最近身边有很多产品的朋友开始研究AI人工智能了，买了一本又一本高深莫测的书，如深度学习和机器学习等，我也顺手借阅了几本，发现确实是不太适合适合我这种学渣来看，里面涉及到大量的算法原理，数学公式等，虽然看得似懂非懂，但是依然被里面的一些核心思维所震撼到。
就目前来看，人工智能领域是一个非常复杂的领域。若想做成一款好的人工智能产品，除了基础的技术设备、硬件设施以外，更核心的我认为是人才——对于技术层面需要非常优秀的数据科学家，数据建模专家，算法分析师等。但是在AI商业化的领域，则是需要对综合素质十分强的产品经理。
AI-时代产品经理
对于产品经理而言，我们可能永远无法在垂直领域达到算法科学家那样的高度，但是我们可以在横向的应用领域找到自己的位置，那么以下三点是十分重要的：
懂行业中的所有痛点，能将问题描述清楚，同时不被传统思维束缚，提出新型的AI解决方案
理解算法，洞察技术发展的趋势，能找到最适合当前行业应用的AI技术
能将解决方案和AI技术结合进行产品化，能将AI产品商业化
对于非常资深的行业专家来说，他们在思考问题上往往会给自己设限，比如公司老板说我们要做一个大型的购物中心，那么专家的工作流程可能就是，首先给这个购物中心定位，它是一个高端的购物中心，还是一个低端的，然后再针对这个定位去选择进驻的品牌，接下来再是后续的内容，但是AI就的思维模式就不同了，可能我就不会直接去帮助你定位购物中心是否高端，而是回归商业的本质，使用算法让这个商业中心賺很多钱，讲求生产效率、投资回报，而非品牌是否高端。但是这个AI当然不可能凭空产生，而是出自于某位产品经理之手。
对于算法科学家来说呢，由于只能针对某一类具体问题，才能应用到自己的数学模型，然后不断的迭代去优化他的算法参数，在技术或者产品商业化的领域是有先天劣势的，所以也需要产品经理帮助其拆解行业问题，分解好各个模块，依次交给他们进行处理。
总之AI-产品经理要在自身的行业领域中扮演好“画龙点睛”的角色，而这个【睛】就在于商业化应用，将技术和商业二者进行有机结合，如若是你还有艺术细胞，那就厉害了，三位一体之后就直接向“乔老爷”挥手了。
AI产品商业化
接下来我们就来看看，目前的行业中有哪些AI智能已经开始进行具体应用了，大家可以从中找找感觉和启发。
1、交通运输业
核心生产效率问题：如何能更快，更省油，人工成本更低，交通事故更少
AI解决方案：无人机、智能导航减少时间成本和燃油成本，无人驾驶降低人工成本和事故成本
应用案例：滴滴派车的算法，Google无人驾驶系统，DJI无人机，Amazon自伺服仓储
2、传统制造业
核心生产效率问题：如何能生产周期更短，人工成本更低，良品率更高
AI解决方案：可以24小时不停歇的精密作业工业机器人
应用案例：生产特斯拉的KUKA机械手臂，用于维修高空电缆为QKM机械手臂
3、高端制造业
核心生产效率问题：如何能更高效的设计出更优秀的产品方案
AI解决方案：通过学习历史数据，更快的找到更好的设计方案
应用案例：国内某芯片制造巨头通过AI算法将芯片模具设计时间大幅缩短，AI还能大幅提升药物晶体选型速度。
4、教育
核心生产效率问题：如何能快速提高学习成绩，如何能个性化培养出更优秀的人才
AI解决方案：自适应考试，自适应学习，个性化生涯规划
应用案例：Knewton通过自适应评测精确诊断学生对知识点掌握的情况，并制定有针对性的学习方案。iPIN的完美志愿根据个人特质和数千万人的职业发展经历，为学生制定个性化的生涯规划。
