想做AI產(chǎn)品經(jīng)理，不知道該學(xué)什么、干什么？這篇文章用最清晰的方式告訴你：現(xiàn)在AI產(chǎn)品經(jīng)理要掌握哪些能力？需要會什么工具？要懂哪些協(xié)同流程？看完這篇，你就知道“從哪里入門”。

說出來你可能不信，就在去年年底的時(shí)候，我還在跟人為了“AI產(chǎn)品經(jīng)理到底是不是個(gè)偽概念”這事兒在網(wǎng)上對線三百回合。

AI產(chǎn)品經(jīng)理，到底是個(gè)新瓶裝舊酒的“偽需求”，還是一個(gè)真正的新崗位？為什么市場需求在2024年到2025年間突然爆發(fā)？它和傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的區(qū)別，真的只是多會用幾個(gè)AI工具嗎？這些問題在我腦子里盤旋了很久。直到我翻了翻近一年的招聘需求，發(fā)現(xiàn)一個(gè)現(xiàn)象。

對比一下就非常明顯了。

從不明確到越來越明確，從概念到落地，25年所有產(chǎn)品經(jīng)理崗位都有了AI相關(guān)要求。2024年初，很多公司的JD還停留在“對AI有熱情”、“愿意探索新方向”這種務(wù)虛的層面。但到了2025年，要求瞬間變得具體而硬核：

“有真實(shí)的項(xiàng)目經(jīng)歷”、“熟悉大模型技術(shù)能力”、“負(fù)責(zé)AI產(chǎn)品商業(yè)化策略”、“設(shè)計(jì)評測規(guī)則”……這些關(guān)鍵詞的變化，背后是一個(gè)殘酷的真相：行業(yè)已經(jīng)過了講故事、畫大餅的階段，進(jìn)入了真刀真槍拼落地的時(shí)期。

我又爬了800+的崗位信息：

這背后的驅(qū)動力，是實(shí)打?qū)嵉氖袌鲈鲩L和企業(yè)投入啊…

根據(jù)PrecedenceResearch的預(yù)測，僅“AI在項(xiàng)目管理中應(yīng)用”這個(gè)細(xì)分市場，就將從2024年的30.3億美元增長到2034年的144.5億美元，年復(fù)合增長率高達(dá)16.91%。而聚焦到整個(gè)AI市場，F(xiàn)ortuneBusinessInsights的數(shù)據(jù)也說了，預(yù)計(jì)將從2025年的2941.6億美元增長到2032年的17716.2億美元?。?！

正所謂錢在哪兒，機(jī)會就在哪兒。

所以，別再糾結(jié)AI產(chǎn)品經(jīng)理是不是“偽需求”了。風(fēng)口已經(jīng)來了，問題變成了：我們該如何站上這個(gè)風(fēng)口？僅僅學(xué)會用Deepseek寫個(gè)PRD、用墨刀畫個(gè)原型圖，就夠了嗎？

我的答案是：遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。工具只是表象，真正的護(hù)城河，是那些AI無法輕易復(fù)制、在不確定性極高的AI產(chǎn)品開發(fā)流程中至關(guān)重要的軟實(shí)力。今天，就深扒一下，想成為一名優(yōu)秀的AI產(chǎn)品經(jīng)理，你真正需要修煉的“內(nèi)功”是什么….

風(fēng)口在哪？AI產(chǎn)品經(jīng)理都在卷哪些賽道？

在討論怎么“練功”之前，我們得先搞清楚“去哪兒打怪”。AI產(chǎn)品經(jīng)理不是一個(gè)孤立的崗位，它更像是一種“催化劑”，必須深度嵌入到具體的行業(yè)和業(yè)務(wù)場景中才能發(fā)揮價(jià)值。我一直覺得，你的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)+AI思維=王炸。所以，別急著扔掉你過去在金融、電商、教育、制造等領(lǐng)域積累的經(jīng)驗(yàn)，那恰恰是你最寶貴的財(cái)富。

