6月4日下午，在“人人都是产品经理”和“起点学院”举办的公开课上，我分享了《从互联网产品经理到AI产品经理》这个话题，文末会有PPT下载福利。
和2个月我前分享的200页PPT《人工智能产品经理的新起点》相比，这次更精简，而且增加了不少最新认知，比如：
将AI PM的3个大分类，细化成10个小分类。方便大家对比分析，哪些可能是适合自己的转型方向
AI PM的真正价值是什么
AI PM和互联网PM，可能就不是同一群人
为何体系化的文科知识背景很重要？比如伦理学、心理学
为何说文科生、女生，做AI PM更有优势
AI PM和程序员协作关系的变化
好的AI PM，利益回报是否比程序员更大
AI PM和CEO的区别在哪里
AI PM稀缺到什么程度
AI PM的人才真空期还有多久
下面，结合PPT，我详细介绍下分享内容：
现在行业内提人工智能非常多，但其实，我们需要在更大的时代背景下去“观”：机器人、人工智能、互联网，从上个世纪开始，各自分别发展了几十年；三者本身都是非常深入的垂直领域，到2015、2016年，开始快速交叉融合。
如果一家公司/团队，只具备其中一个领域的背景，其实是有些危险的，比如纯互联网背景团队，会踩硬件量产的坑；机器人硬件团队，不知如何跟AI技术做产品化结合。而且，不仅是知识的增加，更重要的是做事模式和思考方式的转变，需要从根儿上重构认知、自我升级。
我个人甚至认为，从互联网转型到AI，比从传统行业转型到互联网，更难。
说到人工智能行业的瓶颈，行业一般会提到数据、算法、算力等等，这些都是很重要的必要条件，但可能不是行业真正突破所需要的充分条件。
从产品背景出发，AI目前真正的瓶颈是：
缺乏落地的产品，特别是缺乏爆款的2C产品。亚马逊的echo在美国卖得不错，但这种产品形态否适合中国人的文化习惯、是否也能成为爆款，还有待观察。
缺乏AI PM人才。没有落地产品，背后其实是AI PM人才的匮乏。这是因为，目前AI技术虽然不能说完美，但至少是不影响产品经理们去做demo原型和验证工作。甚至我认为，要想完全由技术来实现一个完美的AI架构，可能是不现实的，反而需要产品经理从实际的场景和用户反馈出发，反过来给技术、模型和算法提出建议，倒逼其优化。
团队升级。
团队升级，相对单个职位或者个人，明显会更难，而且时间周期也会更长一些。
所以，综合现阶段的稀缺度和可行性，AI PM才是目前行业最稀缺的痛点，而且是行业空白——现在不仅没有AI PM的分类、能力模型、如何转型等体系化梳理，甚至AI PM这个概念，都是最近才刚刚在行业内被提到和普及的。
第一部分：AI PM的3个大分类和10个小分类
AI PM的三个大分类：
技能重合类（技能重合，80%）
比如，小明是某大公司XX开放平台的产品总监/产品经理，日常工作主要是网站产品框架流程、账号体系、消息通知、数据分析、开发者运营等等，就非常适合AI开放平台网站方面的产品经理职位；20%的非重合部分，是知识库等AI相关的新内容。
场景重合类（场景重合，50%）
比如，小花是某儿童阅读方向的内容从业者、app产品经理或儿童玩具产品经理，对儿童场景非常熟悉，了解家长、儿童的各种心态和需求，甚至有一些硬件（技术）背景，就比较适合儿童机器人方向的产品经理。50%的非重合部分，是AI对话聊天、软硬件结合的产品体验设计等新内容。
素养重合类（素养重合，10%）
比如，小强是搜索背景的产品经理，对自然语言处理、知识图谱等方面有相关经验，就可能比较适合转做AI对话聊天方面的产品经理；但也还有很大的区别，特别是很多传统互联网PM完全没有相关背景，所以需要极强的产品经理基本素养，比如快速学习能力。
AI PM的十个小方向
下面，具体介绍这10个小方向：
平台网站类AI PM，分2个小方向
1）网站架构流程设计
上图是图灵机器人官网，会有常规互联网web页面的一些模块和流程设计。
