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隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，AI產(chǎn)品經(jīng)理這一新興角色逐漸成為行業(yè)熱點(diǎn)，但其定義和邊界卻依然模糊不清。本文從一位資深產(chǎn)品經(jīng)理的視角出發(fā)，深入探討了AI產(chǎn)品經(jīng)理的真正內(nèi)涵，供大家參考。

最近有個(gè)朋友跟我吐槽，說自己做了11年產(chǎn)品經(jīng)理，從2014年就開始設(shè)計(jì)推薦系統(tǒng)、用戶畫像，現(xiàn)在滿大街都在講?“AI產(chǎn)品經(jīng)理”，搞得他很困惑：難道我一直在做的就是AI產(chǎn)品經(jīng)理？還是說只有做ChatGPT、Midjourney這種對(duì)話工具的才算？

這個(gè)問題很有意思，也很現(xiàn)實(shí)?，F(xiàn)在打開任何一個(gè)招聘網(wǎng)站，”AI產(chǎn)品經(jīng)理”的崗位描述五花八門，有的要求懂算法模型，有的只要會(huì)用AI工具寫PRD就行。培訓(xùn)機(jī)構(gòu)更是把這個(gè)概念炒得火熱，動(dòng)不動(dòng)就說?“AI產(chǎn)品經(jīng)理薪資高30%”、?“不懂AI就要被淘汰”。

說實(shí)話，這種焦慮營銷挺讓人反感的。作為在這個(gè)行業(yè)摸爬滾打了20年的老產(chǎn)品人，我想從更務(wù)實(shí)的角度聊聊這個(gè)話題。

一、到底什么是AI產(chǎn)品經(jīng)理？

其實(shí)這個(gè)概念沒那么玄乎，我們可以分兩個(gè)層次來看：

第一種是”技術(shù)驅(qū)動(dòng)型”，就是那些直接用AI技術(shù)做產(chǎn)品核心功能的同學(xué)。比如做推薦系統(tǒng)、語音識(shí)別、圖像處理這些，需要跟算法工程師天天打交道，參與模型訓(xùn)練、調(diào)參、上線。這些朋友確實(shí)需要懂一些技術(shù)原理，至少能聽懂工程師在說什么。

第二種是”工具應(yīng)用型”，就是在傳統(tǒng)產(chǎn)品工作中深度使用AI工具的產(chǎn)品經(jīng)理。他們可能做的還是電商、社交、工具類產(chǎn)品，但會(huì)用AI來提升工作效率，比如用DeepSeek分析用戶反饋、生成競(jìng)品報(bào)告、優(yōu)化文檔寫作等。

我那個(gè)朋友的情況很典型。推薦系統(tǒng)本身就是機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典應(yīng)用，用戶行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，預(yù)測(cè)用戶喜好，這不就是AI嗎？只不過當(dāng)年沒有”AI產(chǎn)品經(jīng)理”這個(gè)說法而已。

所以，別被這些新概念嚇住。很多時(shí)候，我們已經(jīng)在做AI相關(guān)的工作，只是沒有貼上這個(gè)標(biāo)簽。

二、AI產(chǎn)品經(jīng)理需要什么能力？

說到能力要求，確實(shí)跟傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理有些不同：

技術(shù)敏感度要強(qiáng)一些

不需要會(huì)寫代碼，但要能理解技術(shù)邊界。比如知道什么場(chǎng)景適合用機(jī)器學(xué)習(xí)，什么時(shí)候用規(guī)則引擎就夠了。跟算法同學(xué)溝通時(shí)，不會(huì)因?yàn)槁牪欢兂蓚髟捦病?/p>

我記得剛開始做推薦系統(tǒng)時(shí)，經(jīng)常被工程師的各種專業(yè)術(shù)語搞暈。后來發(fā)現(xiàn)，其實(shí)不需要深入到數(shù)學(xué)公式，理解業(yè)務(wù)邏輯就夠了。比如協(xié)同過濾，說白了就是”買了這個(gè)商品的人還買了什么”；內(nèi)容推薦，就是”你喜歡這類內(nèi)容，給你推薦類似的”。

