20250222AI产品经理手册_艾琳布拉西斯

AI赋能产品：从基础到商业化的全链条革新 AI正重塑产品开发逻辑从传统软件转向智能驱动的AI产品。宏观上，AI基础架构与垂直领域定制化是关键；微观层面，模型开发、性能评估与反馈循环决定功能落地。行业趋势显示，数据为王的时代，机器学习服务产品化成为增长引擎，而成本管理与差异化战略决定商业成败。无论是医疗等高度渗透的领域，还是B2B/B2C场景，AI通过颠覆性战略重构经济体系。抓住模型迭代、技术栈投资与用户行为分析，才能在这场工业革命中领先。

• 一、AI基础
  • 基础设置&工具
    • 什么是AI
      • AGI
      • ANI
    • 机器学习VS深度学习
      • ML
        • 关键部分
          • 模型
          • 训练数据
      • DL
        • 基于神经网络算法
        • 基于分层系统
    • 学习类型
      • 监督学习
        • 人工标注
        • 常见模型
          • 朴素贝叶斯分类器
          • 支持向量机
          • 线性回归模型
          • 逻辑回归
          • 决策树
          • 随机森林
          • K近邻算法
      • 无监督学习
        • 机器标注
        • 常见模型
          • K-means聚类
          • 主成分分析(PCA)
            • 降维方法
      • 半监督学习
      • 强化学习
        • 不断试错
    • 流程顺序
      • 数据可用性&集中化
        • 中央存储位置
      • 持续维护
        • 持续集成
        • 持续交付
        • 持续训练
        • 持续监控
    • 数据库基础
      • 数据库
      • 数据仓库
        • data warehouse
      • 数据湖
        • data lake
      • 数据流水线
    • 项目管理 IaaS
    • 部署策略
      • 影子
      • A/B测试模型
      • 金丝雀
    • AI潜力
      • 可量化预测
      • 优化的能力
  • 模型开发&维护
    • NPD阶段
      • 发现
      • 定义
      • 设计
      • 实施
      • 市场营销
      • 培训
      • 发布
    • 模型类型
    • 模型训练
      • 为上线准备
    • 模型部署
      • 交付研发结果
    • 模型测试&故障排除
    • 模型刷新
      • AI伦理
  • 机器学习&深度学习
    • 传统AI：机器学习
      • 数学方式
        • 描述世界规律
      • 基于数据
        • 决策
    • 新兴AI：深度学习
      • 依赖ANN
        • 输入层
        • 隐藏层
        • 输出层
      • 神经网络类型
        • 多层感知器MLP
        • 径向基函数网络RBFN
          • 只有一个隐藏层
          • 输入层不参与计算
          • 快速
        • 自组织映射SOM
        • 卷积神经网络CNN
          • 卷积层
          • 修正线性单元层
          • 池化层
          • 全连接层
        • 循环神经网络RNN
        • 长短期记忆网络LSTM
        • 生成对抗网络GAN
        • 深度信念网络DBN
    • 相关辅助技术
    • 可解释性
    • 准确性
  • AI产品商业化
    • B2B产品
    • B2C产品
    • 蓝海产品
    • 红海产品
    • 差异化、颠覆性和主导型战略产品
  • 转型&对产品管理的影响
    • 革新经济体系
    • 商品&服务
      • 商业MVP增长
    • 塑造社会边界&自由
    • 医疗领域
    • 基本需求
      • AI向善
• 二、构建原生产品
  • 二、构建原生产品 构建原生产品是指基于用户需求与技术能力，自主设计并开发差异化解决方案的过程。其核心在于创新性与实用性结合，通过市场调研、敏捷迭代和用户反馈，打造具备核心竞争力的产品。需关注技术可行性、成本控制及知识产权保护，同时注重用户体验与长期价值，避免同质化竞争。原生产品是企业持续增长的关键驱动力，需协同研发、市场等多部门资源，确保从概念到落地的全流程高效执行。
  • 了解AI原生产品
    • 开发阶段
      • 创意
      • 数据管理
        • 找出重要属性或特征
        • 构建数据流水线
      • 研发
      • 部署
    • 产品团队组合
      • AI产品经理
      • AI/ML/Data策略师
      • 数据工程师
      • 数据分析师
      • 数据科学家
      • 机器学习工程师
      • 前端/后端/全栈工程师
      • UX设计师/研究员
    • 技术栈投资
    • AI服务产品化
    • AI定制化
    • 销售AI
  • 机器学习服务产品化
    • VS传统软件产品
      • 相似
        • 敏捷开发
        • 数据
      • 差异
        • 可扩展性
        • 利润率
        • 不确定性
    • 产品化商业模式
      • 领域知识
      • 群体需求
    • 一致性
      • 工作仪式化
        • AIOps
        • MLOps
    • 性能评估
    • 反馈循环
  • 垂直领域/客户/同行群体定制化
    • 特定领域定制
      • 了解市场
        • 领导者
        • 挑战者
        • 利基企业
        • 远见者
      • 产品设计&市场服务
      • 制定AI产品战略
    • 高度渗透的垂直领域
    • 用户行为分析
    • 价值指标
      • OKR
      • KPI
    • 向同行学习
  • 产品宏观AI和微观AI
    • 宏观AI基础&范畴
    • 微观AI功能层面
    • 成功案例
    • 常见陷阱
  • 性能基准、增长策略&成本
    • 价值指标
      • 北极星指标
      • KPI
      • OKR
    • 增长黑客
    • 技术栈
      • 客户数据平台CDP
      • 客户参与平台CEP
      • 产品分析工具
      • A/B测试工具
      • 数据仓库
      • 商业智能工具
      • 增长黑客工具
    • 成本管理&定价
• 三、现有产品融入AI
  • AI浪潮
    • 演进or淘汰
    • 第四次工业革命
      • 与咨询顾问合作
      • 与第三方合作
      • 首次招聘
      • 第一个AI团队
      • 无代码工具
    • 收获＞代价
  • 行业发展趋势&洞察
    • 潜力领域
      • 嵌入型AI
        • 整体决策智能
      • 伦理型AI
      • 创作型AI
      • 自主AI开发
    • 采用趋势
    • 快速实现AI成功
  • 产品→AI产品
    • 韦恩图
      • 可能性&概率
      • 价值
      • 范围
      • 影响范围
    • 数据为王
    • 竞品分析
    • 组织蓝图
      • 产品战略
      • 产品路线图
    • 要注意的的事项