AI and product management | Marily Nika (Meta, Google)

Summary

在Lenny的播客中，嘉宾Merrily Nika分享了她对AI和产品管理的见解。她强调AI应解决实际问题，而非仅仅追求技术。Merrily讨论了AI在产品开发中的作用，如何与研究科学家合作，以及AI工具如何帮助产品经理提高工作效率。她还分享了关于如何避免AI领域的陷阱，以及如何通过学习编码和理解AI模型来提升个人技能。此外，Merrily提供了关于如何获取公司对AI项目投资的建议，并分享了她自己的在线课程经验。

Takeaways

• 🎯 避免陷入“闪亮物体陷阱”，确保AI的应用是为了解决实际问题，而非仅仅追求技术本身。
• 🚀 AI和产品管理的结合正在成为一个重要的趋势，产品管理者需要了解AI如何助力产品发展。
• 📈 通过订阅相关的新闻通讯和阅读博客，保持对AI和机器学习最新动态的关注。
• 🤖 了解AI的基本概念，例如模型训练，以及如何将AI应用到日常工作中，如使用Chat GPT等工具。
• 🛠️ 即使是没有技术背景的产品管理者也能学习并应用AI技术，通过实际项目和实习机会来增强技能。
• 📊 数据是AI和机器学习的基础，产品管理者需要了解如何收集和利用数据来优化产品。
• 💡 AI的应用不仅限于技术领域，它的应用将渗透到所有产品和服务中，提供个性化体验。
• 🧠 将AI视为团队中的一个研究科学家角色，与之合作以解决复杂问题。
• 🔍 在投资AI项目时，要识别并评估潜在的挑战和回报，确保投资有明确的目标和退出策略。
• 🌐 鼓励产品管理者学习编码和AI基础，以便更好地理解技术并提高工作效率。
• 📈 通过课程和研讨会，产品管理者可以提升自己在AI领域的知识和技能，为未来的职业发展打下基础。

Q & A

什么是所谓的“闪亮物体陷阱”？

“闪亮物体陷阱”是指人们仅仅因为技术的新颖和有趣而采用AI，而不是为了解决实际问题。我们应该确保在使用AI之前，已经识别出了一个需要智能解决方案的痛点问题。

Merrily认为哪些AI领域目前被高估或低估了？

Merrily认为，AI在写作和内容创作领域的威胁被高估了，因为技术实际上是在增强我们的工作，而不是取代我们。她同时指出，DBT（数据构建工具）被低估了，尽管它非常出色，但AI在其他领域，如测谎等，也有惊人的潜力。

Merrily是如何使用Chat GPT来提高日常工作效率的？

Merrily使用Chat GPT来帮助创造使命声明、用户细分和AI增强的想法。她强调，这些工具不是替代她的工作，而是在她已有的想法基础上进行增强和优化。

Merrily对于AI在产品管理中的未来有什么看法？

Merrily认为，未来的产品管理将会涉及到AI工具的使用，每个产品经理（PM）都将成为一个AI产品经理（AIPM）。她强调，AI将会成为产品的默认特性，帮助产品提供更好的用户体验和推荐系统。

Merrily建议产品经理如何开始学习AI？

Merrily建议产品经理不要被技术所吓倒，并通过阅读相关的新闻通讯、博客和资源来开始学习AI。她还建议产品经理们雇佣数据科学实习生来开始探索数据和AI在产品中的应用。

Merrily提到了哪些AI和机器学习领域的书籍或资源？

Merrily推荐了《Inspired》这本书，它教会了她如何创造让人喜爱的产品。她还推荐了一本关于AI如何使世界变得更复杂的书，以及她与他人合作推出的《女性在科技领域的冒险》工作簿。

Merrily如何看待AI在解决实际问题时的适用性？

Merrily认为，在考虑使用AI解决问题时，应该先确定问题是否存在并需要智能解决方案。她还警告说，不要在MVP（最小可行产品）阶段就使用AI，而应该在已有数据或可利用相邻产品数据的情况下使用AI。

Merrily对于AI模型训练需要多少数据的看法是什么？

Merrily认为，需要的数据量取决于你想要解决的问题类型。对于一些简单的分类问题，可能只需要几十个标记的样本，而对于复杂的声音识别或NLP应用，则需要成千上万的数据。

Merrily对于AI模型的定义是什么？

Merrily将AI模型比喻为孩子的大脑，它通过接收输入（如图片或文本）并输出对这些输入的识别和概率判断来学习。模型通过大量数据学习，找到我们甚至不理解的识别特定事物的模式。

Merrily如何看待AI在产品开发中的作用？

Merrily认为AI产品开发与管理常规产品开发不同，有时你实际上是在管理问题而不是产品。她强调了与研究科学家合作的重要性，并建议产品经理们要习惯于与研究人员合作，并理解他们的工作。

Merrily对于如何维持AI项目的持续投资有何建议？

Merrily建议使用已成功的相邻产品作为灵感来源，并为领导层提供一个清晰的回滚计划和最大影响预估。她还提到，随着在公司中建立信任，失败将会被接受，这对于推动AI项目至关重要。