Arten von Produktmanagement-Rollen

1. Einführung: Hallo, alle zusammen. Willkommen zum Einführungsvideo dieses Kurses. Das ist Shua Jen. Ich arbeite im Produktteam von Poonpe Powpei ist eine der führenden Pin-PEC-Marken Indiens, die über 350 Millionen Transaktionen pro Tag durchführt und über 500 Millionen registrierte Benutzer hat Davor war ich als Plattform-Produktmanager für viele BTB SAS-Telefone tätig und habe mehr als Plattform-Produktmanager für viele BTB SAS-Telefone tätig und zehn Jahre Berufserfahrung Ich habe meine Karriere als Datenwissenschaftler begonnen und habe einen Informatik-Abschluss von Bitspiai In diesem Kurs werden wir also verschiedene Rollen im Produktmanagement kennenlernen, werden wir also verschiedene die es gibt, und wie Sie den Karrierepfad für sich selbst definieren können den Karrierepfad für , basierend auf Ihren Fähigkeiten, Ihren Interessengebieten und dem, was für diese spezifischen Rollen erforderlich ist Ähm, die wichtigsten Erkenntnisse aus diesem Kurs wären die Arten von Produktmanager-Rollen Bei einem Produktmanager für Wachstum oder bei einem Produktmanager mit Kundenkontakt werden Sie zum Beispiel einem Produktmanager für Wachstum oder bei einem Produktmanager mit Kundenkontakt eher zur Geschäfts- und Umsatzseite tendieren. Sie werden auch viele Benutzeroberflächen so gestalten können, dass das Kundenerlebnis nicht an den Rand gedrängt wird zweiten Art von PMFOL könnte einen Produktmanager für Unternehmen sich um einen Produktmanager für Unternehmen handeln , der mit vielen B2B-Kunden zu tun hat, der langfristig denkt und auch oder viel Umfang im Kundenmanagement hat Wir werden uns sehr detailliert damit befassen was Plattform-PM und KI-MLPM bedeuten Plattform PM, wie müssen sie langfristig denken? Wie müssen sie sicherstellen, dass die Plattform skalierbar ist und gleichzeitig viele Anwendungen unterstützt? skalierbar ist und gleichzeitig viele Anwendungen unterstützt Während AIML, PM oder ein Produktmanager für maschinelles Lernen ein eher aufstrebender Bereich des Produktmanagements ist , muss der Manager sicherstellen, dass das Unternehmen und das Team für Technik oder Datenwissenschaft zusammenarbeiten Die wichtigste Übersetzung dieses Geschäfts in die Technologiewelt erfolgt durch einen KI-Produktmanager In diesem Kurs werden wir nicht nur die Kernkonzepte und Frameworks erlernen, sondern auch Fallstudien aus die Kernkonzepte und Frameworks erlernen, der Praxis behandeln, damit Sie diese in Ihrem täglichen Leben als Produktmanager anwenden können . Dieser Kurs endet mit einem wirklich coolen Klassenprojekt , das sich darauf konzentriert, dass du über deinen beruflichen Werdegang nachdenkst, welche Fähigkeiten du hast, die Interessengebiete, die Möglichkeiten, die in der Zukunft liegen, die Art von Vergütung, die man mit, du weißt schon, bestehenden PM-Regeln erhalten könnte, und dich zwingt, darüber nachzudenken , was du in der Zukunft tun willst Zukunft, sodass du es mit deinen Kollegen teilen und sie auch dazu bringen kannst , darüber nachzudenken Wir sehen uns also in der ersten Lektion, sehr aufgeregt. Lass uns das durchstehen. 2. Arten von Produktmanagement-Rollen: Zum neuen Spektrum verschiedener Arten von Produktmanagement-Rollen im Produktmanagement Beginnend mit dem technischen Produktmanagement. Das sind die Leute, die an technischen Produkten arbeiten. Vielleicht haben Sie von Octa gehört, einem zugriffsbasierten Verwaltungstool Einige andere Produkte in der Big-Data-Welt sind, sagen wir, Confluence oder Axl Data oder Atlin Dabei handelt es sich um Produkte, die von Natur aus sehr technisch sind, aber es erfordert eine ausführliche Handhaltung durch einen Produktmanager, um sie aus der Sicht des einen Produktmanager, um sie aus der Sicht Endverbrauchers Ähm, die Funktionalitäten sind also in erster Linie technologieorientiert. Zum Beispiel könnte es Integration geben, es könnte Analysen, Berichte, verschiedene Bewertungen von, sagen wir, Sicherheitslücken, Updates, Releases geben, oder? All dies sind also sehr technische Merkmale oder Produkte, und ein technischer Produktmanager würde ein mögliches Leck, Sie wissen schon, Funktionen oder Produkte oder die Verständigung