最近，劉敏一直在找新的工作機(jī)會(huì)，但過(guò)程并不順利。
原因是：之前的AI產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)驗(yàn)在招聘方看來(lái)“充其量只能算是一個(gè)項(xiàng)目經(jīng)理”。
2016年科技界的“黑天鵝”——阿爾法狗出現(xiàn)之后，中國(guó)乃至世界范圍內(nèi)的AI熱情被迅速點(diǎn)燃，劉敏也在這一年加入了一家AI創(chuàng)業(yè)公司。
在成為AI產(chǎn)品經(jīng)理之前，她是公司的HR、市場(chǎng)、公關(guān)，轉(zhuǎn)型做AI產(chǎn)品經(jīng)理，她承認(rèn)自己是幸運(yùn)的：行業(yè)發(fā)展初期，早期入行者既積累行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，有先發(fā)優(yōu)勢(shì)，又能拿到不錯(cuò)的待遇。
這也符合創(chuàng)業(yè)公司的人才培養(yǎng)路徑，從“身兼數(shù)職”到“逐漸特化”。“小公司很多時(shí)候不得不去讓大家做很多不同類型的事，但是靠后的話會(huì)有一些人逐漸特化。”
但從零做起，往往依賴“環(huán)境是否能夠帶來(lái)足夠的變化和成長(zhǎng)，有沒(méi)有教練有意識(shí)地引導(dǎo)，以及自己是否有足夠清晰的職業(yè)規(guī)劃”，缺一不可。
從最為重要的行業(yè)環(huán)境來(lái)看，三年的發(fā)展，AI有個(gè)一直都未突破的瓶頸：解決單點(diǎn)問(wèn)題能力強(qiáng)，但通用能力偏弱，因此輸出的產(chǎn)品還是以To B定制化方案為主。
在傳統(tǒng)技術(shù)面前，AI技術(shù)一如曾經(jīng)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)一般，扮演著顛覆者和重建者的角色，也的確為安防、金融、客服等領(lǐng)域提供了一個(gè)個(gè)更高效的解決方案。
可是，AI公司們或許打贏了一場(chǎng)又一場(chǎng)獨(dú)立的戰(zhàn)斗，卻在戰(zhàn)役意義上陷入了始料未及的“外包化”危機(jī)。
當(dāng)可以裝飾這個(gè)職業(yè)的東西隨著行業(yè)的冷靜或消失或喪失意義：風(fēng)口的喧嘩、好的入局機(jī)會(huì)、外界的贊美，劉敏的幸運(yùn)戛然而止。
現(xiàn)在，擺在她面前的有兩條路：要么繼續(xù)留在原公司，等待是否有真正意義上產(chǎn)品經(jīng)理的工作，補(bǔ)齊技能；要么離開(kāi)北京，去其他城市尋找機(jī)會(huì)。
“大不了不干了”。
說(shuō)完，她無(wú)奈地笑了。
產(chǎn)品經(jīng)理還是項(xiàng)目經(jīng)理？
“當(dāng)初為什么決定轉(zhuǎn)型做AI產(chǎn)品經(jīng)理？”
劉敏的回答是：有趣，有機(jī)會(huì)去推動(dòng)一個(gè)事情從0~1實(shí)現(xiàn)出來(lái)。
知乎上一個(gè)關(guān)于“為什么這么多人想當(dāng)產(chǎn)品經(jīng)理？”的問(wèn)題后面，有回答者總結(jié)了五大原因，劉敏的回答中了兩個(gè)。其它的三個(gè)原因分別是：收入普遍較高；入行門檻相對(duì)較低；產(chǎn)品思維可以指導(dǎo)生活。
但職業(yè)理想是一回事兒，工作現(xiàn)實(shí)又是另外一回事兒：三年的工作里，劉敏一直在推著項(xiàng)目“跑”，產(chǎn)品規(guī)劃工作經(jīng)驗(yàn)少的可憐，僅有的幾次也只是Demo嘗試。
如劉敏一般，計(jì)算機(jī)技術(shù)專業(yè)畢業(yè)的黃潔，在經(jīng)歷了一段時(shí)間的技術(shù)實(shí)習(xí)后，加入了一家體量十倍于劉敏公司的某AI獨(dú)角獸公司做產(chǎn)品經(jīng)理。
在她看來(lái)，技術(shù)只是解決單個(gè)的核心問(wèn)題，與這樣的縱向深鉆相比，她更喜歡有橫向視野的產(chǎn)品經(jīng)理崗位。
然而，很多一段時(shí)間里黃潔也是在扮演項(xiàng)目經(jīng)理角色，“制定排期、督促產(chǎn)品進(jìn)度以及最終交付標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù)......”
