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不少人對(duì)轉(zhuǎn)行 AI 產(chǎn)品經(jīng)理存在 “需精通代碼、深度學(xué)習(xí)” 的誤區(qū)，而從業(yè)者結(jié)合自身經(jīng)歷，拆解 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的三類細(xì)分崗位，分享從動(dòng)手做原型入行，到 “貼地飛行” 聚焦用戶痛點(diǎn)、在試錯(cuò)中成長(zhǎng)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，為想入局者提供清晰方向。

這兩年總有朋友找我聊轉(zhuǎn)行的事，一開(kāi)口就是 “我報(bào)了機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)課，要不要再考個(gè)證書？”“AI 產(chǎn)品經(jīng)理是不是得懂代碼才行？” 每次我都想起自己剛轉(zhuǎn)AI方向的樣子 ——

第一次面試時(shí)被問(wèn) “如何評(píng)估模型效果”，支支吾吾半天說(shuō)不出 “可觀測(cè)性” 幾個(gè)字。最后能拿到 offer，靠的不是那些半生不熟的理論，而是一個(gè)自己瞎琢磨出來(lái)的粗糙原型：一個(gè)幫公司客服整理常見(jiàn)問(wèn)題的 AI 小工具，按鈕能點(diǎn)，邏輯能跑，雖然離 “產(chǎn)品” 還差得遠(yuǎn)，但至少讓面試官看到了我不是只會(huì)紙上談兵。

做 AI 產(chǎn)品這幾年，我踩過(guò)不少坑，也慢慢摸清了這個(gè)崗位的門道。其實(shí)哪有什么 “標(biāo)準(zhǔn)路徑”，無(wú)非是帶著好奇心動(dòng)手試，貼著用戶找問(wèn)題，在不確定里慢慢蹚出方向。

01

先搞懂：AI 產(chǎn)品經(jīng)理不是 “一個(gè)” 崗位，可以分為三類

剛?cè)胄袝r(shí)，我總以為 AI 產(chǎn)品 就是 “做 AI 產(chǎn)品的人”，直到跟著不同項(xiàng)目跑，才發(fā)現(xiàn)這個(gè)崗位其實(shí)分三種，核心訴求天差地別。

第一種是AI 平臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理

簡(jiǎn)單說(shuō)，就是給 AI 工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家做工具。每天打交道的不是普通用戶，是一群盯著模型數(shù)據(jù)的工程師。他們最頭疼的問(wèn)題是 “模型為什么突然不準(zhǔn)了？”—— 可能是新數(shù)據(jù)分布變了，也可能是 API 調(diào)用出了問(wèn)題，但他們得翻一堆日志才能找到原因。這類產(chǎn)品經(jīng)理不用自己搭模型，但得懂工程師的痛點(diǎn)，知道他們需要什么樣的功能來(lái)提高效率。

第二種是AI Native 產(chǎn)品經(jīng)理

我一直聚焦的方向，就是把 AI 技術(shù) “拆解開(kāi)、裝進(jìn)去”—— 最終變成廣告營(yíng)銷人能直接上手的工具。這兩年我們團(tuán)隊(duì)沒(méi)貪多，就扎在廣告營(yíng)銷這個(gè)場(chǎng)景里，搭了一系列針對(duì)性的 AI Agent：比如營(yíng)銷人趕新品推廣節(jié)點(diǎn)時(shí)，不用琢磨技術(shù)，打開(kāi)就能生成適配品牌調(diào)性的創(chuàng)意腳本，自動(dòng)出符合投放平臺(tái)風(fēng)格的圖片，甚至能快速剪好帶產(chǎn)品賣點(diǎn)的帶貨短視頻。

要做好這件事，得兩頭 “吃透”：

一方面得懂 AI 技術(shù)的 “門道”（agent、提示詞工程、rag、A2A等）—— 不是死記原理，要知道針對(duì)什么場(chǎng)景用哪種模型，什么場(chǎng)景要微調(diào)，什么場(chǎng)景加知識(shí)庫(kù)，如何做評(píng)測(cè)；還得知道怎么根據(jù)品牌過(guò)往的營(yíng)銷話術(shù)微調(diào)模型，怎么用實(shí)際效果（比如腳本的復(fù)用率、視頻的完播率）來(lái)做技術(shù)評(píng)測(cè)，避免模型 “自說(shuō)自話”。