zwischen Unternehmen und technischen Kollegen leiten Sie wissen schon, Funktionen oder Produkte oder die Verständigung zwischen Unternehmen und technischen Kollegen Von Unternehmen und Kunden erfahren sie also, was der Endbenutzer benötigt, welche Art von Navigation für ihn am besten geeignet ist , und die technische Welt in die Welt der verschiedenen Endbenutzer umsetzen die technische Welt in . Wenn Ihr Endprodukt also von einem Entwickler verwendet wird, entsprechen die Sprache und die Navigation dieser Wenn es von, sagen wir, einer etwas technisch weniger versierten Benutzerpersönlichkeit verwendet wird , was, sagen wir, HRT oder eine Geschäftsperson ist , dann werden die Sprache, die Navigation oder sogar die Funktionen darauf abgestimmt sein An zweiter Stelle steht der Produktmanager für Wachstum. Das sind also die, ich meine, Leute, die normalerweise Null-zu-Eins-Projekte oder Projekte an erster Stelle, den Verbraucher in den Mittelpunkt stellen, oder? Zum Beispiel, wie bei einer Partnersuche, die mehr ist , braucht es keine Spezialisierung um die verschiedenen Aspekte der Dating-Welt zu kennen, aber es erfordert ein ausgeprägtes, Sie wissen schon, Verständnis für das Verbraucherverhalten und die Verbraucherpsychologie und die Fähigkeit, Projekte auf Null zu bringen. Typische Kennzahlen, die Wachstums-PMs oder Kunden-PMs berücksichtigen, sind Akquisition, Kundenbindung und einige Geschäftskennzahlen Diese PMs sind also näher an Geschäfts- und Endverbrauchern orientiert und sind leicht von den technischen Feinheiten des Produkts entfernt von den technischen Feinheiten des Weil sie in erster Linie von der Geschäftsseite aus als Produktmanager arbeiten von der Geschäftsseite aus als und den Technikern dieselben Funktionsanforderungen mitteilen Die dritte Kategorie sind Produktmanager für Unternehmen. Dies sind die Produkte, die von großen Unternehmen verwendet werden. Die Fähigkeiten, die hier benötigt werden, sind ein technisches oder fundiertes Verständnis der technischen Nuancen, wenn nicht sogar ein tieferes Verständnis, und auch in der Lage zu sein , mit großen Unternehmenskunden sehr professionell zu kommunizieren . Denn als Produktmanager für Unternehmen würden Sie viel Zeit damit verbringen, mit Kunden zu sprechen, und das sind Großkunden. also ihre Bedürfnisse für einen Großkunden verstehen , der eine Unternehmensgröße von mehr als 1.000 Mitarbeitern hat, verfügen sie möglicherweise über ein sehr komplexes Ökosystem sodass Sie diese Art von Anforderungen übersetzen , das verstehen, mit Großkunden kommunizieren, ihre Erwartungen verwalten, ihnen eine klare Vision geben, die eine professionellere, Sie wissen schon, Pflege Ihrer Produktmerkmale erfordert . Produktmanager für Unternehmen sind also in erster Linie technisch und haben einen professionelleren Kommunikationsstil. Viertens ist der KI-Produktmanager Dieser Produktmanager muss sich mit dem Verständnis von Datenwissenschaft oder Maschinenladepunkten auskennen dem Verständnis von Datenwissenschaft oder Maschinenladepunkten Nun, das Verständnis von Datenwissenschaft und maschinellem Lernen hilft in diesem Fall wirklich , zu verstehen, wie das Produkt oder die Funktionen aufgebaut werden Es gibt Ihnen eine Vorstellung von der Machbarkeit dieser Funktionen sowie von der Genauigkeit der Leute, die, sagen wir, eine Empfehlungsmaschine erstellen, richtig? Ein Produktmanager muss verstehen , dass es sich um eine Empfehlung handelt. Sie ist nicht deterministischer Natur. Es kann problematischer Natur sein . Also ein gewisses Verständnis von Statistik, maschinellem Lernen, Datenwissenschaft, grob gesagt, wie sie funktionieren, was auf der ganzen Welt vor sich geht, welche neuen Updates es gibt Ein Produktmanager muss sich damit gut auskennen. Einige Beispiele wären , sagen wir, in den sozialen Medien auf Instagram, die Art von Empfehlung, die Sie sehen würden , wird hauptsächlich von datenwissenschaftlichen Modellen bestimmt, oder sagen wir, sagen wir, in einer Nachrichten-App, richtig, die Art von Empfehlung von Posts, die Sie sehen würden, zum Beispiel, sogar TikTok wäre ein gutes Beispiel dafür Viele Unternehmen lassen sich also tatsächlich von der Empfehlung leiten, die