根據(jù)我翻閱的大量資料和中的總結(jié)，目前AI與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的方向，主要可以分為三大賽道。這三個(gè)賽道，也基本構(gòu)成了AI產(chǎn)品經(jīng)理的主要就業(yè)方向。

賽道一：優(yōu)化效率（降本增效）——AI最硬核的價(jià)值主張

這是目前最成熟、應(yīng)用最廣泛，也是最容易讓老板掏錢的方向。

它的邏輯非常簡單粗暴：用AI優(yōu)化或替代行業(yè)流程中那些高度重復(fù)、依賴規(guī)則、需要大量人力的環(huán)節(jié)。在這個(gè)賽道里，產(chǎn)品經(jīng)理的核心任務(wù)就是當(dāng)一個(gè)“效率大師”，時(shí)刻盯著ROI。你不需要講太多花哨的故事，只要能用數(shù)據(jù)證明你的AI方案能幫公司省多少錢、提多少速，項(xiàng)目就好推?；蛘哒f整個(gè)流程中能不能讓AI自己Run起來，脫離人力操控，那當(dāng)然是最理想狀態(tài)。

比如說物流，快遞小哥每天送貨的路線，背后可能是AI路徑規(guī)劃算法在實(shí)時(shí)計(jì)算最優(yōu)解。電商倉庫里，像亞馬遜和沃爾瑪，早就開始用AI預(yù)測不同商品的銷量，從而智能地進(jìn)行庫存管理和補(bǔ)貨，避免了缺貨或積壓。

在這個(gè)賽道，PM的核心能力是流程拆解和價(jià)值量化。你需要像一個(gè)偵探一樣，深入業(yè)務(wù)一線，找到那些可以被AI改造的環(huán)節(jié)。

賽道二：提升體驗(yàn)（個(gè)性化與人性化）——讓產(chǎn)品“更懂你”

如果說賽道一是ToB（面向企業(yè)）的硬核邏輯，那賽道二就是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)最擅長的ToC（面向消費(fèi)者）玩法。它的核心不再是省錢，而是“花錢讓你更爽”。通過利用AI理解用戶的個(gè)人偏好、需求甚至情感，提供千人千面的產(chǎn)品或服務(wù)，創(chuàng)造出獨(dú)特的價(jià)值和情感連接。

比如之前還說瑞幸是一家披著咖啡外衣的AI公司，即便瑞幸所有管理層全部放假，整個(gè)瑞幸依然正常運(yùn)行，絲毫不會受到影響。為什么？因?yàn)槿鹦?，從“產(chǎn)品研發(fā)迭代-供應(yīng)鏈管理-門店選址-組織力監(jiān)管-個(gè)性化營銷-公域營銷”是一整套定制化AI系統(tǒng)。而在這整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行中，背后都是AI在助力。

小張周五在公司樓下買了杯橙C，一周后又是一個(gè)周五，他的手機(jī)收到了一張橙C的8折券和一張柚C拿鐵的9.9的券。小張欣然全部點(diǎn)擊領(lǐng)取，并送了一杯給同事。

在商業(yè)上這叫做個(gè)性化營銷或者叫精準(zhǔn)營銷。

那從AI技術(shù)視角去量化它，這是通過用戶行為分析（時(shí)間地點(diǎn)）、口味分析（喝橙C就不會排斥柚C）來實(shí)現(xiàn)的。它的載體是小程序或者APP，而這種個(gè)性化推薦的AI模型是完全自動化的（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)預(yù)測，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)情感分析）。這不僅增加了銷售的機(jī)會，還增加了品牌的忠誠度。

