"作為一個人工智能（AI）產品經理，我們需要對AI技術有了解嗎？為什麼？需要了解到什麼程度呢？我們該如何達到這樣的程度？
本文將就以上問題進行探討，作者將嘗試根據自己的相關工作和學習經驗給出答案，供讀者參考。
作為一個人工智能（AI）產品經理，我們需要對AI技術有了解嗎？為什麼？需要了解到什麼程度呢？我們該如何達到這樣的程度？
本文將就以上問題進行探討，作者將嘗試根據自己的相關工作和學習經驗給出答案，供讀者參考。
產品經理到底要不要懂技術？
首先我們要思考的第一個問題是，產品經理到底要不要懂技術？
關於這個話題，很多優秀的產品人都曾給出過深刻的見解。我也想簡單談談我個人就這個問題的一些想法。
一般來說，產品經理這個職位對於一個人的背景沒有特殊的硬性要求。有一些人是技術背景，曾經做過軟件工程師，之後轉為產品經理。也有一部分人沒有技術背景，比如設計師，銷售人員，甚至教師，後來也都成功的晉升為優秀的產品負責人。
不同的公司或不同的項目對產品經理的技術能力要求往往大相徑庭。
有些公司是技術驅動的，這類公司有時會對產品經理有硬性的技術要求，這類公司下的產品人必須具有計算機或相關學科背景，他們往往曾擁有全職軟件工程師的工作經驗。
也有一些公司是產品驅動的，這類公司並不要求產品經理必須具備高超的技術水平，更多的是希望這類產品人從技術的思維框架中跳出來，更加靠近用戶和市場，創造出獨特的產品和體驗。
這兩類產品人在都有各自的優勢與不足。簡單來說，就是產品經理如果不懂技術，就無法深入到項目的實現當中，很難和軟件工程師緊密合作。這就會導致產品經理的工作難以順利開展。
但是，如果產品經理非常瞭解技術，具有豐富的開發經驗，則很難從小白用戶的視角去設計產品，缺少一些大膽的創新性。這就會導致製作出來的產品和服務中規中矩，不夠“接地氣”。（也有極少數非常成功的產品人同時具備兩類產品人的優勢）
到底哪一類產品人更適合人工智能領域的工作？
那麼，到底哪一類產品人更適合人工智能領域的工作呢？
這個問題不能一概而論，因為AI領域同樣存在不同類別的公司。一個公司的基因直接決定它是技術驅動還是產品驅動，即便是AI公司也是如此。
目前，AI領域的公司被分為三個層級：基礎層，技術層，應用層。
- 基礎層的公司主要是負責為AI提供底層技術服務，包括計算資源，芯片，以及模型平臺等。這類公司對產品經理往往有硬性的技術要求，要求產品人對於相關的底層技術理解足夠透徹；
- 技術層的公司主要是專注於對具體AI技術的研發和探索，包括圖像識別，語音識別，自然語言理解等。這類公司對產品經理會有一定程度的技術要求，但是並不絕對，具體要看公司的業務方向；
- 應用層的公司則主要是將AI技術應用到解決實際問題的場景中，包括智能醫療，智能客服，智能安防等。這類公司對產品經理的技術水平一般不會有硬性的要求，更多的是要求產品經理對相關行業領域具有全面且深刻的瞭解。
因此，每一個AI產品經理都可以通過定位公司在AI行業中的層級，以及自己在公司中具體負責的項目和業務，來判斷自己需要具備什麼程度的技術能力。
以技術為主導的AI公司對產品經理的技術要求是毋庸置疑的。不過，對於以產品為主導的AI公司來說，產品經理是不是也要懂的AI技術？
答案是：一定要懂，但是不需要完全掌握。
AI產品經理的核心目標是通過AI技術創造出更好的產品和服務，併成功的將產品方案實現落地。基於這樣的核心目標，AI產品經理至少應該對技術有一定程度的瞭解。
首先，在產品設計和定義產品概念的過程中，AI產品經理一定要對技術的邊界有足夠的瞭解，知道什麼是可以實現的，什麼是暫時還很難實現的。
技術邊界的理解，可以幫助AI產品經理準確的將技術運用在恰當的應用和場景上。這裡，建議AI產品經理密切關注AI領域最新的科研成果。
接下來，在產品的實際開發和測試過程中，AI產品經理需要對項目的技術名詞術語有充分的瞭解，包括常用算法，模型，基本框架等。其目的是讓產品經理能夠更有效的和軟件工程師，算法科學家進行溝通。
有效的溝通對於產品的實現至關重要。這裡，建議AI產品經理學習和掌握一定量的AI專業術語名詞。
最後，每當一個AI產品或服務完成發佈以後，產品經理都需要持續的對產品或服務項目在市場上的表現進行跟蹤，對其進行介紹和推廣，以確保用戶，投資人和老闆能夠清楚的瞭解產品或服務的功能特點以及其背後的原理。
這就需要產品經理對產品或服務背後的技術實現原理及展示效果具有充分的認識。這裡，建議AI產品經理對AI相關的算法原理和技術特點有足夠的瞭解。
我學習AI相關技術知識的方法
在文章的最後，我想簡單分享一下自己是如何學習AI相關技術知識的。
- 我認為有針對性的上一些權威的AI網課是一個比較簡單直接的方法。主要學習內容可以聚焦在AI算法，數據和算力相關的知識上（必要的時候還需要對硬件技術有一定的瞭解）；
- 更有效的提升方法其實是相關領域的閱讀，AI技術和產業的相關書籍可以幫助我們建立系統化的結構性思維，開拓眼界和知識面。閱讀往往會激發連續性的思考，這比觀看網課更有價值；
- 最有效的學習方法，就是在真是的工作環境中學習。在解決真實世界的問題時，AI產品經理往往會根據項目和任務的內容直接學習其中包含的AI技術。在工作中學以致用，能夠有效的鞏固知識。另外，只有在真實的工作場景中，才能學習到有實際用途的技術知識，避免紙上談兵。
很多產品經理喜歡號稱自己具備較好的技術實力，幻想著在必要的時候可以替代工程師實現一些技術需求。
事實上，由於工作性質和工作內容的限制，產品經理原則上講是不可能代替工程師去實現技術實現的。
AI產品經理沒必要花時間去掌握技術實現的能力，而是應該深挖場景和應用領域。在技術的應用案例，前沿探索和新聞動態等方面，需要具備比工程人員更寬廣的知識面，和更深刻的洞察力。
總之，AI產品經理是不是必須掌握AI技術這個問題需要每個AI產品經理自己回答。
首先AI產品經理需要清楚的定位自己，明確自己應該具備什麼程度的技術能力。
值得注意的是，AI產品經理的核心目的是通過AI技術創造和優化產品服務，豐富技術知識的目的是讓自己在工作中擁有更多話語權，並實現更有效的溝通。
本文由 @單贏 原創發佈於人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。
題圖來自Unsplash，基於CC0協議。
"