产品经理作为产品的代言人和负责人，需要有强大的协作与沟通能力，尤其是在人工智能时代，如果具备良好的沟通协作能力，产品经理的价值就会被放大，主要有如下几个原因：
- 团队组织架构的重新调整。
- 日新月异的技术手段，需要产品经理快速学习和适应。
- 产品研发流程需要更多的跨部门协作。
首先在AI时代的团队组织架构的重新调整，对产品经理的这个沟通协作能力提出了新的挑战。
随着机器学习算法在各个公司的产品线中得到广泛应用，公司内部的组织架构将由于分工精细化而进行调整。，例如机器翻译产品需要使用专门来解决序列到序列的监督学习问题的算法。这种算法的适用场景可能包含对话机器人，元自动生成古诗词或者对联等等，在这种情况下公司很有可能就会成立专门的模型研发组。，以便后期的模型迭代和优化。
另一方面，知识图谱通常在互联网公司被各条产品线的研发人员广泛使用，那么在公司内部也会成立专门维护公司知识图谱的研发组，除此之外由于机器学习需要大数据的支撑数据评测组也是另外一个在数据挖掘领域细分出来的部门。
在这种复杂的情况下，产品经理就需要了解这些新的部门新的成员加入团队后带来的分工和流程上的电话，通过合理的资源整合，在团队中发挥类似于润滑剂的作用。
其次是日新月异的技术手段，需要产品经理迅速的学习和适应。
紧密就像我们之前一篇文章说过的，产品经理需要懂技术，在人工智能时代，产品经理协作的对象不仅仅是前端工程师，后端工程师，交互工程师，ui设计师，还需要和算法工程师的配合，如果对算法一窍不通，就没办法和他人进行深入的交流，失去了交流就没办法驱动公司的技术科研论文化学最佳，在机器学习领域尤其是深度学习领域的技术不断发展，算法工程师需要投入大量的时间调研最新的和最佳实践。产品经理也需要紧跟着算法工程师的步伐快速的丰富自己的知识体系，产品经理只有。拓宽了自己的知识边界，才能实现比竞争对手更好的前瞻性和创造力。
不过产品经理在学习技术的时候还是要掌握一些技巧的，这和研发人员学习技术的方式和目的是截然不同的。
- 产品经理可以迅速的调取知识，而非死记硬背。
比如机器学习涉及到了大量的数学公式如此，产品经理没有必要注意的理解，只需要知道一些关键算法的应用策略和工程实践特征及可爱，而且互联网信息搜索变的的便捷，很多知识只是在需要的时候就能迅速找到就可以了。
- 产品经理可以从业务出发追本溯源的找到知识的源头，带着目的去写学习技术，在开始学习技术之前，要明确为什么要学士，是为了解决什么样的问题，而且要带着问题去学习技术，而不是盲目的学习。
当我们为了掌握所在行业的人工智能技术的应用现状和趋势，可以经常访问一些开源的人工智能算法社区，了解最新的技术发展在工程方面的应用效果和最佳实践，或者去世界顶级。期刊订阅一些所在行业内部应用人工智能技术的论文，这些都是高效的学习方式。
- 除了日常的积累，知识积累之外。产品经理还需要经常和公司内部的技术专家交换知识和观点，将自己理解的技术知识讲给技术专家看看，从他们的视角和自己的理解是否一致，如果不一致是否需要调整和改良，另外由于人工智能本身就是因为门极为复杂的交叉学科，涉及到物理学，数学哲学，认知科学，心理学，计算机控制，生物学，仿生学等等学科产品经理需要和跨界的专家交换思想，扩大自己的思维边界，因为创新往往来源于不同领域的知识交叉。
在产品的研发中，也需要更多的跨部门的协作。
人工智使时代的产品，由于具有更复杂的产品架构，往往需要更多的部门的协同。从工程流程上来说。而要需要前端业务引擎算法和计算平台等各个部门的协作，才能完成研发工作。尤其是当数据来源于不同的部门，是有海量的数据加工和挖掘产品经理，需要协调数据科学团队。，共同的完成某个产品的研发工作在公司还没有成立统一的数据平台之前，产品经理就是公司内部数据整合工作的发动者，只有产品经理最懂行业最懂业务，而数据之力永远是业务驱动的，因此产品经理做这个协调工作再合适不过了。
我是光耀，是一个互联网产品经理。
我正在读《人工智能产品经理》，这是我的读书笔记，我会持续保持更新。如果你也喜欢这方面的内容，那么请在评论里留下你的看法。