與此同時(shí)，接到了小張訂單的店員開始流水制作，全程不敢一絲怠慢。因?yàn)橛斜O(jiān)督模型在盯著，它會根據(jù)門店（當(dāng)日）流量和訂單情況去預(yù)測這兩杯咖啡的最晚應(yīng)該在幾點(diǎn)就可以打包好。而店員們卻卷在算法里不自知（當(dāng)然還有外賣小哥）。連帶小張這兩杯咖啡，預(yù)測銷量的AI模型也就開始工作了，它會根據(jù)銷量數(shù)據(jù)甚至天氣等因素去預(yù)測當(dāng)日的銷量，并同時(shí)優(yōu)化庫存，再自動化供貨。它甚至可以預(yù)測不同地點(diǎn)不同時(shí)間段的咖啡銷量，這個(gè)時(shí)候，它的一整套定制化AI系統(tǒng)就算完全運(yùn)作起來了。

在這個(gè)賽道，PM的核心能力是用戶洞察和場景設(shè)計(jì)。你需要深刻理解人性，思考在哪個(gè)環(huán)節(jié)，AI的“懂你”能帶來驚喜，從而提升用戶的留存和付費(fèi)意愿。

賽道三：創(chuàng)造新產(chǎn)品（無中生有）——AIGC的顛覆性力量

這是目前最屌的方向。以AIGC為代表的技術(shù)，不再是優(yōu)化現(xiàn)有流程或體驗(yàn)，而是直接創(chuàng)造出全新的內(nèi)容、產(chǎn)品形態(tài)和商業(yè)模式。在這里，AI不再是輔助工具，而是核心的生產(chǎn)力。

內(nèi)容與傳媒：從文案、圖片到音樂、視頻，AIGC正在重塑整個(gè)內(nèi)容創(chuàng)作行業(yè)。AI新聞演播室可以7×24小時(shí)播報(bào)新聞，AI驅(qū)動的游戲NPC能與玩家進(jìn)行更真實(shí)、更動態(tài)的互動。

設(shè)計(jì)與創(chuàng)意：建筑師輸入幾句描述，AI就能生成多種風(fēng)格的設(shè)計(jì)草圖；游戲開發(fā)者用“文生3D”技術(shù)，可以快速創(chuàng)建游戲場景和角色模型，極大地縮短了開發(fā)周期。

軟件開發(fā)：AI代碼生成工具（如GitHubCopilot）已經(jīng)成為許多程序員的“副駕駛”，可以自動補(bǔ)全代碼、修復(fù)Bug，甚至根據(jù)自然語言描述生成整個(gè)函數(shù)。

在這個(gè)賽道，PM的核心能力是想象力和商業(yè)模式構(gòu)建。你需要跳出現(xiàn)有框架，思考AI能創(chuàng)造哪些全新的價(jià)值，并為這些價(jià)值設(shè)計(jì)出可行的商業(yè)閉環(huán)。比如“妙鴨相機(jī)”，花9.9元就能生成一套媲美專業(yè)影樓的寫真，這就是一個(gè)典型的AIGC創(chuàng)造新消費(fèi)場景的案例。

小結(jié)

這三個(gè)賽道并非完全獨(dú)立，很多優(yōu)秀的產(chǎn)品會同時(shí)涉足多個(gè)領(lǐng)域。但無論你選擇哪個(gè)方向，一個(gè)清晰的趨勢是：ToB（面向企業(yè)和特定行業(yè)）將成為AI時(shí)代的主要發(fā)展方向。原因很簡單，B端和G端（政府）客戶不關(guān)心你的模型有多牛，他們只關(guān)心明確的ROI：能不能幫我降本、增效、或者規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。他們的付費(fèi)意愿和能力，遠(yuǎn)超習(xí)慣了免費(fèi)模式的C端用戶。所以，如果你想在AI產(chǎn)品領(lǐng)域深耕，不妨多關(guān)注一下垂直行業(yè)的應(yīng)用機(jī)會。

揭秘AI團(tuán)隊(duì)：AI產(chǎn)品經(jīng)理跟誰對接

搞清楚了去哪兒，我們再來看看跟誰一起去，以及路上會遇到什么新問題。做AI產(chǎn)品，你的團(tuán)隊(duì)構(gòu)成和工作流程，跟傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品開發(fā)有著天壤之別。正是這種獨(dú)特性，才對產(chǎn)品經(jīng)理的軟實(shí)力提出了前所未有的高要求。

