AI时代的策略产品：趋势与未来路径探索
导读
本篇文章将深入探讨AI时代背景下的策略产品，分析其关键能力模型与成长路径，并对2024年的发展趋势进行展望。
核心内容概览
策略产品的核心定义与能力框架
AI时代策略产品的演变趋势
2024年行业观察与实践嘉宾介绍
韩瞳，前知乎推荐产品团队负责人
内容校对：李瑶
出品社区：DataFun
01 策略产品的定义与能力框架
策略产品的概念
策略产品指的是在特定限制下，通过推动项目进程、设立评估体系并全面评估项目收益，最终寻求全局最优解的一类产品岗位。
具体来说，策略产品的定义包含以下几个方面：
限制条件：这些限制可能来自法律（如禁止某些内容的发布）、用户体验要求（如弹窗数量限制）或项目资源（如设备、人员等）的制约，策略产品需要在这些边界条件下找到最优解决方案。
推动项目：关键任务包括项目的润滑，确保流程顺畅，澄清PRD细节，以及拉拢决策者推动项目落地。
设定评估体系：通过制定明确的评估指标体系，衡量项目效果，通常包括一级指标和二级指标。
评估项目收益：评估过程要兼顾主观体验与数据测量，综合考量各类指标。
全局最优解：通过不断复盘，评估每一步的执行效果，并努力减少无效时间，从而逐步优化决策过程。
产品经理的能力演进
产品经理的角色随着时代的变迁也经历了三大代际的演化。从2010年前后的传统产品，到2014至2023年的策略产品，再到如今迅速崛起的AI产品，产品经理的核心能力也随之变化。
传统产品经理：注重用户同理心、产品架构能力和项目管理能力，主要通过用户调研与需求理解来推动产品迭代。
策略产品经理：需要具备数据分析和模型理解的能力，能够通过数据驱动决策，并应用统计学与模型知识来优化产品表现。
AI产品经理：随着AI技术的发展，AI产品经理的职责进一步拓展，涉及到大语言模型、机器学习以及算法优化等领域。
无论哪一代产品经理，都必须具备以下四大能力模块：用户同理心与产品架构、数据分析、模型理解，以及项目管理。每个模块的能力提升都可以通过学习相应的领域知识，例如用户心理学、经济学、机器学习模型、数据分析方法等。
策略产品的能力模型（TD简化版）
对于策略产品经理来说，可以通过简化的TD模型来评估个人成长路径。每个维度设定一个评分体系，从零分到三分不等，来帮助员工了解自己在各个能力维度上的进展。以此为基础，产品经理能够清晰识别自己的短板，明确下一步的成长方向。
02 AI时代的策略产品趋势
在AI迅速发展的背景下，策略产品的角色与任务也正在发生深刻变化。接下来，我们将围绕几个关键问题，讨论AI时代策略产品的未来发展趋势。
问题1：AI产品经理是否会取代传统的策略产品经理？
观点：不太可能。传统的搜索推荐策略和个性化推荐本质上解决的是“连接”问题，而AI产品解决的是“计算”问题。二者互补而非替代。搜索推荐依赖于人类的个性化需求，而AI则是计算模型的应用，更多是从技术角度推动自动化与智能化的发展。策略产品经理依然在AI时代拥有不可替代的作用，尤其是在优化用户体验和确保个性化推荐方面。
问题2：AI ChatBox模式与未来理想产品的区别？
观点：当前的AI聊天框模式处于较为初级的阶段，相当于计算机发展的“Dos时代”。未来的突破点可能在于硬件升级与端侧模型的计算能力的提升。随着技术的进步，AI的交互方式会趋向更加直观与人性化，甚至可能通过可穿戴设备等新型硬件来拓展应用场景。新的AI产品将不仅限于传统的交互模式，而会逐步向更加智能化和感知化的方向发展。
问题3：产品经理是否会被AI完全替代？
观点：虽然AI技术会不断进步，但目前产品经理的核心价值依然无法被完全替代。产品经理不仅需要具备业务理解和逻辑推理能力，还需在不断变化的市场环境中进行需求匹配和数据驱动的决策。未来的AI将更多承担数据分析与预测任务，而产品经理仍需聚焦在需求洞察、商业模式设计与团队协调上。
问题4：AI产品经理是否需要立即切换赛道？
观点：虽然AI的崛起使得行业出现了大规模变革，但产品经理的角色并不会因AI的到来而消失。大模型技术的迅猛发展将为产品经理带来更多的工具和数据支持，但其核心任务仍旧是解决业务问题与用户需求。产品经理不必急于转型，但需要不断提升自身的技术素养和数据分析能力，以适应行业的变化。
问题5：服务推荐与内容推荐的区别？
观点：服务推荐与内容推荐的主要区别体现在时空独占性、用户体验容忍度及环境变化对推荐结果的影响上。AIGS（AIGenerateService）的出现使得推荐系统变得更加灵活和智能，能够根据用户的行为和环境变化实时调整推荐内容。未来，AIGS系统将以更加智能的方式匹配用户需求，提升交互的准确性与体验。
问题6：大模型的优化方向与训练心得
观点：大模型的主要提升方向有三个方面：一是上下文长度的扩展，二是推理深度的增强，三是指令遵循的优化。当前，很多大模型面临理解能力的瓶颈，因此如何提升推理能力和增强指令执行的准确性将是未来的研究重点。加强模型的上下文理解和推理能力，将使得AI更加智能化和高效。
03 2024年观察与思考
提升用户留存与点击时长的关键因素
提升点击率和时长的因素包括内容质量、用户兴趣与场景适配。近年来，个性化推荐技术的发展使得内容的推荐更加精准，能有效提高用户的兴趣匹配度，从而延长用户在平台上的停留时间。在图片和文字类内容优化中，简单的调整，如按钮文字的动词化，也能显著提高用户的互动率。
关于AI时代团队的建设与方向选择
在AI技术不断发展的背景下，团队规模可能会越来越小，但通过工具与智能化的手段，团队能够实现更高效的协作。未来的将更加注重学习与适应能力，团队成员需要具备数据分析、因果推断与同理心的能力，才能在快速发展的行业中保持竞争力。
这就是本次分享的全部内容，希望能为大家在AI时代的策略产品实践与职业发展中提供有益的启示和参考。