5、法律
核心生产效率问题：如何能更准确的断案，预测案情走势和匹配法律资源
AI解决方案：案情分析，案情推理，律师背景分析，法律文书写作
应用案例：基于IBM Watson开发的ROSS，基于iPIN开发的法律谷可以帮法官分析案情和匹配律师
6、财务
核心生产效率问题：如何能提升对账、盘点、审计合规的效率
AI解决方案：数据录入，异常行为监测，自动文书写作
应用案例：德勤全球率先将人工智能引入会计、税务、审计等工作中，代替人类阅读合同和文件
7、金融
核心生产效率问题：更短资金周期内，如何得到更高的投资回报
AI解决方案：财报新闻解读，投资回报预测，财报新闻写作
应用案例：高盛旗下Kensho分析大量数做智能投顾分析，某券商用机器人代替数据录入员，香港某教授用AI赌马赚8000万， Virtu Financial用用户交易行为数据做投资1500天仅一天亏损
8、医疗
核心生产效率问题：如何能更快速准确低成本的诊断，并给出治疗方案
AI解决方案：疾病诊断，结合基因技术的精准医疗
应用案例：IBM Watson的肿瘤诊断模块，腾讯的肺癌诊断，国防科大的肺结核诊断，碳云的精准医疗
9、文字工作
核心生产效率问题：如更快的写作，更精妙的文笔，更吸引人的情节构思
AI解决方案：标准文书写作，….
应用案例：百度机器人写古诗，今日头条写作机器人报道体育赛事，iPIN的JD机器人创作招聘需求，日本小说机器人写小说
10、艺术创作
核心生产效率问题：如何获得更多更优质的灵感，如何构思更精妙的作品，如何降低制作成本
AI解决方案：灵感生成器，辅助制作
应用案例：Google绘画机器人，Google谱曲机器人Magenta
11、新零售
核心生产效率问题：如何能提升销售利润率
AI解决方案：智能招商运营系统，智能定价系统，智能推荐系统，智能广告投放系统
应用案例：万达用AI提升商铺坪效，沃尔玛用AI做动态定价，宝洁用AI辅助品牌广告投放
12、编程
核心生产效率问题：如何能提升写代码的速度和测试通过率
AI解决方案：自动代码生成器
应用案例：Viv 通过一系列的自然语言处理来实现语言识别， 并且基于英语词汇库建立了复杂的自我适应性计算机程序
在我看来，每一次的技术革命都是效率的革命，蒸汽机的发明是人类体力劳动的效率提升；互联网的发明是人类信息传递的效率提升；而现在的AI则是人类脑力劳动的效率提升，这次的提升是真正意义上解放人力的，让我们有更多的时间可以去思考新的问题，而把那重复的90%的脑力劳动交给机器。
AI-产品经理要怎么做？
重要的事情说三遍：回归商业本质，回归商业本质，回归商业本质
找到当前阻碍公司或者行业效率的核心问题，按照业务流程进行逐级拆解，针对每级提出多重的解决方案，并对方案评级，以工程思维选取最优解
构建自己的人工智能技术库，紧跟技术发展趋势
选取最合适的技术，应用到自己的解决方案中，看是否能大幅提高流程效率，同时评估性价比，择机进行产品化
以上就是我对于人工智能的思考，欢迎与大家多多交流
当产品经理与运设技一对一两个团队交流时，其实是六个方面在交流：
产品经理以为的产品
产品经理以为的运设技（运营、设计、技术）
真正的产品
运设技以为的产品
运设技以为的产品经理
真正的运设技
你想，这里边会有多少误会，会有多少误解？
所以产品经理需要一套创新开放的信息密码方法。
这套产品经理心里信息密码方法也是一套思维模型，麻省理工学院的数字计算机教授Jay Forrester对信息思维模型的讲法是：