當(dāng)然，一些“前期探索”性質(zhì)的定制化產(chǎn)品，在黃潔的眼里，和單純的定制化項(xiàng)目并不完全相同，“對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō)，它的新鮮感、價(jià)值獲得感會(huì)比較高”。
頂著產(chǎn)品經(jīng)理的頭銜干項(xiàng)目經(jīng)理的活兒，這背后是AI行業(yè)的落地現(xiàn)狀：除安防領(lǐng)域以外，幾乎沒(méi)有公司能將技術(shù)以規(guī)模化、產(chǎn)品化的方式輸出，大多還是定制化產(chǎn)品，產(chǎn)品被需求牽著鼻子走。
以至于有人打趣道，“想成為一家AI公司，首先得先成為一家安防公司”。
久而久之，很多AI公司習(xí)慣了一種技術(shù)向的做事方法：“我有A我有B我有C，全都給你，你就拿去用”，產(chǎn)品的作用反而被邊緣化。
但AI技術(shù)背后的原理，知識(shí)體系往往存在著斷層，在無(wú)法將算法可視化之前，“客戶可能不想要A，也不想要B，而是想要A和C改造過(guò)后的東西”，這種技術(shù)向的服務(wù)方式其實(shí)是進(jìn)一步割裂了產(chǎn)品和需求之間的關(guān)系。
事實(shí)上，客戶不只對(duì)AI技術(shù)理解存在局限，甚至對(duì)于自身的需求也有認(rèn)知局限。
與C端不同，B端方案的買單方和使用者很多時(shí)候不是同一個(gè)，“比如你的客戶是某一系統(tǒng)里負(fù)責(zé)建設(shè)軟件的單位，他們來(lái)負(fù)責(zé)和你溝通跟你交流，但是真正使用軟件的可能是另外的單位，兩邊的需求并不統(tǒng)一。”
更有甚者，有的B端客戶連自己想要什么都不知道，“客戶只是有這筆錢要做建設(shè)，于是大致提一些需求，我們就開(kāi)始做。開(kāi)發(fā)的過(guò)程中，他們又提出一個(gè)需求，我們就會(huì)接著改。即使產(chǎn)品出來(lái)了，還要再花一年的時(shí)間迭代，最終迭代成客戶想要的樣子。”
這種現(xiàn)狀投射到AI產(chǎn)品經(jīng)理身上便成了：“天天跪甲方”，“需求完全是客戶想要，你就得給他加，即使不合理”，“售前的前期案例討論、需求討論環(huán)節(jié)，產(chǎn)品經(jīng)理也和售前的工作重合”......
困于定制化，直接導(dǎo)致AI行業(yè)造血能力不足之外，也影響著身處其中的每一個(gè)人。
技術(shù)先行還是產(chǎn)品先行？
“我們屬于一種新型的軟件服務(wù)商，有些公司甚至半年的時(shí)間就從幾百人擴(kuò)張到了千人，還沒(méi)有那么成熟的從業(yè)人員，每個(gè)職業(yè)該做什么，區(qū)分的也不是很清楚。”
一個(gè)新的棋局，玲瓏初開(kāi)，百子待落。
如果從二十年的互聯(lián)網(wǎng)歷史來(lái)俯瞰對(duì)照，這“一定會(huì)是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過(guò)程”。
“互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品其實(shí)也是經(jīng)歷了由技術(shù)-產(chǎn)品-運(yùn)營(yíng)這樣發(fā)展過(guò)程,但每個(gè)階段這三個(gè)角色的重要性也在不斷的變化,從行業(yè)剛發(fā)展以技術(shù)為主導(dǎo),逐漸演變成產(chǎn)品主導(dǎo),到最后靠運(yùn)營(yíng)增長(zhǎng)的過(guò)程。”
年輕的AI產(chǎn)品經(jīng)理們所遇到的問(wèn)題只是漫長(zhǎng)的利益調(diào)整周期的開(kāi)始，而從更本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，這些問(wèn)題不過(guò)是整個(gè)AI行業(yè)商業(yè)化現(xiàn)實(shí)的投射。
這波浪潮起來(lái)時(shí)，最先跳進(jìn)來(lái)的不是人們熟悉的企業(yè)家，也不是站在風(fēng)口之巔的互聯(lián)網(wǎng)人，而是一些守在寧?kù)o實(shí)驗(yàn)室數(shù)十年的科研人員，技術(shù)在被突破的同時(shí)，也被賦予了商業(yè)意義。
但AI技術(shù)創(chuàng)業(yè)大多是是單線程，即做的大多是原來(lái)科研時(shí)候研究的“一個(gè)點(diǎn)”，比如語(yǔ)音、視覺(jué)或者自然語(yǔ)言處理。但以自然語(yǔ)言處理為例，“僅僅做自然語(yǔ)言處理，缺少相對(duì)獨(dú)立且足夠大的場(chǎng)景，它往往會(huì)變成一個(gè)引擎或者一個(gè)特定功能上的服務(wù)。”
