，比从传统行业转型到互联网，更难。

说到人工智能行业的瓶颈，行业一般会提到数据、算法、算力等等，这些都是很重要的必要条件，但可能不是行业真正突破所需要的充分条件。

从产品背景出发，AI目前真正的瓶颈是：

缺乏落地的产品，特别是缺乏爆款的2C产品。亚马逊的echo在美国卖得不错，但这种产品形态否适合中国人的文化习惯、是否也能成为爆款，还有待观察。

缺乏AI PM人才。没有落地产品，背后其实是AI PM人才的匮乏。这是因为，目前AI技术虽然不能说完美，但至少是不影响产品经理们去做demo原型和验证工作。甚至我认为，要想完全由技术来实现一个完美的AI架构，可能是不现实的，反而需要产品经理从实际的场景和用户反馈出发，反过来给技术、模型和算法提出建议，倒逼其优化。

团队升级。

团队升级，相对单个职位或者个人，明显会更难，而且时间周期也会更长一些。

所以，综合现阶段的稀缺度和可行性，AI PM才是目前行业最稀缺的痛点，而且是行业空白——现在不仅没有AI PM的分类、能力模型、如何转型等体系化梳理，甚至AI PM这个概念，都是最近才刚刚在行业内被提到和普及的。

第一部分：AI PM的3个大分类和10个小分类

AI PM的三个大分类：

技能重合类（技能重合，80%）

比如，小明是某大公司XX开放平台的产品总监/产品经理，日常工作主要是网站产品框架流程、账号体系、消息通知、数据分析、开发者运营等等，就非常适合AI开放平台网站方面的产品经理职位；20%的非重合部分，是知识库等AI相关的新内容。

场景重合类（场景重合，50%）

比如，小花是某儿童阅读方向的内容从业者、APP产品经理或儿童玩具产品经理，对儿童场景非常熟悉，了解家长、儿童的各种心态和需求，甚至有一些硬件（技术）背景，就比较适合儿童机器人方向的产品经理。50%的非重合部分，是AI对话聊天、软硬件结合的产品体验设计等新内容。

素养重合类（素养重合，10%）

比如，小强是搜索背景的产品经理，对自然语言处理、知识图谱等方面有相关经验，就可能比较适合转做AI对话聊天方面的产品经理；但也还有很大的区别，特别是很多传统互联网PM完全没有相关背景，所以需要极强的产品经理基本素养，比如快速学习能力。

AI PM的十个小方向

下面，具体介绍这10个小方向：

平台网站类AI PM，分2个小方向

1）网站架构流程设计

上图是图灵机器人官网，会有常规互联网web页面的一些模块和流程设计。

2）AI模块交互设计

比如我们有个用户后台页面，涉及知识库等AI相关的部分，会调用一些AI大脑的API接口，然后让用户去用这些AI服务。

整体来说，平台网站类的AI PM，是相对容易上手的。

第二，垂直场景类AI PM，归纳为2个2C、2个2B，共4个小方向。

第一个小方向是做2C的软件。

比如上图显示的“助力来也”，她是一个AI+人工的客服助理，可以帮用户定咖啡、打车等等。其AI PM需要设计的是，在垂直场景下，怎么通过AI让用户更好的使用各种服务。

第二个，是做2C的硬件。

这种产品，本身通过卖硬件就能赚钱，而对应的产品经理，就需要更多的硬件背景。

第三个小方向，是做2B的云端服务。

比如将AI能力通过API开放出来（例如图灵机器人开放平台）。这种AI PM，需要更多的面向开发者的产品经验。

第四个小方向，是做2B的解决方案。

图中案例Turing OS，是专门针对儿童机器人合作方提供的一套系统和服务。

将AI能力打包成一套系统解决方案，这个方向是有不小难度的，对产品经理的产品、技术、市场等各方面的能力和sense要求都比较高。

最后，对话聊天类AI PM，归纳为2个云端、2个终端，共4个小方向。

第一个，是做云端的AI架构或体系化模块设计工作。

这类AI PM，可能是整个AI行业里，难度最大的工作方向。

第二个，还是做云端产品，是某个具体垂直领域的对话流程设计，行业内叫“垂类”PM。

比如上图中例子，是一个简单的天气领域的对话体验流程，涉及到了上下文。

这个方向的AI PM，难度和积累性都比较适中，个人觉得是不错的切入AI的方式。但最好已有相关垂直领域的知识经验背景。

前面2个是云端的对话聊天AI PM方向，下面介绍2个终端的。

图中示例，是图灵机器人和qq群官方正式合作，在QQ群里面接入了图灵的聊天机器人Baby Q，用户@她，就会自动聊天回复，以此活跃QQ群的氛围。（注：需要群管理员在“管理群-设置群机器人”里开启此功能）

这里，需要AI PM根据具体的用户场景，针对性的设计一些产品体验，比如一个新用户刚入群了，baby Q可以主动说，“欢迎XXX，来做个自我介绍吧~”或者在各个用户生日的时候，她主动来祝福生日快乐。

这个方向的产品工作，是非常有意思的，大家可以多关注。

第四个，也是做的终端产品相关，但是隶属于AI技术部门内部的PM，他们的职责就是和业务部门终端产品的PM们沟通需求、提供AI支撑和项目推进等等工作。

整体看起来，似乎稀缺度不够，但其实也是不错的转行职位方向，相对容易上手。

所有这些AI PM分类里，相对最难的还是对话聊天类，大家若有兴趣了解“对话聊天类AI PM的3大难题和10个锦囊”，可以详见《人工智能产品经理的新起点》PPT。

另外，还有搜索、出行、大数据方面的PM，我称之为泛AI PM。虽然他们确实会涉及自然语言处理、机器学习等AI技术领域，但是