Sie uns zeigen Eine Schreibempfehlung stellt sicher, dass die Benutzer eine hohe DAU haben. Es wird eine hohe MAU geben, und die Sitzungen werden auch länger dauern, was sich direkt auf Ihre Geschäftsmethoden auswirkt. Ein weiteres gutes Beispiel wäre die YouTube-Empfehlung. Wenn Sie also Musik hören, folgen eine Reihe guter Empfehlungen, sodass Sie Ihre Sitzung länger anhören oder Ihre Sitzung verlängern können , indem Sie nur die YouTube-Musikempfehlung hören. Netflix ist auch ein weiteres gutes Beispiel. Der fünfte Typ ist Analyst und Produktmanager. Aus diesen Produktmanagern werden Analysten , die hauptsächlich mit datengestützten Erkenntnissen arbeiten. Nun, das können diese Leute sein, sagen wir, in der Börsenwelt, in der Fintech-Welt von Site M, wo Zahlen tatsächlich einen großen Unterschied in der Art von Funktionen und den Erkenntnissen machen , die Sie erhalten Der letzte ist der Consumer Product Manager, dem Growth Product Manager in gewisser Weise ähnelt , sich jedoch hauptsächlich darauf konzentriert, dass Benutzer ein gutes Kundenerlebnis haben oder dass Benutzer gute Erfahrungen mit Ihrem Produkt gemacht haben , unabhängig davon, ob es sich um ein physisches oder ein digitales Produkt Nicht nur die Funktionalität, sondern auch ein sehr gutes Kundenerlebnis . Außerdem führen sie Marktforschung durch oder verstehen die Bedürfnisse der Nutzer am besten im gesamten Team. Sie sind also dazu gedacht, hervorragende Produkte für Endverbraucher zu entwickeln . Ein gutes Beispiel wäre Apple. Apple ist oder iPhone ist nur ein weiteres Telefon auf dem Markt, aber es zeichnet sich wirklich dadurch aus, dass es die Bedürfnisse der Benutzer versteht, richtig, und dem Endbenutzer das bestmögliche Erlebnis bietet, was sich von anderen Telefontypen in der Branche unterscheidet Telefontypen in der Branche Das waren also einige der verschiedenen Produktrollen, die man anstreben kann, vielen Dank 3. Plattform-PM: Auf. Willkommen zum neuen Vortrag des Plattform-Produktmanagers. Also zunächst, was macht ein Plattform-Produktmanager? Wie Sie in diesem Diagramm sehen können, haben wir auf der obersten Geschäftsebene mehrere Produkte wie ein Kreditprodukt, ein PTB-Transferprodukt , ein Versicherungsprodukt und ein Vermögensverwaltungsprodukt Das sind also Produkte, die von derselben Firma stammen . Vermögensverwaltung ist im Grunde Ihr Portfoliomanagement. Versicherungen bieten Lebensversicherungen und Krankenversicherungen an Endverbraucher an. Kreditvergabe ist die Gewährung von Krediten zu einem bestimmten Zinssatz mit Bearbeitung im Streitfall. Was passiert, wenn ein Kredit nicht zurückgezahlt wird, oder? Das sind, sagen wir vier verschiedene Produkte derselben Marke Damit all diese Produkte nun reibungslos funktionieren, muss es eine Plattformebene geben , die allen gemeinsam ist die in diesem Fall grundsätzlich eine Zahlungsinfrastruktur und eine Betrugsabteilung verfügt. Zahlungen als vollständige Plattform oder Kernfunktionalität müssen all diese Geschäftsebenen reibungslos unterstützen Ähnlich verhält es sich mit der Infrastruktur. Also, was Zahlungen angeht, all das beinhaltet , wissen Sie, eine Zahlung oder Transaktion , bei der der Endverbraucher einen bestimmten Betrag zahlt. Also müssen Sie eine Versöhnung herbeiführen. Sie müssen sicherstellen, dass, wenn ein Benutzer einen Streitfall vorbringt, das Unternehmen oder der Endverbraucher den Umgang mit Gebührensäcken zurückzahlen wird Endverbraucher den Umgang mit Gebührensäcken zurückzahlen Das ist also echtes Geld, das in das System fließt. muss also die Rechnungsstellung In diesem Zusammenhang muss also die Rechnungsstellung abgestimmt werden. Ähm, die Infrastruktur muss sicherstellen, dass die Zahlungen oder die Sichtbarkeit dieser Funktionen fast sofort erfolgen, oder? Es gibt also keine Latenz. Um diese Funktionen aufzubauen, gibt es viele Microservices, die Sie benötigen, um sicherzustellen, dass die Produkte das System ständig verfügbar sind Infrastruktur muss also sicherstellen, dass all diese Server oder die Anforderungen der Server, die eigentlich für diese Unternehmen arbeiten, einwandfrei funktionieren Sie wächst im gleichen Tempo wie das Wachstum Ihrer Nutzer. Es