AI产品落地记：光环、局限和自我突破

最近，刘敏一直在找新的工作机会，但过程并不顺利。

原因是：之前的AI产品经理经验在招聘方看来“充其量只能算是一个项目经理”。

2016年科技界的“黑天鹅”——阿尔法狗出现之后，中国乃至世界范围内的AI热情被迅速点燃，刘敏也在这一年加入了一家AI创业公司。

在成为AI产品经理之前，她是公司的HR、市场、公关，转型做AI产品经理，她承认自己是幸运的：行业发展初期，早期入行者既积累行业经验，有先发优势，又能拿到不错的待遇。

这也符合创业公司的人才培养路径，从“身兼数职”到“逐渐特化”。“小公司很多时候不得不去让大家做很多不同类型的事，但是靠后的话会有一些人逐渐特化。”

但从零做起，往往依赖“环境是否能够带来足够的变化和成长，有没有教练有意识地引导，以及自己是否有足够清晰的职业规划”，缺一不可。

从最为重要的行业环境来看，三年的发展，AI有个一直都未突破的瓶颈：解决单点问题能力强，但通用能力偏弱，因此输出的产品还是以To B定制化方案为主。

在传统技术面前，AI技术一如曾经的互联网技术一般，扮演着颠覆者和重建者的角色，也的确为安防、金融、客服等领域提供了一个个更高效的解决方案。

可是，AI公司们或许打赢了一场又一场独立的战斗，却在战役意义上陷入了始料未及的“外包化”危机。

当可以装饰这个职业的东西随着行业的冷静或消失或丧失意义：风口的喧哗、好的入局机会、外界的赞美，刘敏的幸运戛然而止。

现在，摆在她面前的有两条路：要么继续留在原公司，等待是否有真正意义上产品经理的工作，补齐技能；要么离开北京，去其他城市寻找机会。

“大不了不干了”。

说完，她无奈地笑了。

产品经理还是项目经理？

“当初为什么决定转型做AI产品经理？”

刘敏的回答是：有趣，有机会去推动一个事情从0~1实现出来。

知乎上一个关于“为什么这么多人想当产品经理？”的问题后面，有回答者总结了五大原因，刘敏的回答中了两个。其它的三个原因分别是：收入普遍较高；入行门槛相对较低；产品思维可以指导生活。

但职业理想是一回事儿，工作现实又是另外一回事儿：三年的工作里，刘敏一直在推着项目“跑”，产品规划工作经验少的可怜，仅有的几次也只是Demo尝试。

如刘敏一般，计算机技术专业毕业的黄洁，在经历了一段时间的技术实习后，加入了一家体量十倍于刘敏公司的某AI独角兽公司做产品经理。

在她看来，技术只是解决单个的核心问题，与这样的纵向深钻相比，她更喜欢有横向视野的产品经理岗位。

然而，很多一段时间里黄洁也是在扮演项目经理角色，“制定排期、督促产品进度以及最终交付标准的服务......”

当然，一些“前期探索”性质的定制化产品，在黄洁的眼里，和单纯的定制化项目并不完全相同，“对产品经理来说，它的新鲜感、价值获得感会比较高”。

顶着产品经理的头衔干项目经理的活儿，这背后是AI行业的落地现状：除安防领域以外，几乎没有公司能将技术以规模化、产品化的方式输出，大多还是定制化产品，产品被需求牵着鼻子走。

以至于有人打趣道，“想成为一家AI公司，首先得先成为一家安防公司”。

久而久之，很多AI公司习惯了一种技术向的做事方法：“我有A我有B我有C，全都给你，你就拿去用”，产品的作用反而被边缘化。

但AI技术背后的原理，知识体系往往存在着断层，在无法将算法可视化之前，“客户可能不想要A，也不想要B，而是想要A和C改造过后的东西”，这种技术向的服务方式其实是进一步割裂了产品和需求之间的关系。

事实上，客户不只对AI技术理解存在局限，甚至对于自身的需求也有认知局限。

与C端不同，B端方案的买单方和使用者很多时候不是同一个，“比如你的客户是某一系统里负责建设软件的单位，他们来负责和你沟通跟你交流，但是真正使用软件的可能是另外的单位，两边的需求并不统一。”

更有甚者，有的B端客户连自己想要什么都不知道，“客户只是有这笔钱要做建设，于是大致提一些需求，我们就开始做。开发的过程中，他们又提出一个需求，我们就会接着改。即使产品出来了，还要再花一年的时间迭代，最终迭代成客户想要的样子。”

这种现状投射到AI产品经理身上便成了：“天天跪甲方”，“需求完全是客户想要，你就得给他加，即使不合理”，“售前的前期案例讨论、需求讨论环节，产品经理也和售前的工作重合”......

困于定制化，直接导致AI行业造血能力不足之外，也影响着身处其中的每一个人。

技术先行还是产品先行？

“我们属于一种新型的软件服务商，有些公司甚至半年的时间就从几百人扩张到了千人，还没有那么成熟的从业人员，每个职业该做什么，区分的也不是很清楚。”

一个新的棋局，玲珑初开，百子待落。

如果从二十年的互联网历史来俯瞰对照，这“一定会是一个动态变化的过程”。

“互联网产品其实也是经历了由技术-产品-运营这样发展过程,但每个阶段这三个角色的重要性也在不断的变化,从行业刚发展以技术为主导,逐渐演变成产品主导,到最后靠运营增长的过程。”

年轻的AI产品经理们所遇到的问题只是漫长的利益调整周期的开始，而从更本质上来说，这些问题不过是整个AI行业商业化现实的投射。

这波浪潮起来时，最先跳进来的不是人们熟悉的企业家，也不是站在风口之巅的互联网人，而是一些守在宁静实验室数十年的科研人员，技术在被突破的同时，也被赋予了商业意义。

但AI技术创业大多是是单线程，即做的大多是原来科研时候研究的“一个点”，比如语音、视觉或者自然语言处理。但以自然语言处理为例，“仅仅做自然语言处理，缺少相对独立且足够大的场景，它往往会变成一个引擎或者一个特定功能上的服务。”

也就是说，AI公司用单点技术切入到别人的产品场景里去，等于“乙方为甲方提供服务”，“这时候真正做产品规划的其实是甲方。比如国外出现了Siri，国内手机厂商也想做一个手机语音助手，这时候就是它先做这个规划，规划好后再去找后端的技术去实现它，比如像我们这样的服务厂商。”

（编辑：核心网）

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