我们身边的世界形象，就是我们头脑中对世界的形象，只是一个模型。没有人在大脑中想象全世界、政府或国家。他只选择了一些概念和这些概念之间的关系，并使用它们来代表真实的系统。
一个信息思维模型是我们用来做产品决策、解释需求概念，或者理解需求的一个路径。多了解信息思维模型有助于你提高你对自身想法以及想法背后原因的自我认知——对于产品经理而言，这一点尤其重要。
产品经理不是开发人员、运营人员或销售人员，他们是这几类人员的结合体。产品经理不但需要理解和消除产品经理的自身信息孤岛，同时还必须深入挖掘并了解用户的需求，要做到破解信息密码需要做到产品需求信息多方均衡。
信息密码一：破解信息孤岛见微而知著
破解产品经理信息均衡密码第一步是：破解自己心中的信息孤岛，破解自己心中的路径依赖，破解自己心中的第一信息。
笔者最近在小区健身房健身的时候发现一个现象：
我们小区的健身房有三台跑步机，一台老的是几年前采购的，两台新的是今年刚采购的；笔者在意识到心理信息密码的重要性前稍微有点保守（有一种效应叫后悔厌恶，从而引发自我羊群效应，也就是喜欢重复自己，过去的行为，拒绝改变，这方面笔者是很典型的）。所以哪怕两台新的跑步机看起来是时尚的，笔者都不去碰，一直坚定地守候着旧的跑步机，不离不弃。
直到一位新邻居跟我讲，你为啥不用这俩新的？这俩新的好一些呀！于是笔者将信将疑地站上了新的跑步机——这个骗子，这哪儿是好一些，这明明是好太多了。
笔者把速度从原来的每小时10千米提高到了每小时15千米——这根本就不是在跑，这是在飞，跑的距离也提高一倍。因为新旧跑步机最主要的差别对笔者来说只有一个：跑步距离显示的方式。旧的跑步机是每0.1千米也就是100米跳一下，而新的跑步机是每0.01千米也就是每10米跳一下。
大家知道：在跑步机上跑步是一件比较枯燥的事情，我们需要及时的信息反馈，给予自己肯定；这其中最重要的信息是我已经跑了多远，距离目标还有多少？100米才跳一次的旧跑步机，笔者每次低头看数字都在想，你咋还不动呢？你咋这么懒呢？笔者这么卖力，你都不给他反应，这常常让笔者觉得生无可恋，跑步成了负担。。
但是10米跳一次的新跑步机，几秒钟就跳一次，仿佛在跟笔者说：小伙不错，继续加油。
这其中的关键问题在于：新旧跑步机产品交互方式不一样，而这个信息的价值在于让笔者心甘情愿更加开心的跑得更快，跑得更远——人是社交动物，需要互动，需要及时的信息反馈，这就是破解信息的价值。
走出产品经理自有思维路径依赖，才能打开产品的创意思路。
笔者从这段经历中的感知，从而在设计魔镜、试衣镜、智能贩卖机、卫浴镜等智能硬件时尤其注重产品带给用户的交互激励体验。
例如：魔镜每测量一步，对用户的界面、数据反馈的交互，让用户在使用魔镜的过程中更有惊喜感。
信息密码二：从线下到线上到软硬结合
很多线下商店都不希望包括猫狗在内的宠物入内，因为可能会影响一部分顾客的购物；但有一家商店，在窗口张贴了导盲犬可以入内的线下Banner。
请问这个Banner给谁看呢？
盲人看不见，狗又看不懂——所以看起来这个海报不是给目标用户看的，而恰恰是给那些非盲人的用户看。
商店希望通过这个海报释放两个重要的信息：
用户在店里看到狗不要大惊小怪，他们是导盲犬。
这是一家对盲人非常友善的商店，潜台词是老板设计很有爱心，卖的东西应该也不错。
于是这家商店因此反而门庭若市，这是破解信息的价值。
线下如此，线下线上结合的AI时代更需要设计出从吸粉、粘粉到复购的路径。
