简单来说，人工智能产品经理是指精通产品管理工具，并且能够应对人工智能工作带来的新挑战的人。
我们不希望在任何地方都使用人工智能，而是尽量避免在复杂的情况下使用人工智能，从而推动产生真正的影响并取得实际进展。
鉴于所有公司都在他们的名字旁边加上AI，比如Notion AI，任何类型的AI，然后他们就成为了AI公司，并提高了10倍的市场价值，因为他们在公司中加入了AI。关于AI在当今产品管理中的实际应用。
AI在产品中的实施有三个层次。
AI产品经理在第三个层次上真正发光。对于第一个层次或第二个层次，你可能只需要一个新的开发者和现成的工具。
比如说，第一个层次是你在现有产品中添加AI来改进现有功能。你能给我们举一个现在你脑海中的产品例子吗？你可以改进的功能，比如Gmail检测垃圾邮件并为你过滤出来。这是一种改进已经存在功能的方式。你可以有一套规则来检测是否是垃圾邮件，但你可以使用AI来做得更好。这很容易实施，风险非常低，但竞争对手也很容易赶上。
在第二个层次上，你可以想到的是，例如，AI生成的内容用于营销，这是目前正在发生的事情。商业工具已经推出了一些功能，帮助你根据你提供的描述创建新内容。比如电子邮件营销工具、社交媒体帖子，一些社交媒体帖子是由AI创建的。我的一些社交媒体帖子是由AI创建的，比如LinkedIn帖子。你可以说，嘿，如果你们能猜出哪个是由AI创建的，请在社交媒体帖子的描述中评论。我喜欢看看你们是否能分辨出来。是的，这些是电子邮件营销工具的新功能。
在第三个层次上，你可以想到的是，比如完全新的产品，例如无人驾驶汽车，没有驾驶员座位。你只需要坐进去，去你想去的任何地方。这不是一辆通过AI适应的汽车，而是一个全新的产品，它提供了一个新的价值。在这个例子中，新的价值是什么？你能够在旅行时睡觉。这是完美的。
在第三种类型中，风险更高，努力更大，所以AI产品经理必须能够理解数据策略、AI策略和产品策略如何对齐，以为公司创造持续的优势。我认为这是AI产品经理真正发光的地方。所以你需要确保你正在构建的东西，随着你获得更多的数据，你的产品会变得更好，随着你的产品变得更好，你会获得更多的客户，你会获得更多更好的数据来训练模型，然后你会获得更多的用户。就像我们称之为飞轮效应，你得到更多的用户，更多的数据，更好的数据来训练模型，更多的用户。这就像一个循环，轮子越来越大。
AI产品经理需要掌握的前三项技能是什么？
首先，我们几乎从未听说过这一点，这是非常重要的，那就是了解你的最终用户将如何使用AI。
第一，项技能是更多地了解AI的可解释性。他们需要多少可解释性才能触发正确的决策，以便你的用户能够从你的产品或功能中获得更多的价值。所以，理解用户（UX）非常重要。我曾与国际伙伴合作，研究没有AI素养的人如何处理AI模型。这对他们来说是否安全，以便他们直接接收预测，这取决于他们的角色是什么，他们在使用你的产品时有哪些工具，以及法律因素。例如，如果你向技术人员发送疾病检测结果，他们可能无法做出太多详细的操作，所以也许他们不需要这个产品或解决方案。
第二，知道何时最好使用现成的AI解决方案，何时在内部构建解决方案，或者雇佣公司，甚至等待大型科技公司推出它。我经历了第一波AI机器学习浪潮，那是关于图像的AI。我陷入了自己开发东西的陷阱，然后六个月后，大型科技公司推出了相同的功能，再过两个月，他们的解决方案比我们的好，我们不得不迁移到他们的解决方案。所以，这里有一个好规则，如果这个功能是通用的，可以适用于很多公司，不管他们的领域是什么，大型科技公司可能会推出解决方案，或者如果你构建了解决方案，他们会购买你的公司，这是一个很好的策略。但如果你有一些东西非常特定，例如在Save the Children International的案例中，我们专门与儿童合作，以及特定地区的解决方案，这些可能是大型科技公司永远不会推出的解决方案，那么在内部构建或尝试雇佣解决方案是值得的。
第三，AI产品经理不应该花太多时间学习算法。我认为更重要的是了解你有哪些工具，定价如何，以及随着时间的推移如何增加。理解何时使事情变得更复杂或更简单，这取决于你手头的工具以及定价将如何变化。例如，我们有一个产品，使用AI模型的成本每月是200美元。然后，在更好地理解产品的高峰时段后，我们发现高峰时段非常窄，我们迁移到了一个能够缩小模型规模的解决方案，然后我们通过一个简单的决定将成本降低了80%。我认为这是AI产品经理的一个关键技能。基本上，根据你将使用的AI产品和AI工具做出商业决策，同时利用用户数据和使用情况，以便你可以做出最好的技术决策，这是由商业洞察驱动的。
尽管市面上已经存在大量关于人工智能技术的资料，但专门针对如何成为和做好AI产品经理的系统化教学体系却寥寥无几。能够提供从产品理念到实施细节，乃至行业大牛全程指导的课程更是罕见。这不仅加大了产品经理学习的难度，也限制了他们在这个领域的成长速度。
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阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平，开拓视野，掌握核心技术，提高解决问题的能力，同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说，阅读经典书籍是非常有必要的。
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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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