另一方面更要摸準(zhǔn)廣告營(yíng)銷的真痛點(diǎn)：比如營(yíng)銷人常被 “創(chuàng)意卡殼”“出素材慢” 拖節(jié)奏，這時(shí)候就不能只堆技術(shù)，而是讓 AI 能力剛好補(bǔ)上這些缺口 —— 比如把腳本生成時(shí)間從一天縮到兩小時(shí)，圖片輸出后能直接對(duì)接投放素材庫(kù)，讓技術(shù)和業(yè)務(wù)不是 “兩張皮”，而是擰成一股勁解決實(shí)際問(wèn)題。

第三種是AI + 產(chǎn)品經(jīng)理

也就是用 AI 賦能現(xiàn)有產(chǎn)品。我之前在一家電商大廠做的就是這個(gè) —— 給商品推薦模塊加 AI。

我們不用自己搭推薦模型，而是用現(xiàn)成的 API，優(yōu)化推薦邏輯：比如根據(jù)用戶的瀏覽時(shí)長(zhǎng)、加購(gòu)行為，調(diào)整推薦的優(yōu)先級(jí)，同時(shí)過(guò)濾掉用戶已經(jīng)看過(guò)的商品。

那段時(shí)間，我每天盯著轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)，一點(diǎn)點(diǎn)調(diào)參數(shù)，最后把推薦模塊的點(diǎn)擊率提升了 15%。這類產(chǎn)品經(jīng)理的核心不是 “做 AI”，而是 “用 AI 解決現(xiàn)有問(wèn)題”，不用懂太深的技術(shù)，但得知道現(xiàn)有產(chǎn)品的痛點(diǎn)在哪，AI 能怎么幫上忙。

其實(shí)不管哪類，核心都一樣：AI 只是工具，解決問(wèn)題才是根本。我見(jiàn)過(guò)有人把產(chǎn)品做得花里胡哨，各種 AI 功能堆上去，結(jié)果用戶根本用不上；也見(jiàn)過(guò)有人就用一個(gè)簡(jiǎn)單的 API，解決了用戶的大痛點(diǎn)，產(chǎn)品反而很受歡迎。

02

想入行？先做個(gè)產(chǎn)品出來(lái)。

經(jīng)常有人問(wèn)我 “零基礎(chǔ)怎么轉(zhuǎn) AI 產(chǎn)品”，我的答案永遠(yuǎn)是 “先做個(gè)東西出來(lái)，哪怕是個(gè)原型”。

我當(dāng)年就是走了彎路。一開(kāi)始跟風(fēng)學(xué)深度學(xué)習(xí)，看吳恩達(dá)的課，記各種公式，越學(xué)越懵，感覺(jué)離產(chǎn)品經(jīng)理越來(lái)越遠(yuǎn)。

后來(lái)一個(gè)前輩跟我說(shuō)：“你不用搞懂模型怎么訓(xùn)練，你先想一個(gè)小問(wèn)題，用現(xiàn)有的工具把解決方案做出來(lái)?！?/p>

我才醒悟過(guò)來(lái)，開(kāi)始琢磨身邊的問(wèn)題 —— 當(dāng)時(shí)公司客服每天要回復(fù)大量重復(fù)的問(wèn)題，比如 “退貨流程怎么走”“優(yōu)惠券怎么用”，我就想做一個(gè) AI 工具，自動(dòng)提取用戶問(wèn)題里的關(guān)鍵詞，匹配對(duì)應(yīng)的答案。

那時(shí)候我什么代碼都不會(huì)，就用 Cursor 寫簡(jiǎn)單的邏輯，用 v0 搭了個(gè)落地頁(yè)，對(duì)接了 OpenAI 的 API，花了三天時(shí)間，做出了一個(gè)能跑的原型。

雖然功能很簡(jiǎn)單，甚至有時(shí)候會(huì)匹配錯(cuò)答案，但我拿著這個(gè)原型去面試時(shí)，面試官?zèng)]問(wèn)我 “什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，反而問(wèn)我 “你做這個(gè)工具時(shí)，怎么考慮用戶的使用場(chǎng)景？”“如果匹配錯(cuò)了，你會(huì)怎么優(yōu)化？”—— 這恰恰是產(chǎn)品經(jīng)理該思考的問(wèn)題。

現(xiàn)在入行比我那時(shí)候容易多了。不用學(xué)復(fù)雜的代碼，用 Replit 能快速生成應(yīng)用，用 Midjourney 能做界面草圖，用 NotebookLM 能分析用戶反饋。