例如，现在很多科技网络公司从事C2M服装客制化，用很多先进的三维量体设备为消费者量体裁衣，但是很多设备依旧是冷冰冰的躺在门店的角落里，为啥？
因为这套智能硬件的产品设计者没有考虑清楚：哪个消费者愿意脱衣对着摄像头量体呢？哪个消费者愿意量体裁衣等一个月还不得满意的服装呢？
信息密码三：以用户为中心的品牌运营
曾经运营一款产品追求多渠道统一，经过多渠道全网统一的时代以后，如今发展到品牌运营以消费者的体验来策划品牌运营。
在刚过去的10月份，一则麦当劳中国的更名信息引爆了网络，根据国家企业信用信息公示系统，麦当劳中国有限公司已正式更名为金拱门中国有限公司。
新企业名称金拱门被不少网友认为有些滑稽而不愿接受，更多人则好奇为什么。
10月26日，麦当劳中国表示，麦当劳与中信及凯雷成为战略合作伙伴后，因业务发展需要，自2017年10月12日起，麦当劳中国公司的企业名称变更为金拱门中国有限公司。
金拱门三个字出炉不易，麦当劳中国公司为此至少推迟了两三个月公布。
仔细分析：麦当劳中国公司的新名字在向用户传递信息方面特别用心良苦，麦当劳中国已不再是麦当劳的控股子公司，但同时又与麦当劳有所关联，金拱门这个名字的确起到这个效果。此外，麦当劳创始人雷克拉克最初对麦当劳标志设计的创意就是：金色的拱门显得有未来感有归属感，而且非常显眼，让人一眼就能看到——这就是破解信息的价值，而信息的价值也远不止于此。
在AI+时代，AI赋能产品后能够在很大层面上改变我们做运营、做品牌的方式，主要是能够让品牌更好地去理解消费者的决策过程。
以前可能对于这个决策过程，或者对于市场上的一些情况，品牌的认知是就应该这么做，但是没有实证去真的说明，去证实这个方法是对的；但是有了AI的辅助，对于消费者这方面的认知会更为深入，会更好地理解消费者作为一个市场主体在行动的时候具体是怎样的一个过程。
信息密码四：在不利市场中找准产品痛点
值得产品经理分析和学习的还有将信息作为力量和优势的房地产中介。
比如你要卖房子，你所担心的主要有两件事儿：定价太低卖亏了，定价太高砸手里了；那么到底应该卖多少钱呢？
不是这个行业的专家很难知道，于是就找到了房产中介，他们拥有更多的专业信息。貌似他们会很专业的帮你卖到最高价，然而事实并非如此。
你的目标是卖到最贵，但是中间的目标是业绩最好——看起来不矛盾：你的房子卖的贵就意味着中介的提成更高，但问题是中介不会只卖你的一套房，他考虑的是一段时间内的总业绩总收入。
比如你的房子要卖一百万，中介提成百分之一，也就是一万；你希望努力把房子卖到105万，你就可以多赚5万元，可是中介能多赚多少呢？500块而已，这500块钱不足以让中介陪着你继续耗下去，他宁愿以100万迅速帮你卖掉，少赚500块，没关系，马上投入下一场战斗。所以，中介此刻的主要工作就是劝你：100万已经不少，隔壁小区有一套比这个更大更漂亮的挂了105万，结果半年过去了还没卖。
中介说的信息是真的吗？当然不一定，但是对你确非常有效。房产中介利用信息优势将信息转化为你的恐惧：万一卖不掉该咋办？要证明中介的套路，去看一下他们自己的房子挂出去的时间就可以了。
调查发现，中介私有房产在市场上挂牌的时间比客户房产平均高十天，而售价则高了3%；也即中介卖自己房子的时候更沉得住气，卖的更贵，利用的就是信息的优势让用户相信交易是划算的。
比如去年一个朋友要买第二套房，中介不厌其烦的跟他讲：一定要抓紧下手，因为房价马上要涨。朋友刚签完合同，中介马上又问，那你第一套房要不要卖？朋友说自己先看看不着急。中介马上说，按正常情况你是可以自己看看，但现在不一样啊，房市这么不景气你得靠我们中介啊。朋友当时就发懵，刚才说房子要涨得不是你嘛？