AI團(tuán)隊(duì)構(gòu)成

在傳統(tǒng)的軟件團(tuán)隊(duì)里，產(chǎn)品經(jīng)理主要和前后端工程師、UI/UX設(shè)計(jì)師、測試工程師打交道。但在AI團(tuán)隊(duì)，你的身邊會多出幾個(gè)新面孔，他們每個(gè)人都側(cè)重不同。理解他們的角色和思維方式，是合作的第一步。

根據(jù)Gartner的觀點(diǎn)，“AI是一項(xiàng)團(tuán)隊(duì)運(yùn)動”，一個(gè)典型的AI團(tuán)隊(duì)通常包括以下核心角色：

算法/模型工程師(MLEngineer)：他們是團(tuán)隊(duì)的“最強(qiáng)大腦”，負(fù)責(zé)把理論模型變成實(shí)際可用的代碼，是實(shí)現(xiàn)AI功能的核心人物。他們癡迷于模型結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練效率和推理速度。當(dāng)你跟他們討論用戶體驗(yàn)時(shí)，他們可能更關(guān)心的是“這個(gè)改動會不會影響模型的精度”或者“推理的延遲會不會增加”。

數(shù)據(jù)科學(xué)家(DataScientist)：他們是“數(shù)據(jù)偵探”，擅長從海量、雜亂的數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的模式和洞見。他們負(fù)責(zé)進(jìn)行探索性分析、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)（比如A/B測試）、評估模型效果。他們是產(chǎn)品方向的“導(dǎo)航員”，會用數(shù)據(jù)告訴你“這條路可能走不通”或者“那個(gè)方向有寶藏”。

數(shù)據(jù)工程師(DataEngineer)：他們是整個(gè)AI項(xiàng)目的“糧草官”。AI模型是靠數(shù)據(jù)“喂”大的，數(shù)據(jù)工程師的工作就是建立和維護(hù)穩(wěn)定、高效的數(shù)據(jù)管道（DataPipeline），確保模型能隨時(shí)吃到新鮮、干凈、高質(zhì)量的“糧食”。沒有他們，再厲害的算法工程師也只能“餓肚子”。

傳統(tǒng)前后端工程師(SoftwareEngineer)：他們負(fù)責(zé)打造產(chǎn)品的“外殼”和“骨架”。無論AI內(nèi)核多強(qiáng)大，最終都需要一個(gè)用戶友好、性能穩(wěn)定的界面和系統(tǒng)來承載。他們負(fù)責(zé)將算法工程師產(chǎn)出的模型接口（API）集成到產(chǎn)品中，讓普通用戶能夠順暢地使用AI能力。

說著不同的“語言”，關(guān)注著不同的指標(biāo)，甚至對“完成”的定義都不同。這就好比你一個(gè)文科生，要同時(shí)跟物理學(xué)家、化學(xué)家和生物學(xué)家開會，還要確保大家能合作搞出一個(gè)新發(fā)明。難度可想而知。而關(guān)鍵的是，AI產(chǎn)品經(jīng)理就是要不斷找這些人口噴，這是最**的。

開發(fā)流程的重構(gòu)

團(tuán)隊(duì)變了，做事的流程自然也得變。如果你還想用傳統(tǒng)軟件開發(fā)那套“需求-設(shè)計(jì)-開發(fā)-測試-發(fā)布”的線性流程來管AI項(xiàng)目，那多半會翻車。AI產(chǎn)品的落地流程，更像是在一片充滿不確定性的湍流中航行。