2）AI模块交互设计
比如我们有个用户后台页面，涉及知识库等AI相关的部分，会调用一些AI大脑的API接口，然后让用户去用这些AI服务。
整体来说，平台网站类的AI PM，是相对容易上手的。
第二，垂直场景类AI PM，归纳为2个2C、2个2B，共4个小方向。
第一个小方向是做2C的软件。
比如上图显示的“助力来也”，她是一个AI+人工的客服助理，可以帮用户定咖啡、打车等等。其AI PM需要设计的是，在垂直场景下，怎么通过AI让用户更好的使用各种服务。
第二个，是做2C的硬件。
这种产品，本身通过卖硬件就能赚钱，而对应的产品经理，就需要更多的硬件背景。
第三个小方向，是做2B的云端服务。
比如将AI能力通过API开放出来（例如图灵机器人开放平台）。这种AI PM，需要更多的面向开发者的产品经验。
第四个小方向，是做2B的解决方案。
图中案例Turing OS，是专门针对儿童机器人合作方提供的一套系统和服务。
将AI能力打包成一套系统解决方案，这个方向是有不小难度的，对产品经理的产品、技术、市场等各方面的能力和sense要求都比较高。
最后，对话聊天类AI PM，归纳为2个云端、2个终端，共4个小方向。
第一个，是做云端的AI架构或体系化模块设计工作。
这类AI PM，可能是整个AI行业里，难度最大的工作方向。
第二个，还是做云端产品，是某个具体垂直领域的对话流程设计，行业内叫“垂类”PM。
比如上图中例子，是一个简单的天气领域的对话体验流程，涉及到了上下文。
这个方向的AI PM，难度和积累性都比较适中，个人觉得是不错的切入AI的方式。但最好已有相关垂直领域的知识经验背景。
前面2个是云端的对话聊天AI PM方向，下面介绍2个终端的。
图中示例，是图灵机器人和QQ群官方正式合作，在QQ群里面接入了图灵的聊天机器人Baby Q，用户@她，就会自动聊天回复，以此活跃QQ群的氛围。（注：需要群管理员在“管理群-设置群机器人”里开启此功能）
这里，需要AI PM根据具体的用户场景，针对性的设计一些产品体验，比如一个新用户刚入群了，baby Q可以主动说，“欢迎XXX，来做个自我介绍吧~”或者在各个用户生日的时候，她主动来祝福生日快乐。
第四个，也是做的终端产品相关，但是隶属于AI技术部门内部的PM，他们的职责就是和业务部门终端产品的PM们沟通需求、提供AI支撑和项目推进等等工作。
整体看起来，似乎稀缺度不够，但其实也是不错的转行职位方向，相对容易上手。
所有这些AI PM分类里，相对最难的还是对话聊天类，大家若有兴趣了解“对话聊天类AI PM的3大难题和10个锦囊”，可以详见《人工智能产品经理的新起点》PPT。
另外，还有搜索、出行、大数据方面的PM，我称之为泛AI PM。虽然他们确实会涉及自然语言处理、机器学习等AI技术领域，但是
产品形态本身，已经解决了从0到1的60分问题；
后续工作，偏向策略类的优化、效率提升，或精细化运营；
有一定产品sense的程序员，也能完成PM的工作。
所以，这几类PM产出价值的稀缺度，至少相对于聊天对话类AI PM来说，还不够明显。但另一方面，也很适合转行AI（入门）。
前面这些，是相对理论性的AI PM分类介绍，下面分享一个视频，这个机器人，
既涉及了硬件，又涉及了软的AI能力，详见我的细节讲解：AI产品视频讲解 | RoBoHoN_最有爱的手机机器人
第二部分：AI PM的能力模型、价值和稀缺度
互联网时代，PM的能力模型很早就有了——
AI时代，PM能力模型还在探索中
限于篇幅，下面重点介绍本次新增内容的截图：
（省略2P）
（省略8P）
互联网时代，一个公司可能只有1~2个方向，但AI时代，因为会出现非常多的细分场景和交叉领域，所以一个公司可能会有多个产品方向要探索，这时，CEO个体的知识储备和精力已经顾不过来了，需要各个AI PM帮他在单个方向上独当一面。
（省略7P）
