In questo post sul blog, Michael Zhao, un Product Manager (PM) in AIPS (Artificial Intelligence & Platform Services) di SEEK , parla di come ha definito cos'è veramente un AI PM, cosa fa e come non è davvero come nel film Io, Robot, dopo tutto.

Quello che pensavo fosse un Product Manager AI

"Come avrei ricreato le 3 leggi della robotica da I, Robot?" Mi sono chiesto mentre varcavo le porte il primo giorno del mio lavoro come Product Manager nel team AIPS di SEEK.

Ecco le leggi nel caso in cui non le conoscessi:

1. Un robot non può ferire un essere umano o, per inerzia, permettere che un essere umano subisca danni.
2. Un robot deve obbedire agli ordini impartitigli dagli esseri umani, a meno che tali ordini non siano in conflitto con la Prima Legge.
3. Un robot deve proteggere la propria esistenza, purché tale protezione non sia in conflitto con la Prima o la Seconda Legge.

Quando sono entrato in questa nuova professione, mi sono ripromesso di tentare di documentare i miei apprendimenti per ottenere tre cose:

• Per diventare più intelligente: come ogni bravo studente, mi è sempre piaciuto il processo di scrittura, consolidamento e richiamo di contenuti interessanti. Tuttavia, a differenza della mia sezione di risposte attendibili alla fine del libro, al di fuori del sistema educativo, ho trovato difficile trovare "risposte corrette". Invece, ho scoperto che sollevare pensieri e ipotesi e vedere cosa hanno da dire i miei coetanei mi permette di migliorare rapidamente la mia comprensione.
• Per riflettere: durante la mia incursione nel prodotto, sembra (almeno a prima vista) una professione altamente dinamica. Ogni product manager sembra avere il proprio insieme di strategie e processi di lavoro. Alcuni preferiscono ottimizzare le posizioni strategiche, mentre altri preferiscono guidare il progresso attraverso il coinvolgimento degli stakeholder. Questa differenza è ciò che rende la professione così interessante. La gestione del prodotto incarna un insieme di competenze che aiutano le persone a eseguire risposte tattiche ai problemi quotidiani . Attraverso un processo di documentazione e riflessione su queste azioni, spero di scoprire una serie di principi che contribuiranno a rendermi un product manager migliore. O ancora meglio, un insieme di strategie e processi per aiutare altri Product Manager a migliorare il loro mestiere.
• Per stimolare le conversazioni: quale modo migliore per fare amicizia con altri PM se non chiedere loro di seguire il mio account Medium? Stavo solo scherzando. Questi blog mi aiuteranno a documentare il mio viaggio e i miei apprendimenti e mi permetteranno di condividere questi pensieri con altri Product Manager AI sia in SEEK che all'estero.

Dal tempo in cui osservavo i Product Manager di intelligenza artificiale e dal tentativo di spiegare il mio lavoro ai miei genitori - che ancora trovano difficile immaginare qualcuno che ha appena terminato l'università a gestire prodotti con la stessa tecnologia di Skynet - ho notato 4 modi in cui le persone comunemente prova a definire i product manager AI:

Un Product Manager AI si occupa dei prodotti AI. Ah.

Uno dei modi più semplici per descrivere il ruolo di un product manager AI è descrivere prima il prodotto e poi menzionare che un product manager AI lo "gestisce". Ad esempio, una conversazione che ricordo è andata più o meno così:

I product manager AI sono responsabili della creazione e del miglioramento dei prodotti digitali che utilizzano la tecnologia AI. Alcuni popolari prodotti AI che probabilmente conosci già sono la ricerca di Google o l'algoritmo di raccomandazione di Netflix. Dietro questi prodotti ci sono generalmente team di data scientist, ingegneri e product manager. In SEEK ci sono anche product manager che lavorano su prodotti AI. Ad esempio, il mio team lavora su modelli che prevedono la probabilità che un candidato ottenga con successo il lavoro.

Un Product Manager AI definisce la strategia di prodotto, allinea i partner ed esegue con il team

Ma la semplice gestione di un prodotto non significa molto. Invece, alcuni product manager di intelligenza artificiale potrebbero provare a spiegare cosa fanno quotidianamente. Nel mio caso, la giornata media potrebbe includere:

1. Strategia di prodotto: lavorare con il team di leadership, i partner e il team per definire, inquadrare e comunicare i problemi di maggior valore su cui lavorerà la squadra.
2. Collaborazione con i partner: i team AI lavorano a stretto contatto con i team di prodotto front-end. Ad esempio, i team che si occupano degli algoritmi di raccomandazione collaborano con il team della home page per decidere il modo migliore per fornire raccomandazioni di lavoro. Per massimizzare l'impatto dei servizi AI, i product manager AI lavoreranno per comprendere gli obiettivi aziendali dei partner, identificare le opportunità di collaborazione e coordinare il coinvolgimento del team.
3. Proprietà del servizio: definizione di misure di successo per monitorare le prestazioni del servizio e collaborazione con il team di sperimentazione per eseguire esperimenti e ottimizzare i servizi.
4. Facilitazione del team: massimizzare l'output del team coordinando i processi del team, identificando e gestendo le dipendenze dai team dei partner e coordinando gli aggiornamenti ai vari stakeholder

Un'altra definizione di AI Product Manager è che "colmano le lacune" all'interno del team. Fanno tutto e tutto il necessario per garantire il successo di un prodotto. Ad esempio, mentre gli ingegneri creano pipeline e i data scientist addestrano i modelli, i product manager potrebbero collaborare con i team partner, organizzare eventi di gruppo e risolvere la burocrazia burocratica. Hanno il compito di fare tutto al di fuori del mandato tecnico della squadra.

Un Product Manager AI risolve il "perché"

Tuttavia, tutte queste definizioni sono incomplete. Non catturano completamente il valore fornito da un Product Manager AI. Un Product Manager AI è in definitiva la persona responsabile della definizione del problema. Nonostante abbia la capacità di allocare responsabilità, risolvere problemi e tenere riunioni con i team dei partner, un Product Manager AI viene infine incaricato e valutato in base alla sua capacità di identificare e comunicare efficacemente il problema da risolvere. Ed è attraverso questa funzione che forniscono il valore più alto. Tutte le altre attività che un product manager AI sceglie di svolgere sono accessori a questa funzione primaria. Se un product manager fosse in grado di determinare e comunicare in modo efficace il problema da risolvere, ma si rifiutasse di prendere una singola riunione in più o di scrivere un altro ticket Jira, penso che il team sarebbe comunque efficace.

Quindi che succede adesso?

Per quanto varia e fluida sia la definizione di gestione dei prodotti AI, sono entusiasta della prospettiva di imparare cosa serve per essere un efficace product manager AI. Questi 6 mesi sono passati incredibilmente velocemente e la quantità di informazioni che sono state stipate nel mio cervello farebbe ingelosire Shamwow.

Nonostante l'immensa quantità di informazioni che ho appreso, sono entusiasta di esplorare i seguenti argomenti:

• In che modo un Product Manager AI differisce da un Product Manager tradizionale?
• Quali sono le competenze di AI Product Management e come quantificare i progressi?
• Come ottimizzare la settimana media di un AI Product Manager?
• Come misuri il successo dei Product Manager AI?