也就是說(shuō)，AI公司用單點(diǎn)技術(shù)切入到別人的產(chǎn)品場(chǎng)景里去，等于“乙方為甲方提供服務(wù)”，“這時(shí)候真正做產(chǎn)品規(guī)劃的其實(shí)是甲方。比如國(guó)外出現(xiàn)了Siri，國(guó)內(nèi)手機(jī)廠商也想做一個(gè)手機(jī)語(yǔ)音助手，這時(shí)候就是它先做這個(gè)規(guī)劃，規(guī)劃好后再去找后端的技術(shù)去實(shí)現(xiàn)它，比如像我們這樣的服務(wù)廠商。”
追一科技創(chuàng)始人兼CEO吳悅就對(duì)CV智識(shí)表示，產(chǎn)品化能力不足是導(dǎo)致AI領(lǐng)域項(xiàng)目制大量存在的一個(gè)重要原因。“中國(guó)的企業(yè)軟件的基礎(chǔ)比較薄弱。過(guò)去20年，IT行業(yè)的資源都投入到了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，直到最近幾年，資本和人力才逐步投入到企業(yè)軟件領(lǐng)域。”
如果前三年可以視為第一階段的技術(shù)創(chuàng)新期，那第二階段的技術(shù)應(yīng)用時(shí)期正在不斷逼近，至于什么時(shí)候能夠在產(chǎn)品化上尋到突破，不少業(yè)內(nèi)人士都表示，只能先做，深入到行業(yè)里去，才有機(jī)會(huì)看到產(chǎn)業(yè)的全貌。
“B端市場(chǎng)的理解成本很高，它面向的不是大批量同一類型的用戶，而是每個(gè)行業(yè)的人群，都有自己不同的特點(diǎn)”。
當(dāng)然，從行業(yè)現(xiàn)在發(fā)展的情況來(lái)看，不同領(lǐng)域之間發(fā)展的程度也并不一樣，以公安領(lǐng)域?yàn)槔?ldquo;每家平臺(tái)的對(duì)接情況都不一樣，所以得從頭去真正了解需求，先單點(diǎn)做，然后再往外擴(kuò)展。”
但是在其它一些領(lǐng)域，比如金融，“已經(jīng)有很多先行者，相對(duì)來(lái)說(shuō)更加系統(tǒng)，如果再?gòu)念^做起會(huì)比較浪費(fèi)，我們會(huì)和比較有經(jīng)驗(yàn)的合作，雖然只做一點(diǎn)，但是會(huì)對(duì)通盤(pán)有了解。”
懂技術(shù)，更得懂AI的局限
AI技術(shù)長(zhǎng)期的美好與短期的局限構(gòu)成了一種充滿矛盾的并生現(xiàn)象，那么，現(xiàn)實(shí)之下，一個(gè)優(yōu)秀的AI產(chǎn)品經(jīng)理該是什么樣子的呢？
“基本上一個(gè)優(yōu)秀的傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理該具備的能力AI產(chǎn)品經(jīng)理都需要有，但AI產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)技術(shù)要求更高,知識(shí)面會(huì)更廣，除了基本的產(chǎn)品技能還要掌握AI基礎(chǔ)技術(shù)知識(shí)，如NLP自然語(yǔ)言、DL深度學(xué)習(xí)、ML機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等。”擁有多年產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)的朱華告訴CV智識(shí)。
現(xiàn)在，AI公司的產(chǎn)品里一類是應(yīng)用AI技術(shù)的垂直業(yè)務(wù)產(chǎn)品，另外一類是AI服務(wù)的平臺(tái)產(chǎn)品。
前者負(fù)責(zé)AI能力在細(xì)分領(lǐng)域的應(yīng)用；后者則是對(duì)AI能力的匯總和包裝，例如各種AI開(kāi)放平臺(tái)、各種云計(jì)算平臺(tái)，這就要求產(chǎn)品經(jīng)理必須熟知公司內(nèi)部的AI技術(shù)能力，還要有能力作為售前支持，為使用方提供技術(shù)咨詢。
“我們招的大多是從競(jìng)品那邊跳過(guò)來(lái)的，以前也是做PM的，他們大部分都是先做技術(shù)，然后再做產(chǎn)品，有很多年工作經(jīng)驗(yàn)。因?yàn)檫@個(gè)行業(yè)這種技術(shù)導(dǎo)向型的行業(yè)，你做技術(shù)了之后確實(shí)能更好地和技術(shù)去開(kāi)發(fā)。”
沒(méi)有技術(shù)背景的歐明在一年前通過(guò)校招進(jìn)入一家AI獨(dú)角獸公司做產(chǎn)品經(jīng)理時(shí)便感覺(jué)到自己是被撕裂在工作之外的。
