筆記: AWS 新創洞察系列 — AI 先行

Published:
  Lastmod: 2023-01-16
by Ernest Chiang

(圖說：手寫筆記預覽。Han-Shen 分享的產品設計思路架構。Image source: Ernest Chiang。)

這場「AWS 新創洞察系列 — AI 先行時代．新創思維的全面轉型」活動，邀請了三位實力講者，主題內容也都是目前手上剛需，很開心能聽到他們的分享，並在會後簡單交流。

內容大綱

主題與講者

  • 2:00 PM - 2:20 PM
    • #1 在 AWS 上實現創新的 AI/ML 新創
    • Alex Cheng, Startup Business Development Manager, AWS
    • Rich Fuh, Joint Innovation Center Manager, AWS
  • 2:20 PM - 3:20 PM
    • #2 矽谷盛行 — 決定 AI 產品成敗的 UX 設計思維
    • Han-Shen Chen, Product Design Lead, AWS AI
  • 3:40 PM - 4:40 PM
    • #3 何謂從 0 到 1最好的技術管理？打造面向後 MVP 時期的 AI 產品起步之旅
    • Bo-Yu Chu, CTO, Credidi Inc.
    • Former Senior Software Engineer, Gogoro
  • 4:40 PM - 5:40 PM
    • #4 AI 賦能的行銷科技趨勢與組織實踐
    • Josie Cheng, Retail/CPG Growth Solution Lead, AWS

筆記下載

1 在 AWS 上實現創新的 AI/ML 新創

Alex 和 Rich 開場分別介紹 AWS Activate Program, AWS Joint Innovation Center, AWS Educate Program 等有利於新創事業、學術研究或學習等的特別方案，加速新創到達市場的過程。

Alex 建議新創事業可以先從 AWS Activate Program 的 Founders Program 開始，US$1,000 AWS credits + US$350 Developer Support credits 等實質幫助。後續如果加入 VC、加速器、孵育器等還可以再申請 Portfolio Program 獲得最多高達 US$100,000 AWS credits + Business Support credits 等資源。

學術研究與學習則可以透過 AWS Educate Program，不需要信用卡，有獨立特殊通道，可以盡快開始動手打造。

補充最近看到一篇美國 Dendron (YCW21) 的 Kevin 分享他親身申請 AWS/GCP 新創特別方案的過程紀錄與比較。（這個資訊可能會隨時間而改變，大家可以多方收集資訊、多問多比較，找到適合自己的方案。）

2 矽谷盛行 — 決定 AI 產品成敗的 UX 設計思維

一月底在 Clubhouse 房間亂跑遇見 Han-Shen 分享矽谷的產品設計經驗，井井有條，且思路清晰，印象深刻。在看到他是這場活動的講者之一時，馬上手刀報名按下去。

今天 Han-Shen 分享的內容中我最印象深刻的是一張 Product Design 的層級順序圖（如本文開頭截圖，或下載我的手寫筆記），解答並應證了我這幾個月的推論。這張圖很精簡地將四件事情整合在一起：

  1. 時間順序: old product > interaction > past context > future context > interaction > new product
  2. 三個層級: product level, interaction level, context level
  3. 兩個階段: deconstruction preparation > designing
  4. 一個週期: WHAT > HOW > WHY : WHY > HOW > WHAT

原本這四件事情拆開來看是都合理，但是想要整合起來嘗試具體行動，卻又窒礙難行（至少我自己等級不夠而歷經了撞牆期），但這張圖給了我一個 aha! 解了! 的快感 :)

這張圖 Vision in Product design (ViP) 的來源出處是這本書籍「Vision in Design: A Guidebook for Innovators」（作者是 DU 的兩位教授），另外這篇文章「reframing method」也有做一些闡述。

其他 Han-Shen 提到的資訊大部分已經存在個人資料庫中，但好資訊不怕重複，以下簡單文字備註，方便搜尋與連結（也想測試看看 backlinks）：

  • 設計師視角
  • 三角形: UX + PM + EG
  • Wright brothers v.s. Samuel Pierpont Langley
    • Wright brothers 不是飛行器的發明者，而是控制飛行器 (UX) 的發明者。
  • Customer experience > Working backwards
  • 留意不經意植入的偏差 (bias)
  • ML Impact x User Impact
  • Automation & Intention
    • Trigger
  • Machine Learning v.s. Machine Teaching
  • Inter-modal v.s. Multi-modal
    • consider different inputs & outputs
    • on the same thing/thread
  • What are the outputs with different confidence level? - Trust
  • Affect Design Behavior Architecture
    • Reflect
    • Routine
    • React
  • Product Horizon
    • Horizon 1
    • Horizon 2
    • Horizon 3
  • 人怎麼做決定?

延伸閱讀：

休息片刻後接著是兩場也是收穫頗豐的演講。

3 何謂從 0 到 1 最好的技術管理？打造面向後 MVP 時期的 AI 產品起步之旅

Bo-Yu Chu, 水滴 CTO.

原本可能成為理論物理學家的 Bo-Yu 非常有料，雖然投影片內容使用大量文字（與前一位講者相比，字多出很多），但是架構清楚易懂，分享了許多「痛過才知道」的經驗談。

這個小時，從他的分享中我稍微開竅了如何結合 IoT 與 AI (ML) 的連接點。Bo-Yu 所分享的流程架構（參閱我繚亂的手寫筆記）與我們更新部署 IoT 裝置有著非常相似的流程架構，但他找到了斷點進行拆解，並強調了基礎與驗證 (validation) 的重要性。

筆記摘要:

  • Collect > Systemize > Transform > Prepare, Insights > Learning, Research > 無敵星星!
  • To See is To Believe (2C is 2B! XDD)
  • HIPPO (過度開發?), HiPPO (Highest Paid Person Opinion?)
  • 最後以 Be True 收尾，非常畫龍點睛。

4 AI 賦能的行銷科技趨勢與組織實踐

演講結束後整理筆記時才發現講者 Josie Cheng 就是平常有在收看產品三眼怪作者之一的 Josie :p

Josie 是 AWS GCR 用戶增長解決方案負責人，為企業客戶提供科學化的用戶運營顧問服務。

今天 Josie 以「你的日常生活，有什麼改變?」開頭，回顧行銷的歷史演進、科技演進、獲取資訊的改變、觸達媒介的改變，然後帶到「精準」的定義、「維度」、「不同需求」而需要動態化調整，接到「迭代」，形成一個主流程。

這個主流程相當重視數據，以數據/事實作為接下來為達成目的之行動方案的基礎。

在這個主流程中，Josie 套用實際 Amazon/AWS 在使用的案例與指標 (DSI)，拆解背後的思路，最後以「從確定的標準答案，到不確定的持續迭代」收尾，一氣呵成。

結論

李安電影臥虎藏龍裡頭有這麼一句台詞：

「你記住，這輩子你不管做什麼，都一定要誠實地面對你自己。」

也許貫穿今天這三場圍繞著「AI」、「Product Design」、「Be True」、「不確定的持續迭代」之後可以改寫成為：

「你記住，這輩子你不管做出什麼模型，都一定要誠實地面對你自己、面對不確定性，並持續迭代。」

謝謝三位講者以及 AWS 在這麼舒服的場地，帶來這麼有連貫性、知識性的內容。

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