连柯洁首战也输给了，人工智能时代早已不是未来。
如果你想转入AI 行业任职做产品，或进入AI行业创业做产品，这里有几条血和泪的教训，也许对你未来有点帮助。
关于一些入行必备的知识储备，网上已经一搜一大堆，我主要讲讲自身关于做AI产品的实战经验。对于大部分人，简单来说的话，如果100%沿用现在做App的思维，去做一个AI产品，恭喜你，你会死得很难看。
那么，做AI产品，与做App产品，到底有什么不同？
1、一样的MVP，不一样的味道。
在产品初期，虽然两者都习惯被叫成MVP（ 最小化可行产品），但实际上却非常不同。对于App而言，MVP一般把用户最需要的核心功能点做出来就行。
但AI产品不一样。第一，首先大部分用户不知道自己可以要什么。第二，能说出想要什么的用户，想要的功能你一定没办法一下子做出来，这是AI被媒体和投资人合伙抬高的不良后果。第三，对于产品本身的可行性而言，MVP在这里已经不是指代有用户想要的核心功能的MVP，而是指建立一个可以训练算法，迭代算法的最小数据集。
它或许只是遁于无形的代码，
但它才是AI产品的MVP。
所以做一个AI产品，首先你得抛开做一个MVP版本的App或其他有形产品的执拗，把握好MVP的真正核心要义。
2、一样的MVP，不一样的输出。
App的MVP起码能试用核心功能，而且能有一个非常明确如一的交互结果。但AI产品不一样，别说MVP，就算不是MVP，它每次输出的结果也可能不一样。
因为AI也许会在每一次的数据学习训练和算法调优后，给出一个新的优化输出。
AI像人，懂得生物进化。
举个栗子，广东人的普通话可能比较难识别正确，例如“鹅不能红几鹅几几啊（我不能控制我自己啊）”。今天1000个你对智能语音机器人说这句话，它可能理解到机器冒烟也不知道回你什么，最后说了1000句不知道。经过一天的学习和调优，明天可能就能有趣地反馈说，“猪人，梨一定要控几住梨鸡鸡啊（主人，你一定要控制住你自己啊）”。
另一方面，大部分App的演化路径和结果，是可控和可预知的。而AI产品的演化和结果，也像生物进化，很大程度上是不可控，也不可预知的。里面像是一个数据浩瀚无边的黑箱，一个魔盒。App出了问题出了Bug，一查代码就知道。而AI的结果是不是出了问题，你很难知道，即使知道了也很难查到。
以上2点关于AI产品，以下2点关于AI产品经理。
3、AI产品经理要更像商人。
做App的技术已经比较成熟，不像AI技术，特么还依旧很多未知和不能啊！
在只有步枪的有限条件下，你就不能打大炮对轰战。AI不成熟，现在谁都知道。但是哪里不成熟，现有的技术理论上能做什么，实际上能做什么，做的话可能遇到什么问题，诸如此类，这些在产品规划设计的时候就要和算法工程师沟通清楚。（然后你会得到很多这样的回答，“不能做。”，“不知道，我试试吧。”，哈哈哈哈~~）
现在的AI行业，除了微软这些巨头，一般的公司还没到能做出一个完整系统的时候。而产品经理必须要结合产品的商业价值去思考，既然技术不成熟，产品不完善，我怎么一边赚钱，一边做出远方的成熟产品，否则的话在这个过程中谁来埋单，谁来养团队？
所以对于绝大多数AI创业公司，利用好现有的AI技术，去做出一条条的商业解决方案，去做出一个个的商业解决工具，一边积累技术和数据，一边输出产品和技术的现有价值，在数据，算法，商业的循环中，慢慢集成骨骼和经脉，形成自己的系统。这是一个非明星创业公司，在没有强力资本支撑下的生存之道。
所以，AI时代，普通创业公司的产品经理是更需要商业变现能力，市场能力的，是真真正正走出去的小老板，而不仅仅是在内部负责设计变现流程和变现功能的产品经理。
4、AI产品经理你必须要参与到数据采集，训练和算法调优的全过程！
麻痹这简直说起来一把辛酸泪。曾经因为小公司，人少事多，和数据以及算法的同事说了需求，但是自己没有介入到他们的工作中，最后产出结果非常不理想，白白浪费时间人力，拖了进度。
无论是数据源的筛选，数据的采集和审核，参与讨论采用的算法，检查数据的训练结果，打标签，排查讨论所出现结果的原因，回头优化，循环等等，你都要尽量参与其中。
参与到这些，是App产品经理基本不会接触的一项重要工作内容。但是如果你要做AI产品，必须参与其中，否则你会失职，你还会很崩溃。
打个比方，你的智能机器人要做个趣味小知识，关于“什么样的AV标题更吸引中国用户点击下载？”。如果你不严格把守每个流程，每个流程都可以让你大吃一斤屎。例如同事特么不仅把标题爬回来，还把1000个数据源网站的AV都特么全部给你下载下来了，一夜成为AV种子巨头公司，简直不能再棒棒。或者就把日本韩国俄罗斯欧美印度乌兹别克斯坦的AV标题都给爬下来了，做个NLP特么弄得还要调用几百个语言数据库？！
千万不要觉得我的比方打得太方，谁试谁知道。
以上4点，是我觉得做一个AI产品和App产品，在实战中的简单几点不同，也是比较有趣的地方。更多关于AI的东西，以后再陆续分享。
今天就到这里，下周四不见不散。
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