“公司的操作系統(tǒng)都是Linux，這就需要懂一些Linux的指令，但是我剛來(lái)的時(shí)候真的不懂，做事就會(huì)特別慢。我一開(kāi)始甚至都要從安裝部署去學(xué)習(xí)，而且很多AI產(chǎn)品都是一些很底層的，沒(méi)有前端頁(yè)面，都是一堆API接口。”
對(duì)于技術(shù)的理解決定了AI產(chǎn)品經(jīng)理如何將參數(shù)和指標(biāo)轉(zhuǎn)化為用戶體驗(yàn)，“產(chǎn)品天生就要做大量的妥協(xié)，價(jià)值的、成本的.....但AI產(chǎn)品經(jīng)理要在AI技術(shù)的邊界上去做取舍。”
技術(shù)也只是基本門檻，更高的要求是：理解場(chǎng)景，理解客戶，從而定義價(jià)值。
通俗來(lái)說(shuō)，就是要考慮現(xiàn)在的AI技術(shù)能不能解決一些原來(lái)技術(shù)解決不了的問(wèn)題，即使能解決，“值不值得投入資源去做，以及做的話能帶來(lái)多少收益。如果投入產(chǎn)出評(píng)估通過(guò)，還需要明確提供服務(wù)的形式，比如說(shuō)做人臉識(shí)別的，究竟是賣識(shí)別這個(gè)軟件，還是把軟件以及整個(gè)門禁閘機(jī)都賣給他。”
更重要的是，他必須要在理解行業(yè)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)實(shí)的基礎(chǔ)上，理解AI的局限，并且要能夠“為這些AI的技術(shù)缺陷或者局限去做相應(yīng)的彌補(bǔ)措施。”
以智能客服產(chǎn)品為例，不論從產(chǎn)品體驗(yàn)，還是從商業(yè)可行性上來(lái)說(shuō)，如果產(chǎn)品經(jīng)理一上來(lái)就要做“直接代替人”的產(chǎn)品肯定不太可行的，而如果定位在“AI輔助人工”就會(huì)更容易落地。
一位曾在微軟小冰工作的技術(shù)人員向CV智識(shí)分享了一個(gè)故事：產(chǎn)品最初，從技術(shù)的角度看小冰的對(duì)話回復(fù)并不是特別理想，甚至有些無(wú)厘頭，但是當(dāng)時(shí)團(tuán)隊(duì)在產(chǎn)品化的過(guò)程中給小冰打上了這樣的標(biāo)簽：16歲，萌妹子，“你再回頭去看她的很多回答就合理多了”。
2005年，科技學(xué)者庫(kù)茲韋爾在《奇點(diǎn)臨近》一書(shū)中大膽預(yù)測(cè)，“我們的未來(lái)不是再經(jīng)歷進(jìn)化，而是要經(jīng)歷爆炸。”
事實(shí)上，庫(kù)茲韋爾的觀點(diǎn)更符合人們對(duì)于AI的想象，但對(duì)照互聯(lián)網(wǎng)公司發(fā)展史不難發(fā)現(xiàn)，很多產(chǎn)品都是一步步演進(jìn)形成的。
比如Pinterest 一開(kāi)始想做電商導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)，但由于理念太先進(jìn)而失敗，于是中間轉(zhuǎn)做圖片分享，經(jīng)過(guò)幾年之后，才又做回導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)。
“一個(gè)切實(shí)可行的復(fù)雜系統(tǒng)勢(shì)必是從一個(gè)切實(shí)可行的簡(jiǎn)單系統(tǒng)發(fā)展而來(lái)的。從頭開(kāi)始設(shè)計(jì)的復(fù)雜系統(tǒng)根本不切實(shí)可行，無(wú)法修修補(bǔ)補(bǔ)讓它切實(shí)可行。你必須由一個(gè)切實(shí)可行的簡(jiǎn)單系統(tǒng)重新開(kāi)始。” 蓋爾定律所說(shuō)不無(wú)道理。
結(jié)語(yǔ)
采訪過(guò)程中，問(wèn)及黃潔，“今年行業(yè)形勢(shì)并不算好，你有感覺(jué)到客戶更冷靜了嗎？”
“客戶一直很冷靜”，她回答地很干脆。
“客戶永遠(yuǎn)都在權(quán)衡，在解決同一個(gè)問(wèn)題時(shí)，是不是AI能解決地更好。尤其是面對(duì)一些不同行業(yè)的大B客戶，我們一直都是既和同類型的AI公司，又和業(yè)界傳統(tǒng)老牌公司共同競(jìng)標(biāo)。”
成長(zhǎng)總有復(fù)雜性，陣痛也是正常，AI產(chǎn)品化的局限在一定階段內(nèi)在所難免。舊水與新流的爭(zhēng)鋒，既有潮平兩岸闊，也有床高岸低，但趨勢(shì)終究不可擋。
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