muss sicherstellen, dass das System nicht ausfällt. Was muss im Falle eines Systemausfalls passieren? Das ist also die Arbeit der Infrastruktur, die Teil der Plattform ist. Leider ist Betrug. Auch hier ist Rod eine horizontale Schicht, weil Froud auf jedes dieser Produkte zurückgreifen kann, und es muss ständig verbessert werden, da sich auch der äußere Rahmen ständig Wenn Sie sehen, dass all diese drei Eckpfeiler allen Produkten gemeinsam sind allen Produkten gemeinsam Als Plattform-Produktmanager besteht Ihre Aufgabe darin, die Nuancen der einzelnen Produkte zu verstehen und Kernplattformfunktionen allen zugänglich zu machen. Die Fähigkeiten, die hier benötigt werden technisches Verständnis für jede dieser Ebenen, Zahlungen bei Betrug, ein allgemeines Verständnis der Funktionsweise der Systemarchitektur und trotzdem ein tiefgründiges oder, Sie wissen schon, akutes Bild davon zu haben Funktionsweise der Systemarchitektur und trotzdem ein tiefgründiges oder, Sie wissen schon, akutes Bild davon Sie wissen schon, akutes Bild was auf der Geschäftsseite passiert. Das waren also einige Ideen oder Bereiche, über die ein Plattform-PM im Klaren sein muss , wenn er dieselbe Richtung verfolgen möchte. Okay. 4. Plattform-PM: Abmessungen: Hallo, erstens, schauen wir uns an , wie der tägliche Job bei TASA für einen Plattform-PM aussieht oder welche Fähigkeiten erforderlich sind, um ein Plattform-PM zu sein Erstens müssen sie mit verschiedenen Arten von Stakeholdern im Ökosystem interagieren mit verschiedenen Arten von Stakeholdern im Ökosystem Daher müssen sie über ein tiefes Verständnis der technischen Systeme und der Systemarchitektur verfügen. Da es sich bei einem der zusätzlichen Stakeholder um technische Experten handelt , die Dinge aus einer anderen Perspektive kommunizieren oder verstehen , die Dinge aus einer anderen Perspektive eine sehr technische Rolle müssen Sie sich ein gründliches Verständnis Ihrer technischen Systeme aneignen, da es sich auch um eine sehr technische Neben den üblichen Stakeholdern, die ein PM hat , also Geschäftsleute, andere Produktmitarbeiter, Design und Technik, ist das in Palo Zweitens wird der Schutz von vier Plattforminteraktionen gewährleistet von vier Plattforminteraktionen Diese Plattformfunktionalitäten sind Natur aus äußerst wichtig. Wenn Sie einen kleinen Aspekt ändern, kann das zu einem Systemausfall führen und sogar herauszufinden, was ihn verursacht hat. Wie das Problem behoben werden kann, ist an sich schon eine große Aufgabe, da unter diesen Kernplattformen viele, äh, Microservices laufen Jede Entscheidung , die getroffen wird, die Schwere dieser Entscheidung, die Auswirkung auf die Kritikalität der bestehenden Systeme ist also die Schwere dieser Entscheidung, die Auswirkung auf die Kritikalität der bestehenden Systeme als PM mehrere solcher Anrufe entgegennehmen müssten, Da Sie als PM mehrere solcher Anrufe entgegennehmen müssten, müssen Sie sicherstellen, dass die Daten geschützt sind. Drittens ist die Skalierung mit öffentlichen APIs und die Sicherung des Zugriffs mit privaten APIs Das bedeutet , dass Ihre Plattform, da diese Plattform von verschiedenen Geschäftsebenen genutzt werden muss. Daher müssen Ihre APIs öffentlich sein, damit jedes Unternehmen oder jede Anwendungsebene sie direkt verwenden kann. Sie müssen jedoch sicherstellen, dass die interne Anwendung oder internen Verbindungen zu Ihrem System innerhalb Ihrer Plattformschicht hochsicher sind. Das heißt, wenn eine Kreditvergabe oder andere Anwendung versucht , eine API auszulösen oder aufzurufen, was nicht beabsichtigt ist was zu einem potenziellen Ausfall führen kann, müssen diese als hochsichere private APIs geschützt werden Das mag wie eine technische Nuance erscheinen, aber die Art und Weise, wie ein Produktmanager das so strukturieren würde , dass dies der Standort der öffentlichen APIs ist, das ist der Anwendungsfall und der Rest ist alles privat, muss stark modularisiert werden Viertens geht es um die Unterstützungsstruktur für Microservices . Wie ich schon sagte, das kann sehr schnell komplex werden. Äh, die Microservices, die für den Betrieb dieser Systeme mit großer Kernfunktionalität erforderlich Betrieb dieser