數(shù)據(jù)思維要更系統(tǒng)

AI產(chǎn)品的核心是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響效果。需要關(guān)注數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注的全流程，而不是只看最終的報(bào)表數(shù)字。

最痛苦的經(jīng)歷就是花了幾個(gè)月優(yōu)化推薦算法，效果還是不理想，后來發(fā)現(xiàn)是數(shù)據(jù)標(biāo)注有問題。用戶的”點(diǎn)擊”行為被錯(cuò)誤地當(dāng)成了”喜歡”，而實(shí)際上很多點(diǎn)擊是誤觸或者好奇。

要有風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)

AI技術(shù)容易產(chǎn)生意想不到的問題。算法偏見、隱私泄露、內(nèi)容審核失效，這些都可能讓產(chǎn)品翻車。

比如某個(gè)短視頻平臺(tái)的推薦算法，因?yàn)闆]有考慮內(nèi)容多樣性，導(dǎo)致用戶沉浸在單一類型內(nèi)容里，被媒體批評(píng)**”信息繭房”**。作為產(chǎn)品經(jīng)理，要在功能設(shè)計(jì)時(shí)就考慮這些風(fēng)險(xiǎn)。

學(xué)會(huì)跟AI”對(duì)話”

這是最近兩年新出現(xiàn)的技能。會(huì)寫Prompt不難，難的是理解AI的思維方式，知道怎么引導(dǎo)它給出更好的結(jié)果。

剛開始用ChatGPT寫PRD時(shí)，總是得不到想要的格式。后來發(fā)現(xiàn)，需要先給它設(shè)定角色，再提供具體的模板和要求，最后分步驟讓它完成。就像管理團(tuán)隊(duì)一樣，溝通方式很重要。

三、AI工具到底能幫我們做什么？

很多產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)AI工具的印象還停留在”寫個(gè)文案、翻譯個(gè)文檔”的層面，其實(shí)它的價(jià)值遠(yuǎn)不止這些。

需求分析變得更高效

以前分析用戶反饋，要么靠人工一條條看，要么用簡單的關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)。現(xiàn)在用DeepSeek這類工具，可以快速提取用戶痛點(diǎn)，甚至發(fā)現(xiàn)一些隱性需求。

我們之前做一個(gè)功能優(yōu)化，人工分析了幾千條反饋，結(jié)論是”界面不夠美觀”。后來用AI重新分析，發(fā)現(xiàn)真正的問題是“入口太深，用戶找不到”。這種洞察的深度確實(shí)超出了傳統(tǒng)方法。

競(jìng)品分析不再是體力活

原來做競(jìng)品分析，要一個(gè)個(gè)下載App，做表格對(duì)比，寫報(bào)告?，F(xiàn)在可以讓AI自動(dòng)抓取信息，生成結(jié)構(gòu)化的分析報(bào)告。雖然還需要人工驗(yàn)證，但效率提升明顯。

關(guān)鍵是AI能發(fā)現(xiàn)一些我們?nèi)菀缀雎缘募?xì)節(jié)。比如競(jìng)品在某個(gè)功能上的微創(chuàng)新，或者不同版本間的變化趨勢(shì)。

文檔寫作告別加班

PRD、MRD、競(jìng)品分析報(bào)告，這些結(jié)構(gòu)化文檔最適合AI來處理。給它一個(gè)框架和要點(diǎn)，它能快速生成初稿，然后我們?cè)賰?yōu)化調(diào)整。

最大的價(jià)值是保證了文檔的完整性。AI不會(huì)像人一樣遺漏某個(gè)模塊，也不會(huì)因?yàn)橼s時(shí)間而草草了事。

數(shù)據(jù)分析變得更智能

以前寫SQL查數(shù)據(jù)，寫完還要畫圖表，分析趨勢(shì)?，F(xiàn)在直接把需求告訴AI，它能生成查詢語句，甚至直接給出分析結(jié)論。

