在当今的科技天下中，你不可能在每一个迁移转变点都听说过人工智能。
商业代价是明确的自动化任务，这将花费人类更长的韶光并深入理解有代价的新数据。
鉴于我们的产品经理常常利用数据来支持他们对新功能的假设，他们在哪里适宜这个 AI 方程？他们如何战胜任何知识差距并利用机器学习成功推出产品？

答案并不像看起来那么繁芜。
对战术过程有踏实节制的产品经理可以欢迎寻衅。

产品经理须要理解的人工智能知识

我们知道产品经理须要从战术上思考，但他们的人工智能知识该当深入到什么程度呢？终极，产品经理只须要知道人工智能可以做什么，反过来说，限定是什么。
这对付确定 AI 是否是干系功能的可行办理方案非常主要。
理解哪些数据可用，以及它如何进一步推动 AI 开拓，产品经理可以在战术上辅导产品。

更进一步，产品经理该当能够知道人工智能将如何融入当前的产品，以及如何改进未来的人工智能模型。
网络的数据是否有助于未来的举措？还有哪些其他数据集可能对产品中的未来 AI 功能有用？这些问题有助于提高机器学习模型的效率。
关键是不要陷入履行层面的问题并坚持高水平的计策。

一个好的练习是通过思考它如何帮助你自己的公司来测试你对人工智能有用运用的理解。
一个很好的地方是查看依赖于某些分类的基于规则的系统。
例如，在 Leapfrog，我们提出了员工监督学习的管理。
该系统取决于诸如员工是高绩效还是低绩效、他们的总就业韶光和员工反馈平分类。
我们可以利用它来确定员工在 3 个月、6 个月或一年内可以实现的目标。
随着韶光的推移，持续的数据和反馈将发展这些模型。
终极，我们可以通过将人工智能投资于我们的员工来加强公司文化、道德和发展。
查看大略的内部办理方案可以让我们开始展示我们的机器学习肌肉。

如何构建人工智能产品

产品经理可以利用他们的计策知识来适当地构建人工智能项目。
以下高等步骤可以辅导 AI 项目所需的流程。

获取数据：一些客户可能须要人工智能办理方案，但没有适当的工具来实现这一点。
如果没有精确的客户数据集，您将无法计策性地将其运用于 AI 问题。
探索和剖析数据。
我如何利用这些数据？这些数据是否支持我的产品假设？我看到了哪些初步创造？产品经理可以在高层次上处理数据，看看这是否知足干系功能的需求。
与用户一起验证假设。
与任何项目一样，我们必须与用户验证我们的假设。
测试我们最初的想法将使我们能够在全体产品周期中进行有代价的迭代。
通过从小处动手并进行迭代，产品开拓可以加快速率。
创建快速而肮脏的模型。
团队可以利用最初的研究和假设来开始构建快速模型。
会涌现更多问题，但不要忽略最初的假设和目标。
调度模型。
对初始模型进行迭代将连续确认或否定原始假设。
我们可以问自己：“可接管的最低功能级别是多少？” 连续调度此模型，直到供应可靠的结果。
提出精确的问题

归根结底，衡量成功的最大标准将是产品经理能否在产品周期的每个阶段提出精确的问题。
他们将特色从假设转向发展。
机器学习项目的成功终极与常规开拓项目类似。
如果产品经理能够保留他们的战术方法，让团队环绕关键产品目标保持同等，并始终专注于终极用户的体验，那么项目将得到妥善处理。

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