26、AI融入非AI产品：变革与机遇-优快云博客

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AI融入非AI产品：变革与机遇

在当今竞争激烈的商业环境中，AI逐渐成为各行业的变革力量。许多公司开始将AI和机器学习（ML）融入现有产品，以获取竞争优势和战略影响力。

1. AI浪潮下的变革必然性

AI所带来的变革对各行业而言是一种竞争必需。当行业内部分公司率先在AI应用上取得成功时，这种变革就会加速。产品管理本质上是一个商业角色，推广AI产品能带来显著的竞争优势和市场影响力。

AI对各行业的推动不仅体现在营销层面，更能让各行业在经济和社会领域实现切实的进步。从医疗、科技到教育和政府，各个领域都会因AI而发生改变。世界经济论坛（WEF）将当前的工业革命定义为“技术融合模糊了物理、数字和生物领域的界限”，AI和ML正处于这些领域的核心。为了应对物理世界，我们需要将其转化为数据，而数据的收集和处理必然会与AI和ML相互作用。

随着生活在可见和不可见的层面发生变化，许多技术领域都取得了重大突破。数十亿人通过移动设备连接，拥有前所未有的处理能力、存储容量和知识获取途径，而新兴技术如人工智能、机器人技术、物联网、自动驾驶车辆、3D打印、纳米技术、生物技术、材料科学、储能和量子计算等，将进一步放大这些可能性。

然而，进步也伴随着代价，如工作岗位的流失。工作自动化将取代常规任务和工作，这也是一些人对AI时代感到恐惧的原因。但更有可能的是，AI将在一定程度上协助所有员工完成工作。一些数据录入和制造业的工作可能永远不会回来，而且这些工作本身可能也并不令人向往。同时，AI也可能让人类能够发挥好奇心，从事更注重创造性、复杂问题解决和批判性思维能力的工作，从而获得更高的收入。

未来很多工作目前还未出现。据戴尔和未来研究所（IFTF）的报告，到2030年，85%的工作岗位现在还不存在。就像15年前我们可能不理解社交媒体经理这个职业一样，未来我们可能会更多地听到远程外科医生、数据经纪人、无人机管理员和VR技术员等职业。

AI的采用将带来积极和消极的影响。我们无法简单地衡量像电力普及这样的重大变革对社会和经济的净效益，同样，我们也难以预测AI的最终影响。但我们应该关注风险，因为AI可能会加剧工作岗位的两极分化，扩大收入差距。那些了解AI并能预见工作变化的人可以更好地做好准备，而其他人可能会面临工作被自动化取代的风险。

政府和公司应该共同努力，迎接这一技术变革。各行业应认识到对熟练工人的需求，通过带薪实习、培训计划和领导力计划来培养人才。数据分析师、数据科学家和ML工程师需求量很大，但目前存在巨大的技能差距。个人如果踏上学习之旅，最终可能会获得成功，并拥有一份充满吸引力的终身职业。我们希望大型机构能够帮助个人减轻技能提升的负担，因为这是一项符合所有人利益的社会和经济投资。

2. 第四次工业革命中的AI变革

AI的采用对所有行业和工作角色的影响不可低估，技术和非技术角色之间的界限也将开始发生变化。目前，AI在商业文章中大多被提及为一种新兴趋势，但这一趋势正迅速演变成一场海啸。为了与同行保持竞争力，各行业的公司都在竞相进行AI的数字化转型。

随着越来越多的公司成功实现AI采用，对以数据为中心的角色的需求也将增加，因为大多数产品、内部运营和客户讨论都将随着公司的AI采用策略而发展。

自动化机器学习（autoML）公司和产品也在不断涌现，如DataRobot和H20.ai等。这使得即使不是数据科学家和ML工程师的人也能够使用、调整、测试和部署ML模型，从而使AI的采用对更多人来说变得更加容易。但这也引发了一个问题：数据科学家和ML工程师的需求会减少吗？

实际上，对这些角色的需求预计不会随着时间的推移而下降。随着越来越多的公司制定和实施AI战略，即使是早期采用者也需要合适的资源来推动项目。商业战略会影响公司涉足机器学习和高级分析的方式，最终，预测、市场战略和增长战略将决定公司内部AI项目的创建、持续和发展速度及方式。

公司可以选择从产品入手，也可以从内部应用开始，如在人力资源或财务职能中使用AI。一般来说，AI的最佳用例包括推荐、排名、异常检测、分类、预测或回归以及聚类或分组。这些用例可以应用于产品或内部流程，例如预测产品需求、检测客户购买的欺诈行为或对客户进行分类。AI既适用于内部运营，也适用于面向客户的业务。

目前，AI初创公司的数量、风险投资公司的年度投资额、职位空缺预测和每年发表的AI论文数量都呈指数级增长，这表明我们正处于AI需求和投资的爆发期，而这仅仅是开始。

公司和领导层在接受AI的能力和潜力时，需要了解AI可能提供的全方位机会。AI不仅能提升产品功能，由于其对数据的高度依赖和基于性能基准的发展方式，公司首先需要在整个组织中建立健康的数据驱动文化。在实施AI项目和功能之前，建立衡量和跟踪绩效的指标和关键绩效指标（KPIs）至关重要，这有助于衡量和传达成功。这种文化的建立需要从高层开始推动。

