広義には狭義の生成人間の知能の研究を介してコンピュータ・シミュレーションの人間の知性をできるように言及しているが、コンピュータはチューリングテストに合格することを可能にする任意の方法及びシステムを指します。
AIがそれを行うためのプロダクトマネージャーは、製品の実際の操作である：ビッグデータ+ +高度なアルゴリズムは、完全に力を計算します。
まず、データ相
データステージ：AIの伝統的なプロダクトマネージャー、プロダクトマネージャーが含まれます。
伝統的なAIのプロダクトマネージャー、プロダクトマネージャーが含まれて - いくつかの実際の製品概要の後、伝統的なAIのプロダクトマネージャーとの関係は、プロダクトマネージャーは、関係を含めることです。
私はしばらくの間、私たちの製品は、常に学生に伝える考え、なぜ伝統的なプロダクトマネージャーとの違いは？AIは、プロダクトマネージャーのコアコンピタンスは何をする必要がありますすべきですか？AIのプロダクトマネージャーは、思考の何モードですか？
AIのプロダクトマネージャーは、伝統的なプロダクトマネージャの内容を理解することがあるような製品マネージャーのAI AI時代についてBenpianの話は、モデルへの任意の能力の一部である必要がありますので、プロダクトマネージャーの事自体は違いがある思考の比較的多くの異なる動作モードは、あります。
AIプロダクトマネージャーとプロダクトマネージャーは、サイド比較して、伝統的な包含および進行の関係（AIは、従来のプロダクトマネージャー、プロダクトマネージャーを含む）ではない側です。
1. AIコアコンピタンス製品マネージャ
1.1 AIコンピテンシーモデル
AIコンピテンシーモデルのみを強化する場所のニーズを知るために、自分の不備を知って、弱点の強みの自己評価のためのプロダクトマネージャーです。
AIプロダクトマネージャーコンピテンシーモデルリストの視覚的に確認することで、あなたはAIプロダクトマネージャーコンピテンシーモデルは、モデルの伝統的なプロダクトマネージャーの能力によって覆われています。
モデルの能力：
従来のプロダクトマネージャのビューの市場の観点から、製品マネージャの位置は、フロントエンドプロダクトマネージャ、背景のプロダクトマネージャ、データプロダクトマネージャ、支払い、ERP製品マネージャ、CRM製品マネージャー、サプライチェーン、製品マネージャ、POPプロダクトマネージャのプロダクトマネージャとして多数のセグメントを、浮上していますように、AIは、プロダクトマネージャー、製品のこれらのモデルのマネージャーとAI技術を使用して、これらの製品と経験の性能を向上させる機能です。
伝統からの通信効率とAIの専門技術者を向上させるためにAIのプロダクトマネージャー、プロダクトマネージャー、クロスボーダーの容量で、5電源製品、フレームワークの知識、専門的な技能、組織の影響力とその知識必要に応じて引当金と能力開発のレベルに。
AI技術は、日を追うごとに技術自体、急速な発展の期間中であるため、製品マネージャー、非管理者は、製品の機会のこの波をつかむ必要があります。力、円のプロダクトマネージャーに来てください。
要約：
AI AI技術のプロダクトマネージャーは、すべての製品マネージャーにこそAI技術の、方法を知っている再シャッフルする機会、レースのラインを開始する再ゼロに機会を持って、再shuffleに製品の動作を可能にする機会AI技術。
運用管理を行うためにプロダクトマネージャーを行うには、すべての人々の基盤に「熱い」新しい機会AI技術、AIは傑作の例は、オペレータAI AI製品はAIを持っている必要があり、AI技術を理解するために、オペレータが必要で必要となった別の良いのプロダクトマネージャープロダクトマネージャーのコアコンピテンシーモデル。
AIは、その技術を理解するだけでなく、国境を越えた能力のAIプロダクトマネージャーコンピテンシーモデルを必要とする操作を理解し、クロスプロダクトマネージャーのポジションです。
1.2データ機能
AIとビッグデータのマージが、現実のものとなっています。ビッグデータを通り、AI技術に学習アルゴリズムの画期的な結果を得るためのAI技術は、大規模なデータ・アプリケーションによって特徴づけされているすべての場所であり、徐々にすべてのセクターにし、すべての分野で浸透。
私たちは新しい時代の特性のためのAI技術のシンボルのような大きなデータ・アプリケーションに直面しています。AI製品は、ビッグデータ・プラットフォーム・ソリューションを顧客に提供するために組み合わせる現在の技術動向を適応し、製品の良い市場の需要を持つことです。
AIのプロダクトマネージャーは、6つの大容量データの製品を持っている必要があります。
1.統一メタデータ管理：メタデータは、生データに含まれるすべてのシステム、プロセスおよびマニュアル」のコンテキスト内のすべてのデータを参照する知識である、統一されたメタデータの管理には、ビッグデータのためのビッグデータ製品の重要な一部となっています品質がより効率的にビッグデータの維持管理のための基礎を提供します。
2.データ管理基準：ビッグデータ製品は秩序で行うことができるが、統一されたメタデータのための統一されたデータの標準を確立し、統合データ統合、データ品質の向上とその根拠を提供しなければなりません。
3.大規模データ品質管理：データの品質は、大規模なデータ品質の管理を通じて、あなたがきれいな、信頼性の高いデータを得ることができ、データアプリケーションの基本です。これは、ビッグデータ製品の重要な目標ですが、また、大規模なデータ値のために必要な前提条件を演じます。
