制造人工智能ai(人工智能技术)

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2016年入行互联网之际正赶上互联网流量红利消失，C端产品全面成熟，整个行业逐步从产品造轮子阶段进入存量运营阶段。产品经理快速成长和锻炼的机会被大幅压缩，升职加薪变得越来越远。另一边，人工智能的成熟，社会对效率提升的强烈需求，促成了人工智能行业大爆发，小乐帝在这样一个历史背景下，进入人工智能行业。

距2018年结束还有一个季度，人工智能这两年落地也即将告一段落，很多AI公司内部已经进入优胜劣汰的阶段，某些公司甚至要淘汰三分之一业绩不好的业务。对于成功的业务来讲，这个时间是时候回顾如何零基础做一款人工智能（AI）产品了。

AI产品价值

对于有意转入AI赛道产品经理来讲，往往会花大力气研究各种AI技术。但作为AI产品从业者来讲，做一段时间就会发现AI技术并非真正瓶颈，如果是瓶颈的话，只能说算法level没有招到位。真正的瓶颈在于探索AI服务的方式，很多AI产品属于端到端的方式，提供API接口即可。而更多AI产品则表面AI，实则工程化非常强的产品，譬如推荐系统、智能客服、智能音箱等。

做这些工程化AI产品，主要的精力集中在寻找目标客户，起初往往是外包模式，一个个定制化服务客户，外包模式最大问题在于不可复用和高人力成本。但外包模式的好处在于“以战养战”，可以借着服务客户的过程，更加深刻了解客户需求和产品方向。这也是很多闭门造车AI团队所欠缺的，没有这种脏活累活的经验，就无法真正走向更高的阶段。

外包模式本质上是以企业的资源试探市场需求，但了解市场需求往往不局限于外包，还可以研究竞品，与行业内专家沟通交流。都可以快速加速对市场认知与判断。

在这个认识和理解市场需求的过程中，AI产品价值也自然显现。AI产品最大价值是解决AI落地成本的问题和AI局限的问题。譬如推荐系统无法解决的茧房效应，AI产品就可以增加推荐干预能力，当前阶段人工+智能才是人工智能。

AI产品将外包的脏活累活能自动化和信息化解决的都解决了，AI在行业内应用门槛骤降，才能大范围应用，最后实现商业化收益。

这是做人工智能产品第一重境界。

MVP产品

从外包模式进化为有产品的团队，人还是那拨人，但做的事情有了本质的区别。第一个阶段通过外包定制化开发，对目标客户和需求有了了解，但这个理解能否经得起市场检验，仍存在巨大的未知。

从理解到满足需求的产品巨大的跨越就是MVP（最小可行性产品），以最小的代价，将理解变成产品，并通过寻找种子用户使用，观察和了解真实场景下客户的反应，再将产品快速回炉，以此循环往复。MVP被纠偏和验证。这个阶段主要打磨AI产品的核心流程，将阻碍客户使用的点，以最简单易用的方式重新呈现。

MVP阶段，AI产品经理也更加清楚团队需要什么样的人，也要从线上和线下两路推动开始小范围推广，为产品研发争取时间和需求验证机会。

这个阶段并没有通用的结束时间，可以以AI产品可以大范围推广营销为准。通常AI公司理想的状态是将AI实现为自动化按需接入的SaaS系统。从产品角度来讲，可以以产品是否满足SaaS能力为准。

这是做人工智能产品第二重境界。

SaaS

or 企业服务‍

AI企业本身具有技术，但不具备数据和应用场景，这就决定了AI企业赋能的角色，通常的表现形式是AI+行业。头部企业有AI+安放、AI+金融、AI+医疗。小乐帝做的业务属于AI+媒体。赋能的角色会让很多互联网转型AI的产品经理不适应。

因为再也难看到指数级增长的业务，更多的是线性或者是水平线的慢增长常态。赋能的特点也决定了AI企业需要适应不同客户水准，产出的产品既要满足大客户需求，也要照顾到中小客户需求。因此最理想的状态就是做SaaS系统，产品具有一定的冗余，企业按需接入，这样就能一劳永逸。每年收个软件费用，岂不快哉。

越是中小企业需求相对越少越简单，有SaaS系统总比没有强，也能用起来，这种AI赋能很好推广和引入。但中小企业规模有限，营收能力有限，在激烈的竞品市场竞争中，很难挣到钱。大企业的好处是愿意花钱，但同时规模和阶段决定了其需求更加复杂和多元。AI产品化到一定阶段，会发现做的产品需求大多为大企业准备，中小企业基本用不上，AI产品80%功能乏人问津。

就这样为了节省开发成本，大企业客户始终免不了定制化开发，很多定制化开发需求又因需求量有限，没必要做产品化设计和开发。AI产品不再是产品，而是服务，有企业需求就做企业服务，产品价值更多是降低服务成本的手段。

AI企业大部分做到最后都是做的企业服务，这是AI企业赋能特性和攫取利润目标共同决定的。

AI产品既要做SaaS也要做企业服务，这便是AI产品第三重境界。

经历过这三重境界后，也基本经历了AI产品从零到一到一百的阶段，前路漫漫，愿AI PM同仁不忘入行初心，以赋能的角度，创造更大产品和服务价值。

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