對比一下中總結(jié)的流程差異，你會發(fā)現(xiàn)AI產(chǎn)品經(jīng)理多了好幾個(gè)關(guān)鍵的新任務(wù)：

POC驗(yàn)證(ProofofConcept)：在正式立項(xiàng)前，你不能只憑感覺和用戶調(diào)研就開干。你需要和算法同學(xué)一起，用最小的成本快速做一個(gè)技術(shù)驗(yàn)證，看看AI在這件事上到底“行不行”。可能只是一個(gè)簡單的腳本，跑一下基線模型，看看效果的上限和下限在哪。

模型選型：項(xiàng)目初期就要決定“心臟”用誰家的。是用OpenAI的API，還是用開源的Llama，或者是公司自研的模型？這需要你綜合考慮成本、效果、安全性和未來的擴(kuò)展性。

Prompt設(shè)計(jì)與Agent流程規(guī)劃：這可能是AI產(chǎn)品經(jīng)理最獨(dú)特的工作之一。你需要像一個(gè)“導(dǎo)演”一樣，設(shè)計(jì)好與模型交互的“劇本”（Prompt），甚至規(guī)劃好一個(gè)智能體（Agent）完成復(fù)雜任務(wù)的步驟。你的PRD里，不再只有功能邏輯，還要有詳細(xì)的Prompt示例和驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)。

微調(diào)(Fine-tuning)：如果通用模型在你的專業(yè)領(lǐng)域表現(xiàn)不佳，你可能需要和算法團(tuán)隊(duì)一起，用特定領(lǐng)域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行“特訓(xùn)”，也就是微調(diào)。你需要定義微調(diào)的方向和目標(biāo)。

評測與BadCase分析：AI產(chǎn)品的測試遠(yuǎn)比傳統(tǒng)軟件復(fù)雜。除了測試功能Bug，你還要和團(tuán)隊(duì)一起建立一套評測體系，持續(xù)評估AI輸出內(nèi)容的質(zhì)量。當(dāng)出現(xiàn)“胡說八道”（幻覺）的BadCase時(shí)，你需要主導(dǎo)分析，判斷問題根源。

風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控：AI產(chǎn)品上線后，你還得時(shí)刻提防著新的風(fēng)險(xiǎn)。比如倫理風(fēng)險(xiǎn)（模型是否產(chǎn)生了歧視性言論）、政治風(fēng)險(xiǎn)（是否輸出了敏感內(nèi)容）、合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)（是否侵犯了用戶隱私或數(shù)據(jù)版權(quán)）等。

所以也能看出來，AI產(chǎn)品經(jīng)理不再是一個(gè)簡單的“需求翻譯官”，而是一個(gè)“模型能力與用戶需求的雙向翻譯官”。你需要處理數(shù)據(jù)需求、模型需求、評測需求、功能需求這四類完全不同的需求，并時(shí)刻準(zhǔn)備應(yīng)對各種預(yù)想不到的挑戰(zhàn)。正是這種獨(dú)特的團(tuán)隊(duì)構(gòu)成和工作流程，對AI產(chǎn)品經(jīng)理的軟實(shí)力有著極高的要求。

AI產(chǎn)品經(jīng)理不可或缺的三大軟實(shí)力

好了，鋪墊了這么多，終于到了本文的核心——“內(nèi)功”。面對全新的團(tuán)隊(duì)和挑戰(zhàn)，光有技術(shù)知識和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)是不夠的。真正能讓你在AI浪潮中站穩(wěn)腳跟，并不斷向上突破的，是以下這三大軟實(shí)力。它們就像武俠小說里的內(nèi)功，雖然看不見摸不著，卻決定了你的招式能有多大威力。

極致的適應(yīng)力

這里的適應(yīng)力，不是簡單地“適應(yīng)變化”，而是一種更高級的能力：在模糊、概率性和充滿實(shí)驗(yàn)性的AI世界里，找到方向、快速學(xué)習(xí)、敏捷迭代，并最終對不確定的結(jié)果負(fù)責(zé)的能力。

