在上一篇《谈谈产品经理的岗位职责》中，我曾提到“在岗位职责方面，产品经理岗是互联网公司争议最大的”，因为“产品经理是最适合去填补团队间空白的角色”，而“根据产品的不同阶段、不同的公司人员组成，为了实现团队配合的全局效用最大化，对产品经理的能力要求就会有所不同”。本文分享一些“AI产品经理”这个岗位的职责特色。
AI产品经理首先是产品经理。因此其岗位职责并没有脱离“在宏观背景与微观场景中，研究用户、定义产品”。之所以会衍生出这个岗位，我认为有2个关键因素：①偏业务侧的AI模型的成功研发离不开领域专业人员与算法工程师的共同努力，但凡同时涉及到业务和技术的项目，都会需要产品经理这个角色来过渡、衔接、粘合；②在AI模型的研发过程中，会衍生出一系列诸如爬虫、信息抽取、数据标注、模型训练与调试、评估与部署、模型效果实时监测等工具/平台型产品，都依赖产品经理来设计。
由此可见，AI产品经理与常规产品经理的区别，并不在于其所定义的产品背后有无AI模型，而更多是在于AI模型的产生过程及其所涉及的各种工具/平台，这些产品的最终用户是数据标注人员及算法工程师这类角色。至于AI模型研发完成后所应用在的那个产品的设计者，严格意义上来讲，并不能称为AI产品经理（兼任的除外）。
那么，算法工程师要做什么？算法工程师首先是工程师，就要负责程序的设计、开发、测试、维护。相比常规工程师，算法工程师更注重实际应用中模型侧的考量：数据该如何清洗、怎么喂进模型、选用什么模型、模型架构如何设计、激活函数选哪个、损失函数怎么定、超参设多少等等，这些步骤若没有一段时间的专研实操积累，还是较难掌握的。这也是为何从产品转AI产品经理要比从算法工程师转AI产品经理难得多的原因。
日常工作中，一个常有争议的问题是，到底由谁来负责把业务问题分解为多个需要开发的算法模型。如果是一家行业垂直型的公司，并且自建了全职的算法团队，那么我的建议是交给算法负责人而非产品经理。一方面，既然公司深耕在某一行业，那么经过几个项目的磨合后，工程师们是完全有能力也应该理解业务场景的；另一方面，最终的模型是由算法工程师来开发的，只有他们最清楚其中的各种细节，最能根据项目期限要求及自己对模型的有把握程度，来平衡好实施迭代节奏。产品经理在这个过程中，要利用好自己对行业更深刻的理解与认知，结合不同阶段模型可以达到的效果，明确定义应用场景与产品形态，同时，服务好算法工程师，为其推进数据采集及标注相关工作，承担起跨部门协调人的角色。