我前陣子幫一個(gè)朋友做咨詢，他用 Replit，花了兩個(gè)小時(shí)就做了一個(gè)自動(dòng)整理郵件的小工具。所以如果你想轉(zhuǎn)行，別再糾結(jié) “要不要學(xué)深度學(xué)習(xí)”，先找一個(gè)小問(wèn)題，動(dòng)手做個(gè)原型出來(lái)。

招聘時(shí)，面試官更愿意看到你 “做過(guò)什么”，而不是 “學(xué)過(guò)什么”。

當(dāng)然，基礎(chǔ)的知識(shí)還是要懂的。比如你得知道什么是 LLM，什么是Agent，模型的局限性在哪 —— 比如不能處理太專業(yè)的領(lǐng)域數(shù)據(jù)，可能會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué)。可以看看 Andrej Karpathy 的 LLM 入門視頻，讀幾篇行業(yè)文章，就能搞懂。

關(guān)鍵是把這些知識(shí)和你做的產(chǎn)品結(jié)合起來(lái)，比如你知道模型有幻覺(jué)，就會(huì)在產(chǎn)品里加一個(gè) “來(lái)源標(biāo)注” 的功能，讓用戶知道答案的依據(jù)是什么。

03

想成為優(yōu)秀的 AI 產(chǎn)品經(jīng)理？別跟風(fēng)，要 “貼地飛行”.

這兩年 AI 行業(yè)里的熱點(diǎn)一個(gè)接一個(gè)，從 ChatGPT 到 AI Agent，再到現(xiàn)在的多模態(tài)，很多人跟著熱點(diǎn)跑，做出來(lái)的產(chǎn)品都大同小異。

但我發(fā)現(xiàn)，真正厲害的 AI 產(chǎn)品，從來(lái)不會(huì)跟風(fēng)，而是 “貼地飛行”—— 貼著用戶的需求，找到那些別人沒(méi)注意到的小痛點(diǎn)。

去年大家都在做 AI Agent，我們團(tuán)隊(duì)也想做一個(gè) “一站式營(yíng)銷Agent”，能幫用戶寫、剪視頻、投素材。但我去聊了幾個(gè)用戶后發(fā)現(xiàn)，他們根本不需要這么復(fù)雜的功能，反而覺(jué)得 “太麻煩了，他們只需要根據(jù)全網(wǎng)的熱點(diǎn)視頻和跑量素材給出一些創(chuàng)意情報(bào)就可以了。

后來(lái)我們就放棄了 “一站式營(yíng)銷Agent” 的想法，聚焦在 “營(yíng)銷創(chuàng)意規(guī)劃” 上：自動(dòng)采集同品、競(jìng)品的跑量素材，結(jié)合產(chǎn)品自身知識(shí)庫(kù)，給出選題建議、生成視頻腳本，上線后用戶留存率特別高，因?yàn)樗鉀Q了用戶的實(shí)際痛點(diǎn) —— 創(chuàng)意易枯竭、靈感難獲取。

另外，好的 AI 產(chǎn)品還要學(xué)會(huì) “一邊走路一邊嚼口香糖”—— 既要推進(jìn)核心項(xiàng)目，還要留出時(shí)間做 “不直接產(chǎn)生 KPI 的事”。

比如我每周都會(huì)組織團(tuán)隊(duì)拆一個(gè)前沿產(chǎn)品，比如Lovart、Websim，分析它們的交互邏輯、功能設(shè)計(jì)。雖然這些拆解不直接影響我們的 KPI，但能讓團(tuán)隊(duì)保持對(duì)行業(yè)的敏感。

上次我們拆 Lovart時(shí)，它畫布式的交互方式給了我們很多啟發(fā)，這個(gè)思路后來(lái)用到了我們產(chǎn)品的電商素材裂變工具上，效果很好。

還有，要接受 “試錯(cuò)”。

AI 產(chǎn)品的不確定性很高，你覺(jué)得好的功能，用戶可能不買賬；你覺(jué)得沒(méi)問(wèn)題的設(shè)計(jì)，可能會(huì)出各種 bug。

我之前做過(guò)一個(gè) AI 客服機(jī)器人，上線后發(fā)現(xiàn)它對(duì)方言的識(shí)別率特別低，很多用戶反饋 “聽(tīng)不懂”。