因?yàn)锳I的本質(zhì)就是不確定性。傳統(tǒng)軟件，輸入A，必然輸出B，邏輯是確定的。但AI模型，你輸入A，它可能輸出B，也可能輸出C，結(jié)果是概率性的。傳統(tǒng)PM管理的是確定性的功能集，而AIPM則需要駕馭非確定性的產(chǎn)品結(jié)果。這意味著，你必須從追求“一次性完美交付”的心態(tài)，轉(zhuǎn)變?yōu)閾肀А霸诔掷m(xù)優(yōu)化中逼近完美”的實(shí)驗(yàn)心態(tài)。

同時(shí)，AI技術(shù)迭代的速度堪稱恐怖。今天你還在研究的GPT-4o，明天可能就被某個(gè)新模型超越了。你必須保持極高的學(xué)習(xí)敏銳度，不斷調(diào)整你的產(chǎn)品路徑和技術(shù)選型。

適應(yīng)性和持續(xù)學(xué)習(xí)在AI產(chǎn)品管理中至關(guān)重要

情景：當(dāng)你的智能客服開始“發(fā)瘋”

比如你雄心勃勃地主導(dǎo)了一個(gè)智能客服機(jī)器人項(xiàng)目。在POC驗(yàn)證階段，你們用精心準(zhǔn)備的測試數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試，模型表現(xiàn)優(yōu)異，回答精準(zhǔn)、禮貌。

老板看了很高興，大手一揮：上線！但產(chǎn)品一上線，面對真實(shí)世界里五花八門的用戶——有的用戶上來就“口吐芬芳”，有的提問天馬行空，有的故意刁難——你的機(jī)器人開始“胡言亂語”了。

它不僅答非所問，還產(chǎn)生了嚴(yán)重的“幻覺”，甚至開始跟用戶吵架。一時(shí)間，用戶投訴量飆升，運(yùn)營同事的電話都快被打爆了。

傳統(tǒng)PM的反應(yīng)：臥槽，這肯定是Bug！立刻拉上研發(fā)開會，要求他們在下個(gè)版本修復(fù)。把問題定性為“技術(shù)缺陷”，然后等待工程師給出解決方案。

具備極致適應(yīng)力的AIPM：第一反應(yīng)不能是“這是誰的鍋”，開始追責(zé)，而是“我們能得到什么”。

1.收集炮彈：迅速組織運(yùn)營和測試同學(xué)，收集所有典型的BadCase（錯(cuò)誤案例），并進(jìn)行分類：哪些是知識盲區(qū)？哪些是理解錯(cuò)誤？哪些是情緒失控？

2.緊急會診：拉上算法和數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，一起分析這些BadCase。判斷問題的根源到底是什么？是預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)被污染了？是Prompt設(shè)計(jì)得不夠魯棒？還是模型的底層能力邊界就在這？

3.敏捷調(diào)整：根據(jù)會診結(jié)果，快速制定應(yīng)對策略。這不是一個(gè)簡單的“修復(fù)Bug”，而是一個(gè)多維度的優(yōu)化方案：

–交互層：能不能在產(chǎn)品交互上增加引導(dǎo)，規(guī)范用戶的提問方式？能不能設(shè)計(jì)一個(gè)“踩”按鈕，讓用戶能更方便地反饋壞答案？

–應(yīng)用層：是不是需要引入RAG（檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)，給模型外掛一個(gè)最新的、準(zhǔn)確的知識庫，來解決知識盲區(qū)問題？

–模型層：這些問題是否嚴(yán)重到需要對模型進(jìn)行微調(diào)（Fine-tuning）？如果需要，我們應(yīng)該收集什么樣的標(biāo)注數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練？

不能去追求一個(gè)一勞永逸的“完美”解決方案，而是帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)進(jìn)入一個(gè)“發(fā)現(xiàn)問題-分析問題-快速實(shí)驗(yàn)-觀察效果”的持續(xù)迭代循環(huán)。把每一次用戶的“發(fā)瘋”提問，都看作是一次寶貴的、免費(fèi)的數(shù)據(jù)標(biāo)注，一次深入了解模型能力邊界的機(jī)會。

