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运城IT培训虚拟技术运营者需要什么能力
  • 发布:佚名
  • 来源:推酷
  • 时间:2016-08-31 11:12

在虚拟现实技术和人工智能技术越来越完善的将来,如果你是科技领域的人或者是相关行业的产品运营者,向这部分行业跳槽是一个不错的选择。那么,具备什么样的能力才能达到这个行业的需求呢?

人工智能行业需要什么样的PM,从我面试的评判角度来讲一般关注3 + 1的能力模型:

产品能力

人工智能行业产品的问题一般很难直接评估,并且都是综合类问题,这使得人工智能的PM需要有极强的综合产品能力。需要有能从纷繁复杂的场景下快速定位核心问题的洞察力,有丰富的解决问题手段。除了这个问题之外,挖掘用户需求,满足需求这类只能算是基础能力罢了。

举个例子:当作为甲方我们设计智能知识库类型产品时,在决策产品方案时除了考虑到日常知识库基本建设之外,需要重点关注围绕产品的运营体系建设。由于智能产品的特点是算法牵扯了一部分判断的部分,确保运营体系能够低成本的持续有效的提升算法能力。其次,类似知识库这类后端产品位于整个产品体系的核心部分不直接对外,产品本身的能力建设需要仰仗应用层产品持续应用,并给予知识库持续优化的反馈。在这过程中我们的决策需要考虑的不仅仅是产品如何设计,更在于如何持续提升产品的各方面能力。

在这个决策过程中,除了基本的知识库产品设计能力,对PM还有建设运营体系的能力、外部应用产品的设计能力甚至包括流程保障、数据评估方案等等,作为普通的PM很多的工作内容都有前车之鉴,包括很多成熟的方案可供支撑依赖,而智能产品的PM在很多情况下需要重新自己造车。

技术能力

这里有两个方向:

深入介入技术算法方向,能直接在这个层面理解并带来价值。

了解技术本质,理解技术边界,能观察行业发展方向,并在这个层面形成产品决策方案。

人工智能领域我们主要涉及到是算法模型和机器学习部分的技术内容。一些基础的机器学习知识,包括一般的模型评估和选择的方法,基本的应用模型如:线性模型、决策树、贝叶斯、隐马尔科夫模型、支持向量机这种比较常用的机器学习方案,以及目前大热的深度学习神经网络目前经常应用的DNN、CNN、RNN这类网络结构;根据自己的产品方向的差别,从了解机器学习技术的特点、算法模型应用的边界以及如何结合算法和训练特点形成产品方案、算法评估有效性等等都是人工智能PM需要额外关注的部分。

业务能力

深刻理解目前所处的行业应用本质、痛点和未来的发展方向,最好能有产业思维,有自己独到的行业理解。

人工智能行业目前还在快速发展过程中,支撑方案都没有太多成型,也没有很明确的平台基础,所以很多的产品决策需要对目前行业现状以及未来的技术发展方向有足够预判,在产品设计上有相应的布局。

另外产业思维可以帮助PM更好的理解上下游以及各自的用户诉求,有深刻的产业思维可以有效的在更高的层面做出有效的产品决策。

+1. 指的是管理能力

人工智能PM除了要在应用层面有所建树之外,对后端的运营/产品体系、组织的改造是非常重要的,而这需要对管理有深刻的理解的PM才能满足这方面的需求。

我们现有的组织是建立在现有IT所能搭建的系统基础上,由于计算机技术的快速发展,提升的信息的管理和处理效率。而人工智能技术的发展本质是在现在有技术基础上增加了思考和学习的能力,计算机变得拥有判断能力,这使得组织分工势必跟着这个技术发展产生变化;特别是后端的智能产品,在这个方面的变化会更加明显,人员分工变化角色调整都是人工智能PM在做产品方案的时候需要仔细考量的。

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