Менеджер продукта по ИИ и менеджер продукта: в чем разница?

Если вы рассматриваете карьеру в управлении продуктами, вы можете задаваться вопросом: чем отличается традиционный менеджер продукта (PM) от менеджера продукта по искусственному интеллекту (ИИ PM)? Хотя обе роли направлены на создание ценных продуктов, инструменты, навыки и вызовы, с которыми они работают, могут существенно различаться.

Это руководство поможет разобраться.

Ключевые обязанности

Что делает традиционный менеджер продукта:

• Определяет видение продукта и дорожную карту.
• Пишет требования к функциям и пользовательские истории.
• Координирует работу дизайна, разработки и маркетинга.
• Отслеживает метрики, такие как внедрение, удержание и доход.
• Принимает решения на основе обратной связи от пользователей и бизнес-приоритетов.

Что делает менеджер продукта по ИИ:

• Всё вышеперечисленное, плюс:
  • Тесно сотрудничает с дата-сайентистами и ML-инженерами.
  • Определяет варианты использования ИИ (например, рекомендации, прогнозы).
  • Контролирует сбор данных и производительность моделей.
  • Принимает компромиссные решения относительно точности, справедливости и надежности моделей.
  • Согласовывает результаты ИИ с ожиданиями пользователей и этическими ограничениями.

Необходимые навыки

Общие для обеих ролей:

• Коммуникация: Ясная и лаконичная во всех командах.
• Эмпатия к пользователям: Понимание реальных потребностей людей.
• Приоритизация: Выбор наиболее важного.
• Исполнение: Быстрое выполнение задач.
• Понимание данных: Использование метрик для принятия решений.

Дополнительно для менеджеров продукта по ИИ:

• Понимание принципов работы машинного обучения (классификация, обучение, точность).
• Способность выявлять предвзятость в данных.
• Комфортное отношение к экспериментам (A/B-тестирование моделей, а не только функций).
• Умение объяснять поведение модели нетехническим командам.
• Осведомленность о рисках: системы типа “черного ящика”, проблемы конфиденциальности, переобучение.

Вам не нужно быть дата-сайентистом, но вы должны говорить на их языке.

Что делает каждую роль сложной

Вызовы традиционного менеджера продукта:

• Получение ясности о том, чего хотят пользователи.
• Балансирование интересов разных заинтересованных сторон.
• Разработка функций, работающих во всех крайних случаях.
• Быстрый запуск на конкурентных рынках.

Вызовы менеджера продукта по ИИ:

• Управление непредсказуемостью моделей.
• Работа с неполными или предвзятыми данными.
• Обеспечение доверия пользователей к функциям на основе ИИ.
• Работа с командами, включающими исследователей, а не только инженеров.
• Управление постоянной итерацией моделей, а не одноразовыми сборками.

Как ИИ меняет управление продуктами

Менеджеры продукта по ИИ не просто добавляют еще один инструмент в технологический стек. Они имеют дело с:

• Неопределенностью: ML-системы не ведут себя как закодированная логика.
• Непрерывным обучением: Модели улучшаются (или ухудшаются) по мере изменения данных.
• Этикой: Неправильное использование или неверная интерпретация ИИ может причинить реальный вред.
• Новыми рабочими процессами: От получения данных до валидации моделей и мониторинга после запуска.

ИИ смещает фокус с “Что мы должны создать?” на “Могут ли данные поддержать это?” и “Будет ли модель вести себя последовательно?”

Примеры из реальных компаний

Google Maps

• Традиционный PM: Отвечает за пользовательский интерфейс и поисковый интерфейс.
• ИИ PM: Контролирует модели прогнозирования трафика в реальном времени.

Spotify

• Традиционный PM: Работает над функциями создания и обмена плейлистами.
• ИИ PM: Управляет механизмом рекомендаций, обеспечивающим работу Discover Weekly.

Amazon

• Традиционный PM: Руководит процессом оформления заказа.
• ИИ PM: Отвечает за алгоритмы обнаружения мошенничества или динамического ценообразования.

Netflix

• Традиционный PM: Улучшает пользовательский опыт приложения.
• ИИ PM: Управляет алгоритмом персонализации для рекомендаций контента.

Какой путь подходит именно вам?

Выбирайте традиционного PM, если вы:

• Любите разрабатывать пользовательские пути.
• Предпочитаете четкие спецификации функций и пользовательское тестирование.
• Хотите сосредоточиться на рынке и дизайне.

Выбирайте ИИ PM, если вы:

• Интересуетесь машинным обучением.
• Любите решать проблемы с помощью данных.
• Хотите работать с инженерами и учеными над алгоритмическими функциями.

Как подготовиться

Независимо от роли, начните с изучения:

• Как писать четкие спецификации продукта.
• Как проводить исследовательские интервью.
• Как расставлять приоритеты функций.
• Как читать метрики продукта.

Если вы склоняетесь к роли ИИ PM:

• Изучите основы машинного обучения.
• Поймите оценку моделей (например, точность, полнота).
• Ознакомьтесь с инструментами, такими как Jupyter Notebooks и ML API.
• Следите за новостями в области этики и рисков ИИ.

Итоговый вывод

Обе роли важны. Традиционные PM создают опыт, который люди любят. ИИ PM привносят интеллект в этот опыт. Некоторым продуктам нужны оба типа менеджеров.

Если вы только начинаете, сосредоточьтесь на изучении того, как решать реальные проблемы. Независимо от того, работаете ли вы над пользовательским интерфейсом или алгоритмом ранжирования, хорошие PM всегда ставят пользователей на первое место.