超強(qiáng)的同理心

這里的同理心，不是“理解用戶”。它是一種多維度的共情能力：你既能站在用戶的角度感受他們的喜怒哀樂，又能鉆進(jìn)算法工程師的腦袋里理解他們的技術(shù)執(zhí)念，還能切換到業(yè)務(wù)方的頻道計(jì)算他們的ROI。你是所有人思維的“連接器”。

首先，是為了彌合巨大的認(rèn)知鴻溝。在一個(gè)AI團(tuán)隊(duì)里，不同角色的目標(biāo)天然是沖突的：算法工程師關(guān)心模型的F1-score和AUC值，業(yè)務(wù)方關(guān)心DAU和GMV，用戶只關(guān)心產(chǎn)品好不好用、能不能解決我的問題。

AI產(chǎn)品經(jīng)理，是唯一能把這些不同維度的目標(biāo)，統(tǒng)一到一個(gè)共同愿景下的角色。同理心能讓PM連接客戶的挫敗感、工程師的挑戰(zhàn)和用戶的需求。

其次，是為了處理棘手的AI倫理與信任問題。AI的決策過程往往像個(gè)“黑箱”，它的決策可能隱藏著數(shù)據(jù)偏見，帶來公平性、歧視性等嚴(yán)重的社會問題。一個(gè)有同理心的產(chǎn)品經(jīng)理，會本能地預(yù)見到這些風(fēng)險(xiǎn)，并努力在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中規(guī)避它們，建立用戶對產(chǎn)品的信任。這不僅僅是道德要求，更是產(chǎn)品長期生存的基石。

情景：當(dāng)你的風(fēng)控模型“歧視”了特定人群

再舉個(gè)例子，你所在的金融科技公司開發(fā)了一個(gè)AI信用評分模型，用于審批個(gè)人貸款。經(jīng)過測試，模型在預(yù)測壞賬上的準(zhǔn)確率高達(dá)99%，算法工程師們?yōu)榇烁械椒浅Ｗ院?。但在分析測試報(bào)告時(shí)，你敏銳地發(fā)現(xiàn)，模型對來自某個(gè)特定地區(qū)、或者從事某個(gè)自由職業(yè)的申請人，拒絕率異常地高，遠(yuǎn)超平均水平。你懷疑，模型在訓(xùn)練過程中“學(xué)會”了某種數(shù)據(jù)偏見。

缺乏同理心的PM：臥槽，99%的準(zhǔn)確率！太牛了！這能幫公司省下多少壞賬！至于那一小部分被“誤傷”的人，可能是數(shù)據(jù)問題，先上線再說，業(yè)務(wù)指標(biāo)最重要。他可能會直接采納模型，追求短期ROI，最終導(dǎo)致產(chǎn)品被貼上“歧視”的標(biāo)簽，引發(fā)公關(guān)危機(jī)和用戶流失。

具備超強(qiáng)同理心的AIPM：他會踩下剎車，同時(shí)開啟多線溝通：

對話算法團(tuán)隊(duì)：他不會指責(zé)算法工程師“搞歧視”，而是會共情他們的成就感：“我知道大家為了這1%的準(zhǔn)確率提升付出了多少努力，這非常了不起。但我們想一想，除了準(zhǔn)確率，‘公平性’是不是也應(yīng)該是我們模型的一個(gè)重要目標(biāo)？我們能不能一起看看，如何在不嚴(yán)重犧牲準(zhǔn)確率的前提下，提升模型的公平性？比如，檢查一下訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否存在樣本偏差，或者在模型中加入一些抗偏見的算法？”

對話業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)：面對業(yè)務(wù)方“盡快上線降低壞賬率”的壓力，他會算兩筆賬。一筆是短期賬：“上線這個(gè)模型，我們可能每個(gè)月能減少100萬的壞賬。”另一筆是長期賬：“但如果我們因此被監(jiān)管部門盯上，或者被媒體曝光，品牌的聲譽(yù)損失可能遠(yuǎn)不止100萬。而且，那些被我們‘誤傷’的優(yōu)質(zhì)用戶，可能就永遠(yuǎn)流向了競爭對手?！彼麜岩粋€(gè)技術(shù)倫理問題，轉(zhuǎn)化為一個(gè)商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)問題。