Systeme mit großer Kernfunktionalität können von Natur aus sehr komplex sein Ein Produkt, eine Plattform, ein PM muss also sicherstellen, dass alles in hohem Maße abstrahiert ist Der technische Teil vom Anwendungsfall ist stark abstrahiert Das heißt, wenn innerhalb meiner Kernfunktionalität mein Microservice One Microservice 2 aufruft Wir müssen sicherstellen, dass die Vorlagen identisch sind , die Restrukturierung dieselben ist und dass die technischen Details den Technikern oder Ingenieuren überlassen werden Microservice One kann sich also in Bezug auf Architektur und Umfang nicht wesentlich von Microservice 2 unterscheiden Umfang nicht wesentlich von Microservice 2 da er weiterhin zu komplexen Strukturen führen wird und die Skalierung sehr unterschiedlicher Taxonomien sein wird Wenn die Funktionen, mit denen langfristige Nachhaltigkeitsziele erreicht werden , wie ich bereits sagte, die gesamte Infrastruktur oder die gesamte Plattform sicherstellen müssen, dass sie im Laufe der Zeit mit einer gesamte Plattform sicherstellen müssen, dass sie im Laufe der Vielzahl von Benutzern skaliert Langfristige Nachhaltigkeitsziele würden bedeuten, dass die Datenbank, die du weißt schon, die meisten Transaktions - oder Benutzerdaten enthält A: Erstens ist sie hochsicher. Und zweitens wird die Datenbank von Tag zu Tag weiter an Größe zunehmen , wenn die Benutzer oder die Anzahl der Transaktionen zunehmen. Wie stellen Sie also sicher, dass die Funktionen, die Sie entwickeln, oder der Text, den Sie verwenden Ihren langfristigen Nachhaltigkeitszielen entsprechen Also muss sogar der Tech-Stack zu den Funktionen dem verwendeten Textag folgen Für einen Produktmanager hängen die Funktionen oder die Art der Komplexität oder Latenz, die er erwarten kann, wirklich von der Art des verwendeten Textags Ein weiterer Aspekt ist die Zukunftssicherheit bei Plattform-Updates. Wenn Sie ein Systemupdate oder eine Versionsveröffentlichung herausgeben, müssen Sie sicherstellen, dass es mit allem, was Sie getan haben, abwärtskompatibel Jetzt muss die Abwärtskompatibilität auch sicherstellen, dass jede Anwendung, die Ihre Kernfunktionen nutzt nicht kaputt geht, wenn Sie neue Updates auf den Markt Weil jede dieser öffentlichen APIs beliebigen Anzahl von Systemen verwendet werden kann Daher ist neben der API-Dokumentation eine angemessene Versionskontrolle erforderlich, eine angemessene Versionskontrolle erforderlich um diese Übung auszuführen Anderes Modell zur Monetarisierung von Plattformen. Die meisten dieser Kernfunktionalitäten haben also ein gutes Potenzial, monetarisiert zu werden oder weil IFA oder diese Kernfunktionalitäten für eine große Kostenstruktur Sie müssen sich also darüber im Klaren sein, hoch sind die Kosten, die den Geschäftsteilnehmern entstehen? Und wie nimmt es mit der Zeit zu? Wie nimmt sie mit jedem Unternehmen zu? stelle nicht nur sicher, dass die Kostenstruktur aussieht, wenn Ich stelle nicht nur sicher, dass die Kostenstruktur aussieht, wenn ich diese Kernfunktionalität in Zukunft monetarisieren möchte Kostenstruktur aussieht Der letzte Punkt ist der Fokus auf eine flexible Plattformkultur während der Schicht Dies ist nun wichtig, um all das zu gewährleisten. Die Kultur hier wird wirklich wichtig wenn jemand einen neuen Microservice entwickelt, der richtigen Taxonomie folgt und die richtigen Dinge verwendet, um sicherzustellen, dass die Komplexität nicht allein durch die der richtigen Taxonomie folgt und die richtigen Dinge verwendet, um sicherzustellen, dass die Komplexität nicht allein durch die Einführung einer neuen Funktion in einem der Microservices um ein Vielfaches zunimmt Einführung einer neuen Funktion in einem der in einem der All dies kommt also zusätzlich zu den Fähigkeiten oder Dingen hinzu , die Sie als Plattform-PM beachten müssen . All dies ist eine Ergänzung zu dem, All dies ist eine Ergänzung zu was ein gewöhnlicher PM oder ein generischer PM bedeutet. Das mag von Natur aus sehr technisch erscheinen, aber wenn man es herausnimmt, bedarf es im Grunde eines Verständnisses der Grundprinzipien , um all das umzusetzen. 