AI产品管理

AI是个让人兴奋的领域，同时也存在一些挑战。如何将AI融入公司业务？

产品经理的职责是找到用户喜欢的，而工程师的角色是做出可行的产品。两者共同协作，才能做出理想的产品。

AI是个新生事物，所以技术公司以前的流程和工作方法，不太适用。硅谷的产品经理和工程师的合作已有一套标准流程。比如开发APP时，产品经理先画出线框图，比如logo，按钮，各个板块等，工程师再写出代码来实现。但是AI的APP无法通过画线框来描述。通过什么形式，把产品经理头脑里对AI产品的功能要求明白地分享给工程师呢？

比如开发语音识别系统，实现语音搜索，有很多改善方向。比如：

• 在嘈杂环境下如何改善，比如车里或咖啡馆？

• 仅改善窄带语音信号；

• 对不同口音改善。

百度发现，产品经理通过数据和工程师沟通，是个较好的办法。产品经理负责提供测试数据集给工程师，比如一万个音频和对应的文字，来说明所关心的问题，工程师也能更明白需要解决的问题。如果这些音频里有大量车辆噪音，工程师就知道车辆噪音是问题。如果是混合了几种不同噪声，工程师也能想办法解决。最糟糕的情况是，产品经理提供的测试数据，并不能代表自己想解决的问题，那就出问题了。

同时，新产品设计的流程有很多，比如想设计一个交流型AI机器人：

• 人：“我想叫个外卖”；

• AI：“你喜欢哪种类型餐馆？”；

• 人：“川菜”；

• AI：“这些可供选择，xxx, yyy, zzz, ...”。

线框图只能显示对话过程，无法描述所需AI的复杂程度等。百度的产品经理和工程师会在一起，写五十种对话，

• 人：“请帮我定一个结婚纪念日的餐馆。”

• AI：“你需要订花吗？”

这时候，工程师会问一些更具体的问题，比如每种场景是否都需要继续提配套产品的问题，比如谈到圣诞节时，是否要问对方要不要买圣诞装饰？一起思考，共同讨论需求和技术，很有效。

对AI的宣传里，有很多吸引眼球的技术，不过它们未必最有用。如何将吸引眼球的技术和产品、业务相结合？软件产业已经有标准流程，比如代码审查、敏捷开发等，如何组织AI的产品工作，有很长的路要走，现在正是考虑这些问题的时候。