18、AI产品的打造与定制：从反馈循环到市场定位

AI产品的打造与定制：从反馈循环到市场定位

1. AI/ML 管道性能管理与反馈循环

在管理 AI/ML 管道时，保持一致性至关重要，这并非锦上添花，而是必不可少的。AI/ML 模型的性能和质量可能会因多种原因受到影响，因此持续审查性能是为了确保产品性能不会损害与开发者和客户建立的信任。

反馈循环是建立持久关系的关键。无论是公司与客户、开发团队与销售团队，还是 MLOps 团队与领导团队之间的关系，都通过打造和推广 AI/ML 原生产品来建立。对于 AI/ML 产品而言，反馈循环贯穿始终。产品经理的核心工作是与产品开发者和客户建立牢固的关系。

营销也是维持反馈循环的重要组成部分。找到合适的语言来描述产品并触达目标受众（即产品语言适配）是产品化的重要环节。需要创建营销资料、广告和销售脚本，以传达 AI/ML 产品为客户和终端用户带来的价值。通过各种营销和销售渠道展示产品，有助于与客户设定合理的期望。

AI/ML 产品经理的任务是理解客户期望，并交付与之相符的产品。这包括理解 AI/ML 的风险和潜力，对比传统软件开发，了解商业模式中的挑战和机遇，将这些转化为可重复的内部任务，并确保产品性能与客户期望保持一致。当拥有忠实的客户群体时，就意味着产品化取得了成功。

2. ML 服务的产品化

产品化是将概念、服务或技术转化为适合目标客户的商业产品。这不仅仅是让产品上线并创建一个潜在客户能看到的着陆页，还需要深入理解商业模式和目标受众。

AI 产品可视为融入传统软件产品的 AI/ML 服务，因此产品化还包括对 AI/ML 服务进行标准化和规范化，使其对内部运营团队和依赖产品的客户具有可重复性和可预测性。 </