5. AI/ML-Produktmanager: Hallo, Ron. Willkommen zur neuen Vorlesung des KI-Produktmanagers. Lassen Sie uns zunächst sehen, was das bedeutet oder warum es zu einer nuancierteren oder anderen Branche des Produktmanagers geworden zu einer nuancierteren oder anderen Branche des Produktmanagers geworden ist Ein Produktmanager für maschinelles Lernen konzentriert sich auf die Entwicklung von Produkten, die künstlicher Intelligenz oder datenwissenschaftlichen Technologien basieren Einige der Beispiele , die wir bereits besprochen haben, sind beispielsweise eine YouTube-Empfehlung, ein Modul, ein Netflix-Empfehlungsmodul. Auch diese werden immer wichtiger, weil sie direkt in die Einnahmequellen einfließen, oder? wir zum Beispiel den Fall von TikTog an, Nehmen wir zum Beispiel den Fall von TikTog an, die Art von Empfehlung, die Sie von öffentlichen Konten erhalten, richtig? Wenn ich also, sagen wir, die App meine Interessengebiete herausfindet, die ich mag, dann schauen wir uns zum Beispiel Sport, Nachrichten oder Wetter an, oder Das muss sie anhand meiner historischen Inhalte, die ich mir angesehen habe, herausfinden . Sobald sie es herausgefunden haben, werden sie besser in der Lage sein, öffentliche Konten zu empfehlen , die sich um diese Art von Interessen kümmern Und obendrein können sie mir Produkte empfehlen , die ich aufgrund dieser Interessen kaufen könnte Sie müssen also wirklich sicherstellen , dass die Aufmerksamkeit der Benutzer auf sich gezogen wird oder dass sie immer noch da ist , wenn es um E-Commerce-Einkäufe geht. Oder wenn ich gerne Sportarten treibe, für die ich mich interessieren könnte, sagen wir, einen Tischtennisschläger zu kaufen einen Tischtennisschläger , all das muss reibungslos und systematisch funktionieren , damit ein Nutzer ein Produkt von Ihrer Plattform kauft , das letztendlich zu Einnahmen führt Nun, das erfordert ein fundiertes Verständnis der technischen Systeme, denn all diese Informationen müssen reibungslos fließen und man muss , Sie wissen schon, einige Analysen oder eine Bewertung daraus machen Sie wissen schon, einige Analysen oder eine Bewertung daraus Strategisches Denken ist wiederum wichtig, denn ein Produktmanager muss aus A-, Geschäfts- und Endnutzerperspektive denken und diese Anforderungen an die Beteiligten im Bereich Technik und maschinelles Lernen weitergeben. Drittens sind ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten gefragt. Ähm, einige Kommunikationsfähigkeiten sind sowieso wichtig, aber sie werden hier immer wichtiger , weil die Art von Stakeholdern, die Sie als Datenwissenschaftler haben würden , eher in Bezug auf ihre Terminologien sprechen, die sie verwenden Zum Beispiel Genauigkeit, Erinnerungspräzision. Dies sind die Begriffe, die sie täglich verwenden. einem Produktmanager wird erwartet, dass er das versteht und entsprechend kommuniziert, oder? Und wenn sie mit Geschäftsbeteiligten sprechen , einige dieser Fachjargons nicht in die Geschäftstreffen Es muss in eine Welt übersetzt werden , die sie verstehen Zunehmende Trends, die immer beliebter werden und daher der Bedarf an KI-Produktmanagern steigt. Erstens, dieser verstärkte Fokus auf erklärbare KI, wie ich Wie wir alle wissen, funktioniert oder mischt sich maschinelles Lernen so, dass es sich in erster Linie um eine Blackbox handelt, die Sie in eine Eingabe eingeben und eine Ausgabe erhalten, und was ist der Grund dafür dass diese Ausgabe eine komplette Blackbox ist, Nun wollen die Leute genauer erklären, warum dieser Input gegeben wurde oder warum dieser Output gekommen ist, falls ich diesen Input gegeben habe. Eingabe bedeutet, dass ich als Nutzer auf TikTooPut gehe, heißt, warum habe ich diese Empfehlung bekommen Erklärungen werden immer wichtiger A , um Ihre Entscheidungsfindung zu verbessern, ebenso wie für Ihre externen Stakeholder Sie müssen kommunizieren, was genau in dem Produkt passiert. Zweitens wächst das Interesse an KI-gestützter Personalisierung und Automatisierung Systeme werden effizienter, Systeme werden personalisierter Personalisierung ist wiederum wichtig, um maximale Effizienz oder maximales Umsatzpotenzial zu erreichen Daher ein schnelles oder wachsendes Interesse an KI, insbesondere wenn Sie in einer Welt , in der es Open-Source-Chat-GPT gibt, es Open-Source-Chat-GPT gibt, Anwendungen auf der