AI时代的产品经理：应重视产品的可演进性

　　产生伟大的AI公司需要可演化的产品。直奔市场、用户、需求所要求的主流刚需而去，就是让 AI 产品失败的保证书。

　　其实不仅是AI公司吧，演进也是很多更早的互联网公司的特点。雅虎是从分类目录开始做的，两个创始人 8 个月时间，手工地做出来了分类目录，巨头完全看不起。后来他的网站演化成了门户。而一个从一开始就想做门户的公司，花了 600 亿美金才明白这个道理。这就是 AT&T 的故事，早期的虚拟的互联网接入服务供应商(ISP) 之一，在没有 Web (1990 年面市)之前，就做了订票、天气等应用。 当 Web 开始出现的时候，它想做一个门户，把所有的用户都包含在平台上，当时为了维护这个封闭花园它前前后后花了 600 亿美金，最终还是无奈破产。

　　另外一个演进的例子是 Pinterest。Pinterest 一开始也是做电商导购系统，然后失败了。在这个过程当中发现大家对他们的图片分享非常喜欢，于是他们把其他功能扔掉了，就做图片的分享。他们简化为非常简单的工具：菜谱的图片分享。后来经过几年演化之后，才又做回了导购系统。

　　很多人工智能产品的公司在发展过程中会有场景跃迁。比如出门问问，开始做出行 App ，后来做了手表、车载导航;云知声的发展，最早的业务是搜音乐，后来做了语音云，为很多行业的产品方案，下一步的场景包括智能家居。文因互联一开始做的是金融搜索，现在我们在做金融自动化报告的机器人，未来可能会演化到智能资管或者智能投顾。

　　做智能金融、法律、医疗产品演化的一般的中间节点是什么?这个问题我也没有答案。这个是要大家去探索的。

　　产品是团队的映射

　　康威定律讲的是产品演化更底层的问题：产品的结构映射了产生它的团队的结构，可演化的产品需要可演化的团队。每一个公司的成员和架构跟它的产品会有很大的相关性。公司的成员都会决定你的产品是什么样子，而我们刚刚提到做 AI 产品最重要的一个特质就是要具有演化性。也就是说产生这个产品的人的集合，一定是要具有演化性的。

　　关于如何组建团队，我们会听到各种不同的方案或者声音。有些团队会强调技术，有些团队会强调领域专家，有些大学出来的公司会强调算法，也有人说要强调一针见血的领域洞察力，要一眼看出用户需求在哪里。

　　团队演化遇到的最大的一个难题就是，如何把技术专家和领域专家融合在一起，特别是两种人都是明星的时候。以我们自己为例，我们做金融领域的知识图谱，金融和技术这样两种人都是我们团队需要的，但更重要的一点就是团队有没有演化的基因和认识。

　　十几年前语义网概念大热的时候，市面上有几百家公司，现在这些公司很多都没有声音了。这背后有一个重要原因就是明星的沉没成本，我们刚才一开始就提到过，现在做 AI 的创业的人很贵很少，所以你的市场上找到的创业者都是明星。

　　这是很可怕的事情，因为明星很难去做脏的小的事情。明星可以加入任何一家公司去做合伙人，或者在大公司里拿到 200 万或 500 万的年薪，这些人不会去做小事情。Twine 是做语义网的明星企业，黄金配置的团队成员，公司的 Slogan 是 Tie it all together.。所以他们一上来就做一整套的工具链。过程中遇到了各种各样的问题，团队花了很高的成本，但是产品性能表现很差。后来没挺住，公司死掉了。尽管他们拥有最好的领域专家和技术专家，一旦开始去追求这么大的目标，也是很难把这件事做成。

　　所以，找到一个「明星」是大家的幸运。但是如果这个明星不能够控制自己的沉没成本的话，就是大家的不幸。

　　所以更多的时候我们是要去构造一个可生长的团队，这个团队一开始可能没有那么厉害，但一定是让团队充分了解到什么叫做演化，什么是迭代，了解技术能干什么，尤其理解技术不能干什么。如果团队真的能够理解这些，那在这个漫长的周期里，它是不会放弃的。

　　这里我列举的几个 AI 时代的从业者需要具备的能力。其实这些也并完全新，很多是互联网时代积累下来的经验，在精益方法论中也有过讨论。

　　不要追求虚幻的确定性。我们在面对新生的需求时，我们会觉得自己需要一个专家来告诉我们怎么去做;或者一件事我们不知道怎么做，但是有大公司做了，我们就跟着大公司做;或者我们想不出这个产品是怎么来的，让项目客户告诉我们该怎么做。这些想法一点都不错，但要记住，这是一种虚幻的确定性，它会在某个程度上让你感到很舒适。但是最终如果不能克服这种对不确定性的恐慌，我们是很难演化的。

　　我们要善于做精益创业，善于做分解。把大的失败切成小的失败，做好快速迭代。我写过一篇文章，叫做任务分解的五个动作，这是需要重复练习的。比如说怎么写好一个 OKRs(目标管理文章见职人社其他分享)，这件事到现在为止对我来说还是很大的挑战。

　　要有交付的态度。交付是说每一件事情都要在一定的时间内，按天/周/月来交付一件可用的产品。我们不做复杂的大工程，但是我们做的每一期工作都要做到有一点点价值的，成为下一阶段工作的跳板。以我们团队为例，最近我们在做知识提取，一开始团队对这次工期完全没有信心。我说能不能达到 85% 的正确率?大家都不知道。于是我们就坐下来一起来分析知识提取上有什么困难，做了一次错误归因、持续交付。这次谈话并没有谈到任何算法层面上的问题，但是交付让团队更有信心了，也很快就达到了目标。

　　沟通、复盘。沟通和复盘都是在职场大家都会面对的，我就不多说了。

　　本钱能力。没有本钱，不是团队不打仗的理由;我们打仗是为了赚本钱。只要可以做到交付，本钱就会不断的积累。

　　总结今天所说，浓缩为一句话：从小事做起!