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AI时代,关于B端产品经理的7点认知

2023-11-21 胖猫 【 字体:

最近,前OpenAI首席执行官奥特曼被董事会开除的消息,可以说是沸沸扬扬了。

风头甚至盖过了奥特曼刚发布的新项目:GPTs,即自定义GPT。

GPTs进一步放大了其“理解人类语言”的价值:

以前,你动动嘴,就可以生成一篇文章。

现在,你动动嘴,就能生成一个AI产品。

那么,随着GPT越来越强大,它有没有可能替代B端产品经理呢?

比如,用户直接利用GPT(而不是通过产品经理)来生成B端应用。

如果是这样,在GPT时代,B端产品经理的价值在哪里呢?

B端产品经理又该如何登上GPT的快车?

以下是我在和AI SaaS从业者交流后,梳理出来的7点认知,希望对大家有所启发:

01 GPT不会替代B端产品经理

GPT的优势在于对人类语言的理解,以及智能化生成内容。

但是它的缺点同样明显:依赖线上数据、逻辑黑箱,以及内容的“幻觉”现象。

而B端产品经理的核心工作,恰恰是线下业务调研、逻辑严密的分析,以及在此基础上,进行准确的需求理解和产品交付。

这些都是GPT不擅长的。

因此,GPT不会替代B端产品经理,反而会凸显B端产品经理的独特价值。

02 GPT不会淘汰“传统”B端产品经理

虽然GPT更加智能,甚至有机会颠覆人类和互联网的交互方式。

但是和APP一样,GPT仍然只是一个工具,而且使用的门槛会越来越低。

相对来说,对业务场景的掌握、对客户和行业的理解,比对GPT的掌握要难得多。

就好像移动互联网时代,对“APP交互”的熟悉,并没有成为B端产品经理的核心能力。

因此,GPT的出现可能会造成B端产品的“换代”,但不会造成B端产品经理的“换代”。

甚至可以确定的说,在未来,对商业、对业务有深刻理解的B端产品经理,会更加吃香。

03 GPT将创造更多B端产品经理岗位

在移动互联网普及之前,中国的B端产品经理岗位实际上是非常少的。

移动互联网普及以后,由于很多线下业务场景有机会“在线化”,因此导致了APP的大爆发,也带来了B端产品经理需求的井喷。

随着GPT的能力不断提升、成本不断降低、新的使用场景不断被开发出来,最终必定会再次带来互联网产品的大爆发。

因此,虽然未来不一定需要更多的程序员,但一定需要更多的B端产品经理

04 成为基于GPT的AI产品经理,需要懂技术吗?

懂一些当然更好,毕竟我们要和技术同学交流,双方没有共同语言难免影响沟通效率。

特别是传统的AI产品经理,如果你不懂算法,就很难设计出满足需求的AI产品。

但是,GPT的优势恰恰是降低了技术门槛。

比如,它对人类语言的理解能力,让我们可以通过“说话“(而不是写代码)就可以生成包含复杂算法的应用程序。

这就意味着,我们只要能够理解GPT的能力和边界,了解它所适用的场景特点。那么,即便你不懂算法,也能够利用GPT构建出满足需求的AI产品。

为了确认这一点,我特意征询了AI SaaS创业者,Quick Creater联合创始人阎总的意见。

他认为:设计基于GPT的AI应用产品,主要还是需要懂解业务,但并不需要懂算法,甚至不需要技术背景。

05 如何成为基于GPT的AI产品经理?

很重要的第一步,是成为GPT的重度用户。

就好像要设计好APP功能,我们就必须先理解它、熟悉它,了解它的优势和劣势。

更重要的一点在于,我们要在业务场景中,寻找能够利用GPT优势的场景。

一位GPT AI产品经理就告诉我:设计GPT AI功能,最重要的一步就是“实验”。

只要确认了GPT在某个业务场景的应用效果,那么剩下的工作其实就简单了。

当然,在利用GPT优势的同时,还要注意规避GPT的劣势。

比如,根据GPT生成包含SEO关键词的文章就很棒。

但是根据GPT生成复杂的成本分析报表,我们就要小心GPT的“幻觉”问题了。

06 AI会让B端产品经理的工作更轻松吗?

AI可以提高B端产品经理的工作效率,但并不会让产品经理变得更轻松,甚至都不能避免996。

人的欲望是无穷的,更好的工具只会让我们追求更高的增长。据说,1930 年的时候,约翰·梅纳德·凯恩斯就曾预测,由于创新,到 2030 年时我们每周将只需要工作15小时。

现在马上2024年了,但我们和“15小时/周”的目标仍然相距甚远。

07 需要尽早踏入AI产品赛道吗?

长期来看,GPT确实非常重要,甚至就如小马哥说的,是“几百年一次的机遇”。

但是就目前来看,GPT在B端实际落地的场景仍然有限,也面临着很多棘手的问题(比如逻辑黑箱)。

因此,关于GPT的游戏才刚刚开始,大家不用太焦虑。

实际上,对于普通人来说,利用好原有优势,做“传统产业+AI”,往往好过“换道超车”。

有些同学为了尽快改变命运,轻易抛弃原有赛道,全力转型AI产品。

成功的机会当然有,但是失败的概率更大。

所以,你最好想一些,如果“换道”失败了,你的后路在哪里?

其实,做AI产品,未必要首先成为专职的AI产品经理。

在GPT越来越强大、对算法要求越来越低的背景下,从自己熟悉的业务场景出发,多试错,在业务中找到GPT发挥价值的机会,反而是成为AI产品经理的捷径。

切记:不管技术如何发展,好产品的核心仍然是差异化的定位。

而好产品经理的核心,仍然是洞察机会的能力。


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