1、AI徹底顛覆了傳統(tǒng)產(chǎn)品架構(gòu)
高級產(chǎn)品經(jīng)理最核心的能力就是產(chǎn)品架構(gòu)能力,比如一個產(chǎn)品的模塊、功能、頁面、流程的最佳設(shè)計結(jié)構(gòu)。
但是,AI顛覆了這一切。
大模型是一種全新的能力,它有自己的優(yōu)點(diǎn)和缺陷,因此必須配套全新的產(chǎn)品架構(gòu)。比如元數(shù)據(jù)層、業(yè)務(wù)關(guān)系模型、業(yè)務(wù)規(guī)則庫、提示詞組裝邏輯等。
所有ToB產(chǎn)品經(jīng)理都需要學(xué)習(xí)新的產(chǎn)品架構(gòu),比如Palantir的本體論:這也是本體論為什么如此火爆的本質(zhì)原因。
2、設(shè)計成功AI產(chǎn)品的前提,是有能力設(shè)計成功的產(chǎn)品
很多AI產(chǎn)品失敗,并不是因為技術(shù),而是違背了傳統(tǒng)的產(chǎn)品方法論。
比如:產(chǎn)品設(shè)計的第一步,不應(yīng)該是需求調(diào)研,而是了解客戶的付費(fèi)意愿。
再比如:方案設(shè)計的第一步,不應(yīng)該是畫原型和寫提示詞,而是確認(rèn)業(yè)務(wù)范圍,并收斂到有價值的業(yè)務(wù)場景。
AI是技術(shù),產(chǎn)品方法論是商業(yè)、組織和管理,兩手都要硬。
3、AI產(chǎn)品的三個大坑
第一,場景坑:沒有找到真痛點(diǎn),屎上雕花。
比如,做了一個AI審核產(chǎn)品,但是客戶每天就審核幾張單據(jù),這樣的產(chǎn)品做得再好,也注定失敗。
第二,數(shù)據(jù)坑:沒有把“數(shù)據(jù)收集”工作前置。
從我了解的情況來看:100%的企業(yè)都缺失AI需要的數(shù)據(jù)。
比如,傳統(tǒng)CRM只需要記錄拜訪結(jié)果,但是AI原生CRM則需要給出拜訪建議——這就意味著需要準(zhǔn)備全新的數(shù)據(jù),比如銷售決策邏輯。
這個數(shù)據(jù)梳理的難度往往比想象中要大,因此必須盡可能前置。
第三,定制坑:大部分AI項目都在虧錢
現(xiàn)在的AI項目都很推崇FDE模式,但FDE最大的坑就在于:項目做完了,卻無法產(chǎn)品化。
這是AI項目一直在虧錢的核心原因。
因此,必須從第一天就考慮產(chǎn)品化的問題,如果確定不能產(chǎn)品化,那么建議就不要接。
4、聚焦,還是聚焦
對于0到1的AI項目來說,數(shù)據(jù)梳理(包括SOP和業(yè)務(wù)規(guī)則)比想象中要難,項目周期比想象中要長,項目成本比想象中要高,因此項目成功的前提就是聚焦再聚焦。
只有收斂到“能創(chuàng)造80%結(jié)果”的“20%場景”,資源才能聚焦,問題才能快速解決,項目才有成功的可能。
5、成敗的關(guān)鍵不在于人多
由于企業(yè)AI的落地仍然處于早期階段,因此大部分項目的本質(zhì)不是一個“新項目”,而是一個“新領(lǐng)域”。
既然是新領(lǐng)域,那么真正的難點(diǎn)不在于工作量,而在于清晰的思路。
比如:選擇什么場景?業(yè)務(wù)規(guī)則如何梳理?產(chǎn)品架構(gòu)如何設(shè)計?黃金測試集如何整理?
因此,AI項目成敗的關(guān)鍵,不在于人多,而在于有一個“主心骨”,他能夠把整個思路串起來,把整個團(tuán)隊串起來,把整個項目串起來。
這樣,整個項目的思路才能清晰,計劃才能清晰,風(fēng)險才能提前預(yù)判,困難才能快速克服。
這個主心骨最適合的人選,其實(shí)就是FDE工程師。
當(dāng)然了,F(xiàn)DE的職責(zé)不僅僅是成功交付項目,更重要的是提煉出標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品,因此,這是一個要求巨高的崗位。
而從實(shí)際情況來看,目前最有條件做FDE的,還是產(chǎn)品經(jīng)理。
來源 | ToB老人家(ID:ToBlaorenjia)
作者 | 王戴明 ; 編輯 | 蝦餃
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