Grundlage dieses Big-Data-Modells erstellen können , das unter Open-Source-Gesichtspunkten erstellt wurde Open-Source-Gesichtspunkten erstellt Die Server werden zunehmend billiger oder die Server arbeiten in einem Umfang, in wir tatsächlich riesige Datenmengen verarbeiten können. Alle anderen externen Faktoren tragen also ebenfalls Entwicklung oder zum wachsenden Interesse in diesem Bereich bei . zuletzt, aber nicht zuletzt ethische Praktiken rund um KI und Verantwortlichkeiten. Da sich die Welt in Bezug auf die Entwicklung dieser Technologien weiterhin sehr schnell weiterentwickelt auf die Entwicklung dieser Technologien weiterhin sehr schnell , müssen wir bei der Verwendung dieser Technologien sehr ethisch vorgehen. Und als Produktmanager, selbst als Unternehmensvertreter oder CEO eines Unternehmens, müssen Sie sehr effektive Entscheidungen treffen, um keine Kompromisse bei der Ethik des Einsatzes von KI Das bedeutet im Grunde, dass Sie, wissen Sie, nicht der menschlichen Verwundbarkeit arbeiten um einen bestimmten Artikel zu kaufen, oder? Es muss an verschiedenen Stellen des Produkts Haltestellen geben, um sicherzustellen, dass die Ethik nicht verletzt wird Und gerade jetzt, in dieser Welt, es sich um eine Blackbox handelt, wird Transparenz wichtig, und mit Transparenz wird Transparenz wichtig, und mit Transparenz wird ein besseres ethisches Management beim kontinuierlichen Einsatz von KI noch wichtiger Das waren also, wissen Sie, einige der Fähigkeiten oder warum KI-Produktmanager heutzutage immer relevanter werden. Dies waren einige Punkte , die darauf zugeschnitten sind, und die Leute können ihre Karriere in diese Richtung fortsetzen. Sie wissen schon, es ist ein sehr gefragter Bereich. Denn die Technologie wird weiter wachsen von 6. AI/ML-Produktmanager: Details: Lassen Sie uns zunächst einige der Aufgaben besprechen, die sich von einem Produktmanager für maschinelles Lernen von herkömmlichen PMs unterscheiden , beginnen wir mit Diese PMs bräuchten also ein solides Verständnis von künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft im Allgemeinen A: Um mit Datenwissenschaftlern und Ingenieuren zusammenarbeiten zu können und auch beurteilen zu wenn Sie einen Datenwissenschaftler bitten, ein Modell zu erstellen, was das wirklich bedeutet, in welchen Fällen ein heuristisches Modell besser funktionieren würde als ein neuronales Netzwerkmodell Wie groß ist der Datenumfang, der benötigt wird , bevor Sie überhaupt ein datenwissenschaftliches Modell vorschlagen können Wie entwickelt sich der Übergang von einfachen Heuristiken zur manuellen Auswertung von Daten zu einem ausgefeilteren Modell Wie benutzt man, wenn ein Modell einmal erstellt ist, wie findet man heraus, was diese Wenn Ihnen also ein Datenwissenschaftler sagt, dass die mit diesem Modell erzielte Genauigkeit 95% beträgt. Also erstens, was bedeutet diese Genauigkeit? Was bedeutet es? Was bedeutet die Rückrufnummer oder die Präzisionsmetrik? Äh, und in verschiedenen Branchen bedeutet das sehr unterschiedliche Dinge. Nehmen wir an, einer der klassischen Anwendungsfälle ist Erkennung einer Krankheit mit Hilfe von Bildgebung, richtig? Wenn Sie also mit einer gewissen Sicherheit eine Röntgenuntersuchung durchführen , können Sie feststellen, dass diese Krankheit, ähm, diese Krankheit ist, ähm, die Wahrscheinlichkeit dieser Krankheit zu erkranken, sehr geringer ist gegenüber sehr mehr, sehr geringer gegen mehr. Wenn Sie nun sagen, dass mein Modell zu 95% genau ist, bedeutet das, dass meine Krankheit in 95% der Fälle genau vorhergesagt wird. Nun, was ist mit diesen 5% der Fälle, richtig? Nun, das ist ein sehr kritischer Fluss. Eine Person, äh, Sie wissen schon, oder ein Arzt, der an der Genauigkeit dieses Modells arbeitet , ist vielleicht für diese 5% der Benutzer nicht sehr genau In diesem Fall sind die Auswirkungen sehr hoch, wenn Sie diese 5% nicht identifizieren können, im Vergleich zu etwas, das nicht sehr kritisch ist Zum Beispiel funktioniert mein Empfehlungsmodul mit einer Genauigkeit von 95% Nun muss diese Zahl, dieselbe Zahl, in diesen beiden Branchen sehr unterschiedlich behandelt werden . Man sollte die wahre Bedeutung dieser Zahlen verstehen , wenn man mit