所以，中介的重要工作就是利用信息不对称的优势，让你相信你的交易是划算的——这是房地产市场上的信息不对称。
信息不对称最经典的案例，是美国著名经济学家阿克洛夫提出来的二手车市场：为什么一辆接近全新的二手车比真正的新车便宜得多？
当一辆新车摆在4s店的展厅里，我们知道这是一辆质量没有任何问题的新车，或者更准确地讲：我们没办法知道质量有没有问题，我们只是相信这辆新车没有问题。
新车售价20万，你把它买下来开出去跑了200米停下，然后问谁想买这辆出场200米的二手车，相信会有人问你卖多少钱，你想卖多少钱呢？20万？你觉得自己没有加价呀？作为买家来说干嘛不买4s店的呢？所以你肯定要降价，不知要降到多少呢？你忍痛割爱18万就卖，你自己认为已经足够有诚意比4s便宜了10%，问题是买家会问你：好好的新车你为啥要卖？明明刚开了200米就降了2万，你自己觉得这100米1万挺贵。
问题的关键在哪里？
信息不对称。
你说你是接近全新的二手车，没有质量问题，可是买家不知道啊；然后你还搞降价，买家就会问：没问题，你降啥价其中必有蹊跷。
二手车市场的信息不对称，让车主陷入了一个两难的境地。比这个更严重的是：比如一个买家认为靠谱的二手车值18万，不靠谱的二手车值10万；一半的二手车靠谱的话二手车市场的平均价应该是14万——假定所有的二手车都卖14万，靠谱车的车主当然不愿意卖，而不靠谱车的车主却非常开心，他们甚至愿意低于14万的价格卖掉。
由于信息不对称，买家很难识别哪些是靠谱的二手车，哪些是不靠谱的二手车。买家能做的往往就是：以低于14万的价格把不靠谱的二手车带走。长此以往，靠谱的二手车，只有两个选择：要么低价贱卖，要么退出市场，变成不靠谱的二手车的时候再杀回来。到最后，二手车市场上流通的就只有质量有问题的不靠谱车——这就是著名的劣币驱逐良币。
产品经理在设计产品的时候，要破解这种信息不对称的困境，出路在于提供更多的信息。要注意比你的二手车没有质量问题，更重要的是通过释放更多的信息证明你的二手车没有质量问题。
就像房产中介所做的：这个价格是不是最合适的不重要，重要的是让你相信这个价格是最合适的，打动人心——这是产品设计表达信息的价值，也是产品设计的力量；恰当的界面、交互释放信息可以降低用户信任的成本。
比如，我们发现有不少商品很喜欢在包装上印上一行字：“参见CCTV央视品牌计划”，很显然他们希望我们知道这个产品在电视上做了广告。
为什么呢？因为电视广告很贵——同样的广告费花在好产品上，比花在坏产品上带来的回报更为可观；而作为消费者，难以判断这个产品是好的还是坏的。所以产品经理设计产品时需要释放合适的信息，最直接有效的让消费者知道这是一个好东西。
目前链家网和瓜子二手车网的产品核心痛点就是破解信息不对称，也是对以上分析理论的最好利用。
信息密码五：信息密码身边事
一个有趣的现象是：产品设计师花在发型和衣服上的钱，往往比同等收入的程序员要更多。
一般而言：收入越高消费能力越强，但如果收入水平相当职业差异导致消费悬殊，就很值得产品经理分析用户画像。
比如一个优秀的产品设计者要让别人知道他是出色的，除了在网络上有热门搜索到人人都是产品经理写写文章（例如笔者就写了一本《产品经理进化论：AI+时代产品经理的思维方法》一书），很重要的是穿着体现潮流的衣服，向潜在的驱动链条传递自己专业有实力的信息；有时，甚至会消费与自己收入能力并不完全相称的服装和非常另类的发型，以强化技术、运营对自己的认知表明自己设计的产品是符合潮流的。