4.マスターデータ管理：システムとモジュール間のマスタデータ、分野横断的、地域横断的、高品質要件、時間に敏感な要件、繰り返しのビジネスを使用している基本的かつ機密データがあります。
マスタデータは、それが金のデータとみなされ、企業情報システムの中枢である事業運営と意思決定分析の基礎です。これより良いサポート分野横断的、クロスアプリケーションのように、その完全性、一貫性、正確性、適時性を保証するために、マスターデータの管理を介してデータ融合の適用を必要とします。
5.ビッグデータの統合：データの統合は、単に大規模なデータが物理的に保存されているが、また、データ標準、統一メタデータ定義、データ間を確立するために必要なターゲットデータサービスへの加工の外部データに基づいて設定されていません本来の協会。
6.ビッグデータのセキュリティとプライバシーの保護：データ情報利便性の人間の生産と生活にはなく、前例のないデータのセキュリティとプライバシーの脅威、大規模な国家安全保障、ビジネス、個人のプライバシーに小さなからすべての必要性をもたらしましたデータのセキュリティとプライバシーの脅威を強化するために様々な角度。
AI AI製品のビッグデータによる製品開発のデータステージでのマネージャー、タイムリーにアクセスでき、正確で、信頼性の高い、高品質なデータセキュリティ脱感作は、アプリケーションの大規模なデータ・奥行きの広い範囲のために、企業のデータは、操作の強力な製品移行を提供します開始点。
1.3データ生態学閉ループ機能
同社の製品の運用データを構築し、データのサイロを壊す、最近はBATまたは他の植物のいずれかは、大規模なデータ製品を構築するために懸命に努力しています。
アリババグループ、例えば：その大きなデータ、最近の製品の操作、「→アプリケーション（グループの外部データ・マイニング・ニーズ）をカーディング→組織構造、仕様（分野横断的なデータ・テーブル・チームの設立を）確立する事業をカーディングする一般的な手順データ（統合グループ内の外部データ）ビッグデータ製品プラットフォーム技術の導入→→大規模なデータ製品、「ビッグデータの製品は、事業用資産になるデータアプリケーションとデータ操作のための基礎を提供します。
第二に、山や田舎
AIプロダクトマネージャーの新製品を作成するには：田舎にダウン。
AI大きなデータ製品のプロセスを通じて、将来のプロダクトマネージャーは、山や田舎の段階に到達します。
ここRustication手段：ベルトAI、伝統行きます。
これは、プレーンな言葉がよく理解見えますが、その背後にある論理は本当に簡単。
どこへ行くの業界へのAI技術により、非常に多くの顧客が自然にいくつかの特に効果的な痛みのポイントを理解するだろう。そして、完全にAIの道を解決するために、「痛みのポイントは、製品設計を行う持っている」道をたどります。顧客の痛みのポイントをヒットした後、効果をもたらすことは、非常に明白な、高速で反復的な製品であることにより、注文が入って来があることを確認するために、より良いサービスを提供しています。
AI +の効果は、貿易スキームが明らかである：第一に、それは人件費の大幅な削減をもたらすでしょう。第二に、精度は大きく改善されます。再度、伝統的な方法の前に新製品を作成することである破壊的な変化があります。
三、AIの時代
AI時代：AIのプロダクトマネージャーは、ゼネラルマネージャー/ CEOであります
従来のプロダクトマネージャーの時代は、参照良いプロダクトマネージャーは、製品の開発を導くことができ、また、同社の発展を導くためだけではありません。
彼は、プロジェクト管理とチームマネージャーは鋭い洞察力、素晴らしい製品を粉砕し、心理的なユーザーおよび製品の詳細の間を歩くための柔軟性を持って、また良い演奏です。
AIの時代、そのエネルギーは、AI技術は、このように共同伝統的な製品は、製品を行う機会を一周プロダクトマネージャー一度これを行うには希望を与えて、製品を再定義する機会を与える属性のため。
AI技術や製品の効率的なクロスボーダー、クロス及びその他の特性の使用をマスターして、ゼネラルマネージャーまたは最高経営責任者（CEO）である製品、AIのプロダクトマネージャーを作るために編成再びCEOになる前に到着、あなたは優れたAIのプロダクトマネージャーになるために必要があります。
CEOの優れたAIプロダクトマネージャ製品のメンバーを用意することは、人々が中心です。
従来の倍のプロダクトマネージャーは、ユーザー中心の目標は、人間中心の目標のためのAIのプロダクトマネージャーは、ちょうど満たすユーザーの需要暗黙の明示的な需要への明示的な要求ではないですが、また、人々の暗黙の需要を満たします。
研究の人々を含む人間中心の製品ライフサイクル管理製品マトリックスのAIの時代あなたは究極を達成するために市場に製品の以前の世代を置けば、あなたが競争を気にしないので、競合製品の人々はまた、時代の人の独自のプロダクトマネージャーAIの要件を含めます反対派は、限り、あなたは自身のものとして、やった後、その上に製品の以前の世代を超えました。
あなたは究極を達成するために市場に製品の以前の世代を置く場合は、その上に製品の以前の世代を超えている限り、あなたが所有して、その後、競合他社が何をすべきかを気にする必要はありません。
AI AI技術のプロダクトマネージャーは、理解し、AI技術なしで動作するだけでなく、AI技術の人間性を理解することができます。
伝統からAIのプロダクトマネージャー、プロダクトマネージャー、ツール、および基本的な理論に共通しているが、異なる思考がたくさんあります。