隨著AI（人工智慧）在科技行業中的角色不斷擴大，AI產品經理在開發和交付AI驅動的解決方案方面扮演著至關重要的角色。PM猴子的工作經驗中，負責過好幾種不同的產品都是以AI為核心，管理AI產品具有其獨特的挑戰和考慮因素。在本文中，我將分享一些過去的經驗，這些經驗對於AI產品經理來說至關重要。

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現實世界數據的複雜性

訓練AI模型需要足夠的高質量數據，現實世界的數據通常是雜亂且難以應對。AI產品經理的第一個門檻通常都是資料量不夠，因此識別哪些數據至關重要，哪些部分可能存在缺陷，深刻理解數據的質量和相關性，還有如何提供足夠的數據給AI工程師是第一個產品經理會遇到的問題。開發可靠的數據策略對於AI項目至關重要。產品經理需要識別相關且可靠的數據來源。在某些情況下，為了長期成功，可能需要建立一些產品功能或是成立專業部門來收集與標注數據。

客戶導向和價值主張

僅僅導入AI進你的產品並不夠，AI產品經理必須專注於客戶和價值主張。**身為產品經理要清楚AI只是解決問題的一種工具跟方法，隨時問自己為什麼需要用AI?**AI應該是為了解決特定的客戶需求並提供切實的好處。有效的溝通、教育以及簡化AI功能，對贏得客戶信任至關重要。

AI不是萬能解

一個AI產品經理應該要明白AI不是萬能解決方案。建立成功的AI產品需要許多非AI因素，甚至需要首先決定是否應該使用AI。AI並不是全部，甚至在某些情況下幾乎無用。客戶可能根本不需要AI，很多時候基於規則的邏輯和人類專業知識通常已經足夠解決他們的痛點。只有當AI真正增加價值並且合理化投資時，才應該導入AI。

AI是一個黑盒子

你很難解釋AI為何下此判斷，因此很多時候AI在無情感式的做出判斷，可以很大程度會影響人們對AI產品的看法。舉一個我在擔任AI主管時遇到的實際例子，我當時負責的產品AI會進行影像識別，如果在影像中出現有狗的話就會通知使用者狗狗出現了!有一天我們就接到客戶很嚴重的投訴，他說她的老公是黑人，每次做伏地挺身時都會被誤認為是狗，但他本人是白人就從未出現誤判，他覺得我們有種族歧視的意味在，但是AI是一個黑盒子，我們無從解釋他為什麼會出現這樣的錯誤。

沒有100%正確這件事:

對很多產品而言，可靠性和安全性至關重要，AI本身可能無法完全受信任，因為從來就沒有100%正確這種事。因此如何協助客戶拿回控制權自己做出最終決策，而不是將控制權交給AI是一個設計產品時很重要的思維。AI可以協助做出決策，但需要時間才能實現複雜且高準確率的正確判斷。

物理基礎的重要性

AI依賴於現實世界的載體，AI驅動產品的成功需要可靠的基礎設施和正常運行的硬體。產品經理必須確保與AI一起使用的IoT（物聯網）設備是堅固可靠的，例如SoC晶片的選擇就對AI產品相當重要。

結論

AI產品管理是一個複雜的工作，需要對AI技術、數據、客戶需求和業務目標有深刻的理解。通過這些關鍵見解，AI產品經理才能了解AI開發的複雜性，並為其產品做出正向貢獻。