當(dāng)然，核心的業(yè)務(wù)判斷還是要靠人。AI可以告訴你”用戶留存率下降了15%”，但為什么下降、怎么解決，這些還需要結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景來思考。

四、未來趨勢(shì)：從工具到伙伴

AI技術(shù)發(fā)展很快，產(chǎn)品經(jīng)理的工作方式也在快速變化。我覺得有幾個(gè)趨勢(shì)值得關(guān)注：

垂直化越來越明顯

通用的AI工具已經(jīng)很多了，接下來會(huì)出現(xiàn)更多針對(duì)特定崗位的專用工具。比如專門為產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計(jì)的需求分析工具，為運(yùn)營人員開發(fā)的內(nèi)容生產(chǎn)工具。

人機(jī)協(xié)作成為常態(tài)

AI不會(huì)取代產(chǎn)品經(jīng)理，但會(huì)改變我們的工作方式。未來的產(chǎn)品經(jīng)理需要學(xué)會(huì)跟AI”搭檔”，各自發(fā)揮優(yōu)勢(shì)。

AI擅長處理數(shù)據(jù)、生成內(nèi)容、發(fā)現(xiàn)模式；人擅長創(chuàng)新思考、情感理解、價(jià)值判斷。兩者結(jié)合，效果會(huì)更好。

倫理和合規(guī)越來越重要

隨著AI應(yīng)用的普及，相關(guān)的法律法規(guī)也在完善。產(chǎn)品經(jīng)理需要更多地考慮AI使用的合規(guī)性，避免踩紅線。

比如用AI處理用戶數(shù)據(jù)時(shí)，要確保隱私保護(hù)；用AI生成內(nèi)容時(shí)，要避免版權(quán)糾紛。這些都需要提前規(guī)劃。

五、你算不算AI產(chǎn)品經(jīng)理？

回到文章開頭的問題，如何判斷自己是否屬于AI產(chǎn)品經(jīng)理？

我覺得關(guān)鍵不在于標(biāo)簽，而在于思維方式：

• 你是否主動(dòng)思考AI技術(shù)在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用價(jià)值？
• 你是否系統(tǒng)性地使用AI工具提升工作效率？
• 你是否理解AI技術(shù)的邊界和風(fēng)險(xiǎn)？
• 你是否具備與AI”對(duì)話”的能力？

如果這些問題的答案都是肯定的，那你就是一個(gè)合格的AI時(shí)代產(chǎn)品經(jīng)理，不管別人怎么定義這個(gè)概念。

我那個(gè)朋友后來想明白了，他從2014年就開始做推薦系統(tǒng)，本身就在AI領(lǐng)域深耕了近10年。現(xiàn)在只需要補(bǔ)充一些新的技能，比如Prompt工程、大模型應(yīng)用等，就能很好地適應(yīng)這個(gè)時(shí)代。

六、寫在最后

AI產(chǎn)品經(jīng)理這個(gè)概念會(huì)繼續(xù)演變，技術(shù)也會(huì)不斷更新。但有一點(diǎn)不會(huì)變：好的產(chǎn)品經(jīng)理永遠(yuǎn)要關(guān)注用戶價(jià)值，理解業(yè)務(wù)本質(zhì)，具備創(chuàng)新思維。

AI只是工具，就像當(dāng)年的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)一樣。掌握新工具很重要，但更重要的是保持學(xué)習(xí)能力和開放心態(tài)。

不要被概念和標(biāo)簽綁架，也不要因?yàn)榧夹g(shù)焦慮而失去方向。踏實(shí)做好產(chǎn)品，用好新工具，這就夠了。

畢竟，無論技術(shù)怎么發(fā)展，解決用戶問題、創(chuàng)造用戶價(jià)值，這才是產(chǎn)品經(jīng)理的核心使命。AI時(shí)代也不例外。