AI策略产品经理,是不是只能给算法打辅助?
很多人想做AI策略产品,但入行又发现算法主导性太强
日常工作无非就是给算法找找BUG,标标训练素材,配合做一些功能优化... 感觉自己做的事情没啥价值
而如果真的要做策略里核心的事情,又会发现算法和模型门槛太高...
那是不是AI产品经理这个岗位,确实没啥价值呢?
企业愿意花那么多钱招聘这样的职位,一定有它的理由
我总结下来,产品至少有三类核心事情可以做,分别是定策略目标,输入业务信息,以及badcase优化,我一个一个说
- 制定策略目标:算法本身是在限定条件下的求解,拿内容行业举例,你告诉他提升CTR,他就会给用户推荐标题党文章,短期CTR一定是最大化的。但长久来看,用户会因此流失。所以需要产品经理去提出更均衡的目标,比如文章质量标准,内容推荐多样性,用户阅读时长等等... 综合考虑各种影响因子,用不同的机制流程,确保给用户带来的体验是最优的
- 业务信息输入:算法需要花很多时间在模型选择、参数调优上,没有太多时间来做业务调研和理解。但是要想把内容推荐做好,必须精准的刻画内容、用户和环境,内容是什么主题,有什么关键词,是什么情感倾向,是什么体裁类型,作者是否知名大V... 所有这些业务信息,都有助于我们精准刻画内容特点,基于这些特点再把它推荐给感兴趣的用户。产品需要不断发现这些刻画标准,用特征工程,让机器变得越来越智能
- BADCASE优化:无论是用户吐槽,标签打的不准,还是用户的异常行为数据。每一个badcase背后,都藏着一次改进机遇。算法同学自己看badcase,可能更多会从指标上来考虑,而产品则可以从中发现一些用户没有满足的需求,经过一轮一轮的问题抽象,策略测试,数据反馈,产品经理可以把算法打磨得越来越精细好用
除了以上三点以外,如果你还能深入分析数据,找到一些机会点,那就是全能策略产品经理
给算法打辅助?不存在的!
你日常是怎么跟算法配合的呢?评论区告诉我
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