而实际上，一个优秀的产品设计人员的优秀，并不会因为衣服或奇怪的发型上花更多的钱，就更容易实现产品设计的用户高满意度。而一个程序员如果穿着奇装异服，留着KTV里男服务生一样的发型，散发出来的这些信息非但不准确，反而容易引起产品、运营甚至老板的误会，让大家觉得：一个花枝招展的程序员写代码怎么写的好呢？
基于这一点，很多知名的CTO宁愿不修边幅，意在告诉世人：他们在意的不是车马的喧嚣，而是程序的成绩。
所以，恰当的释放信息可以降低沟通成本，但不恰当的信息传递反而可能增加沟通成本。
这其中分寸的把握和度的拿捏，正是产品经理需要在打磨产品的时候有待打磨的自己。
比如，许多产品经理出身于程序员，也有很多产品经理出身于设计师，更多的产品经理出身于市场等。现在出现了一种现象：很多产品经理过度技术化、过度设计化、过度市场化，问题在于产品经理职业为什么会走上技术、设计、市场形式主义的道路呢？
例如：在产品需要编码实现的时候，编码逻辑强调的事是精确的确定的——谁能够更加精确，而编程序是。所以谁能够熟练地掌握编码逻辑、框架和语言，谁都更能证明自己的专业性，向其他人传递自己更专业的信息。而且能够熟练使用编程，往往被认为智力水平较高，从事产品经理一职的聪明人，岂能甘心被别人认为是个傻子，于是争先恐后，恨不得把运营、市场出身的产品经理开除，只剩下技术出身的产品经理，只为了证明看我是个聪明人吧，这可能就属于过度释放信息。
产品设计人员在日常工作中，如何通过释放信息来降低沟通成本呢？
增进理解的一个典型应用是星座。
很多人在谈恋爱谈合作谈生意的时候，都希望了解一下对方的星座——当然星座只是统计学规律。总有人因为成长环境，后天教育的影响而显得并不那么符合。但是没关系，我们可以在互动中不断地释放新的信息来进行调整。而这些信息的价值就在于：让我们更好的了解对方，降低沟通成本。
信息密码杀招：Creative open minded
当下AI的迅猛发展，让产品经理迎来了一个信息爆炸的时代，越来越透明的信息让房地产中介从套路走向真诚，让二手车市场没有中间商赚差价，让星座的分析越来越精准，产品经理似乎越来越容易去了解一个市场的需求，读懂用户画像。
但事实是：在获取信息的手段越来越多的今天，筛选信息的成本变得越来越高，海量的信息反而让产品经理无所适从，你不知道哪些信息对产品真的有价值。
于是很多产品经理说：给我推送最精准的信息吧，给我想要的。可是问题在于：那是大数据认为你想要的。
你想要的就是产品需求想要的吗？不见得，因为它是根据你过去偏好所做的没有温度的数据分析，他其实不懂用户的真实需求。
产品经理不知道哪些信息对产品的需求真的有价值，我们真正担心的是：当你看到的消息都是同一类你过去偏好的信息时，你可能就接触不到新的东西，因此就失去了成长的可能。
在信息泛滥的海洋里，每个产品经理反而成了一个个的信息孤岛——所以在这个大数据信息化的时代，人与人的沟通不是被弱化，而是应该得到强化；通过互动和接触去释放需求信息，才能真正的懂用户懂需求。
产品经理“自己”这个东西是看不见的，讨论交流撞上一些别的什么，反弹回来，才会了解“自己”。所以跟很强的运营、可怕的开发，水准很高的设计相碰撞，然后才知道“自己”是什么，这才是产品经理。
来源：pm28
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