那時(shí)候我們沒(méi)放棄，而是收集了大量方言數(shù)據(jù)，一點(diǎn)點(diǎn)優(yōu)化模型，最后方言識(shí)別率提升了 60%?，F(xiàn)在回頭看，那些試錯(cuò)的經(jīng)歷，反而讓我們更了解用戶的需求。4 做AI產(chǎn)品這幾年：能量、游走，還有享受過(guò)程

這幾年下來(lái)，我覺(jué)得做AI產(chǎn)品最重要的有三點(diǎn)：

第一是 “能量”

AI 產(chǎn)品的迭代節(jié)奏很快，經(jīng)常會(huì)遇到卡殼的時(shí)候，比如模型出問(wèn)題、用戶反饋不好，這時(shí)候團(tuán)隊(duì)的士氣很重要。我記得有次項(xiàng)目上線前，模型突然出現(xiàn)延遲，用戶加載時(shí)間從 1 秒變成了 5 秒，團(tuán)隊(duì)都很焦慮。

那時(shí)候我每天早上先和工程師一起梳理問(wèn)題，開(kāi)會(huì)時(shí)分享哪怕是 “解決了一個(gè)小 bug” 的進(jìn)展，慢慢帶動(dòng)大家的情緒。后來(lái)我們發(fā)現(xiàn)是 API 調(diào)用的問(wèn)題，優(yōu)化后加載時(shí)間恢復(fù)了正常。

其實(shí)能量不是 “聲音大”，而是讓大家覺(jué)得 “你和他們一起在解決問(wèn)題”，這種信任感比什么都重要。

第二是 “游走”

AI 領(lǐng)域的變化太快，很多時(shí)候你不知道下一步該往哪走，這時(shí)候不能等著 “技術(shù)成熟了再做”，而是要主動(dòng)去 “游走”—— 找用戶聊，試新工具，做小范圍測(cè)試。

比如去年我們不知道要不要投入多模態(tài)技術(shù)，我就約了幾個(gè)做多模態(tài)的朋友聊天，同時(shí)做了一個(gè)小原型，在小部分用戶里測(cè)試 “圖片 + 文字” 的筆記功能。

結(jié)果用戶反饋很好，我們才決定加大投入。這種 “游走” 不是瞎折騰，而是在不確定中找到信號(hào)。

第三是 “享受過(guò)程”

做 AI 產(chǎn)品壓力很大，有時(shí)候產(chǎn)品上線后數(shù)據(jù)不好，會(huì)懷疑自己是不是做錯(cuò)了；有時(shí)候調(diào)了很久的功能，用戶還是不買賬，會(huì)很沮喪。

但我記得我們老板跟我說(shuō)：“你要享受解決問(wèn)題的過(guò)程，而不是只盯著結(jié)果。” 后來(lái)我發(fā)現(xiàn)，每次解決一個(gè)問(wèn)題，比如優(yōu)化了模型的準(zhǔn)確率、提升了用戶的留存率，那種成就感比什么都重要。

現(xiàn)在我沒(méi)事就會(huì)試新的 AI 工具，不是為了 “學(xué)技術(shù)”，而是覺(jué)得 “有意思”，這種好奇心反而讓我更有動(dòng)力。5 最后：給想入行的朋友一句話

如果現(xiàn)在有人問(wèn)我 “怎么成為 AI 產(chǎn)品經(jīng)理”，我會(huì)跟他說(shuō)：“先找一個(gè)你想解決的小問(wèn)題，用手頭的工具做個(gè)東西出來(lái)。不用怕粗糙，不用怕犯錯(cuò)，因?yàn)檫@個(gè)行業(yè)不缺懂理論的人，缺的是愿意動(dòng)手、愿意貼近用戶的人?！?/p>

我轉(zhuǎn)行到 AI 產(chǎn)品，沒(méi)有什么捷徑，靠的就是好奇心和動(dòng)手能力。這幾年下來(lái)，我越來(lái)越覺(jué)得，AI 只是一個(gè)工具，真正重要的是你能不能用這個(gè)工具解決用戶的問(wèn)題，能不能和團(tuán)隊(duì)一起做出讓用戶喜歡的產(chǎn)品。

就像喬布斯說(shuō)的：“你的時(shí)間有限，所以不要浪費(fèi)時(shí)間活在別人的生活里?！?做 AI 產(chǎn)品也一樣，不用跟風(fēng)別人做什么，不用在意別人怎么看，找到你真正想解決的問(wèn)題，享受這個(gè)過(guò)程，慢慢就會(huì)找到自己的節(jié)奏。