Theta-Wissenschaftlern zusammenarbeitet , und diese Zahl entsprechend den Datenströmen verwenden diese Zahl entsprechend den Datenströmen Die zweite ist die Datenanalyse. Auch hier wird es für einen jährlichen PM immer wichtiger, weil die meisten Entscheidungen, ob sie nun auf Empfehlung, ob es sich um Genauigkeitszahlen handelt, ob es sich um unterschiedliche Anwendungsfälle handelt, ein Großteil dieser Entscheidungen auf der Grundlage von Zahlen getroffen werden muss. Also A, welche Zahlen sind wirklich wichtig in Bezug auf den Geschäftskontext, in Bezug auf die Benutzerbedürfnisse und auch einfach, um das Verständnis großer Datenmengen im Griff zu haben . Drittens ist strategisches Denken. Auch hier ist es allen Produktmanagern gemeinsam. Aber hier gilt es, die Brücke zwischen der Umwandlung von technischem Verständnis Verbraucher- und Geschäftsbedürfnisse zu strategisch den umgekehrten Weg zu denken, während Sie in der Lage sind, Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren. Zum Beispiel, wenn es einen zunehmenden Trend zu, sagen wir, Tintenfischspielen gibt, die auf Netflix immer beliebter werden Wie können Sie das in einem KI-Produkt nutzen, das zu mehr Views oder mehr Blicken auf Ihrer Plattform führen kann zu mehr Views oder mehr Blicken auf Ihrer Plattform führen Dies kann, sagen wir, mit einem KI-Modell oder einem KI-Produkt einfach bewerkstelligt werden. Was sind die anderen Trends, die Sie analysieren und in Ihr Produkt einfließen lassen müssen ? Was ist die Machbarkeit oder was ist die TTL? Die Einführung einer solchen Übung. Daher wird die Machbarkeit oder das technische Verständnis wirklich wichtig. Ebenso wichtig ist strategisches Denken , um eine Geschäftsanforderung oder ein wachsendes Profil in eine umsetzbare oder umsetzbare Erkenntnis umzuwandeln ein wachsendes Profil in eine umsetzbare . Ethik, wie wir angesichts wachsender Bedenken in Bezug auf die ethischen Praktiken der KI erörtert haben , liegt in der Kernverantwortung eines Produktmanagers, für Transparenz, Fairness, einen ordnungsgemäßen Verhaltenskodex und die Einhaltung von Vorschriften gemäß den staatlichen Standards zu sorgen Fairness, einen ordnungsgemäßen Verhaltenskodex und die Einhaltung von Vorschriften gemäß den staatlichen Standards zu gemäß den Erfolgskennzahlen, wie wir bereits besprochen haben, die Welt heute nicht mehr glaubt die Welt heute nicht mehr nur an eine Black-Box-Denkweise. Sie müssen mit fundierteren Argumenten untermauert werden , um zu verstehen, was ein Output im Grunde bedeutet. KI-Integration. Auch hier geht es um eine eher technische Nuance, aber um die Integrationen, die überall in den Produkten benötigt werden, was Komponenten wie personalisierte alkoholische Getränke erfordert Wie ich schon sagte, dass einem Benutzer auf der Grundlage dieses historischen Kontextes andere Dinge gezeigt werden müssen als anderen Benutzern, andere Dinge gezeigt werden müssen als anderen Benutzern Das bedeutet, ähm, sogar Vorhersagen für einen Nutzer, der ein begeisterter Nutzer von Les TikTok war vier verschiedene Artikel über diese Plattform gekauft hat verschiedene Artikel über diese Was ist die Vorhersage des Lebenswerts, den ein Benutzer der Plattform durch KI-Module bieten kann Sie können das tatsächlich berechnen, wenn ich sagen wir, bis jetzt 100$ für Tik Tok ausgegeben habe, indem ich Produkte gekauft habe. Was ist der Lebenszeitwert für diesen Benutzer? Auch dies ist wichtig, um die Budgetierung korrekt durchzuführen , um Einnahmen und PNL richtig vorherzusagen Und schließlich Konversationsschnittstellen. Jetzt, wo viele verschiedene, ähm, Ausgaben oder Formate von KI immer beliebter werden, sagen wir, Sprachassistent oder textbasierte Suche oder textbasierte Konversation KI beschränkt sich nicht mehr nur auf Empfehlungen, die auf Bildern oder Text basieren. Es ist dazu gekommen, verschiedenen Kanälen zu folgen oder sich dort vorzustellen dasselbe Produkt von Vorteil sein kann. Identifizieren Sie also solche Möglichkeiten und integrieren Sie diese Kanäle in Ihren bestehenden Pod. Nun, das waren einige der Unterschiede in den Verantwortlichkeiten gegenüber herkömmlichen Produktmanagern, die ML-Produktmanager haben müssen.