此外，公司还需要营造一种对AI持开放、好奇态度的文化。据VentureBeat报道，87%的AI项目失败，很大程度上是因为组织没有为AI采用做好充分准备。给数据科学、ML和产品团队施加压力并不是成功的方法，团队需要有能力进行迭代、实验和承担一定风险，以尝试各种用例。在取得早期成功之前，保持适度的怀疑态度并调整期望很重要，而一旦取得成功，应在整个组织中大力庆祝。

公司的战略也将决定如何开展AI项目。如果刚刚开始涉足AI，寻求顾问的帮助是一个不错的起点。除了自己进行研究外，了解各种选择可能会很困难。公司还需要决定所需的基础设施、高科技项目的报告结构以及数据或AI项目的最佳应用场景，以在组织内获得最大的可见性。我们建议公司从小型、高影响力的项目开始，因为首次尝试AI可能会遇到犹豫或阻力。

以下是AI融入现有产品的主要步骤和要点总结：
|步骤|要点|
|----|----|
|认识变革|理解AI对各行业的竞争必要性和影响|
|评估战略|根据商业战略确定AI项目的切入点和方式|
|建立文化|在组织内建立数据驱动和开放好奇的文化|
|选择用例|确定适合产品或内部流程的AI用例|
|寻求帮助|考虑从顾问开始，逐步推进AI项目|

下面是一个简单的mermaid流程图，展示了AI融入现有产品的大致流程：

graph LR
    A[认识AI变革] --> B[评估商业战略]
    B --> C[建立数据驱动文化]
    C --> D[选择AI用例]
    D --> E[寻求顾问帮助]
    E --> F[开展小型高影响项目]
    F --> G[扩大AI应用]

总之，AI融入现有非AI产品是一个充满挑战和机遇的过程。公司需要积极应对变革，做好战略规划，建立良好的文化，选择合适的用例，并逐步推进AI项目，以在竞争激烈的市场中取得成功。

AI融入非AI产品：变革与机遇

3. 采用AI的可行途径

对于希望利用AI浪潮的公司来说，有多种途径可供选择。以下是一些常见的方式：

3.1 与AI技术提供商合作

许多公司没有足够的内部资源来独立开发AI解决方案，因此与专业的AI技术提供商合作是一个不错的选择。这些提供商拥有先进的技术和丰富的经验，能够帮助公司快速将AI融入产品。例如，与DataRobot和H20.ai等提供自动化机器学习（autoML）产品的公司合作，可以让公司在不需要大量数据科学和机器学习专业知识的情况下，使用、调整、测试和部署ML模型。

3.2 内部培养AI团队

一些有实力的公司选择内部培养AI团队。这需要招聘数据分析师、数据科学家和ML工程师等专业人才，并提供培训和发展机会。内部团队能够更好地理解公司的业务需求，定制适合公司的AI解决方案。但这种方式需要较大的前期投入和时间成本。

3.3 收购AI初创公司

收购AI初创公司是一种快速获取AI技术和人才的方式。初创公司通常具有创新的技术和灵活的团队，通过收购可以将其优势整合到公司的现有业务中。然而，收购也面临着整合困难、文化差异等挑战。

以下是对这三种途径的比较：
|途径|优点|缺点|适用公司|
|----|----|----|----|
|与AI技术提供商合作|快速实施、无需大量内部资源|可能缺乏定制性|资源有限、希望快速应用AI的公司|
|内部培养AI团队|定制性强、更好理解业务需求|前期投入大、时间成本高|有实力、希望长期发展AI能力的公司|
|收购AI初创公司|快速获取技术和人才|整合困难、文化差异|有资金实力、希望快速扩张AI业务的公司|

4. 产品经理的AI思维与沟通

在AI融入现有产品的过程中，产品经理起着关键作用。产品经理需要具备正确的AI思维和良好的沟通能力，以推动AI在组织内的顺利采用。

4.1 AI思维

产品经理应将AI视为提升产品竞争力和推动业务发展的重要工具。要认识到AI不仅是一种技术，更是一种能够改变行业格局的力量。产品经理需要关注行业动态，了解AI的最新发展趋势，以便为产品制定合适的AI战略。

同时，产品经理要勇于尝试和创新。AI领域发展迅速，新的技术和应用不断涌现。产品经理应鼓励团队进行实验和探索，尝试不同的AI用例，以找到最适合产品的应用方式。

4.2 沟通能力

产品经理需要在组织内有效地沟通AI的价值和意义。要向团队成员、领导层和客户清晰地传达AI对产品和业务的影响。在与团队成员沟通时，要解释AI项目的目标和计划，鼓励他们积极参与。在与领导层沟通时，要强调AI对公司战略的支持和带来的竞争优势。在与客户沟通时，要突出AI为产品带来的新功能和价值。

以下是产品经理在AI采用过程中的主要职责和行动：
1. 制定AI产品战略：根据公司的业务目标和市场需求，确定产品的AI发展方向。
2. 推动团队协作：协调数据科学、开发、营销等团队，共同推进AI项目。
3. 沟通价值：向内部和外部利益相关者传达AI的价值和意义。
4. 监控和评估：跟踪AI项目的进展和效果，及时调整策略。

下面是一个mermaid流程图，展示了产品经理在AI融入产品过程中的工作流程：

graph LR
    A[制定AI产品战略] --> B[推动团队协作]
    B --> C[沟通AI价值]
    C --> D[监控和评估项目]
    D --> E{是否达到目标?}
    E -- 是 --> F[扩大AI应用]
    E -- 否 --> A[重新制定战略]