思考用戶體驗(yàn)：他會思考，對于那些被模型拒絕的用戶，我們能做什么？能不能在產(chǎn)品設(shè)計(jì)上增加“可解釋性”（XAI），用大白話告訴用戶被拒的大致原因（比如“近期負(fù)債較高”），而不是冷冰冰地彈出一個(gè)“綜合評分不足”？能不能提供一個(gè)清晰的人工申訴渠道？這種人性化的設(shè)計(jì)，能極大地緩解用戶的負(fù)面情緒，保護(hù)品牌口碑。

通過同理心，將一個(gè)可能引爆團(tuán)隊(duì)沖突和產(chǎn)品危機(jī)的“雷”，變成了一次驅(qū)動產(chǎn)品向善、提升團(tuán)隊(duì)認(rèn)知深度的機(jī)會。這才是AI產(chǎn)品經(jīng)理要做的。

翻譯官式的溝通力

這是一種在不同“語言頻道”間無縫切換的能力。你需要能將高度復(fù)雜、抽象的AI技術(shù)概念，用非技術(shù)背景的同事（如市場、銷售、老板）能聽懂的“人話”清晰地傳達(dá)出去；同時(shí)，你又能將模糊的業(yè)務(wù)需求和用戶痛點(diǎn)，翻譯成算法團(tuán)隊(duì)能理解、可執(zhí)行的“技術(shù)任務(wù)”。

首先，為了對齊目標(biāo)，避免雞同鴨講。AI項(xiàng)目最大的成本之一，就是溝通不暢導(dǎo)致的資源浪費(fèi)。如果市場部以為你要做的是一個(gè)無所不能的“鋼鐵俠”，而算法團(tuán)隊(duì)實(shí)際在做的是一個(gè)掃地機(jī)器人，那項(xiàng)目從一開始就注定要失敗。有效的溝通，是確保所有人朝著同一個(gè)山頭沖鋒的唯一方法。

還有就是，為了管理預(yù)期，避免畫餅充饑。AI不是魔法，它有明確的能力邊界和局限性。

AI產(chǎn)品經(jīng)理必須理解AI技術(shù)的局限性，比如數(shù)據(jù)偏見和“黑箱”問題。一個(gè)優(yōu)秀的AIPM，必須有著出色的預(yù)案思維，能幫助老板和業(yè)務(wù)方建立對AI合理的期望值，理解它的不確定性。避免他們提出“一個(gè)月造出AGI”這種根本不可能的要求，就好像龍王三太子讓蝦兵蟹將去給唐僧四人抓來一樣荒謬?。?！

實(shí)際情景回憶！

我的老板之前參加了一個(gè)行業(yè)峰會，聽說了AIAgent（智能體）的概念，回來后興奮不已。他把你叫到辦公室，拍著桌子說：“小普啊，這個(gè)Agent太牛了！咱們也搞一個(gè)！我要求不高，一個(gè)月之內(nèi)，給我做一個(gè)能自動完成設(shè)計(jì)師80%日常工作的AIAgent，實(shí)現(xiàn)降本增效！”

溝通能力差的PM：他可能會有兩種反應(yīng)。一種是直接懟回去：“老板，這不可能，技術(shù)上實(shí)現(xiàn)不了?！苯Y(jié)果可想而知。另一種是硬著頭皮接下，然后帶著這個(gè)不可能完成的任務(wù)去找算法團(tuán)隊(duì)，結(jié)果被算法團(tuán)隊(duì)?wèi)换貋?，最后在老板和團(tuán)隊(duì)之間反復(fù)橫跳，項(xiàng)目不了了之，自己也可能第二天因?yàn)樽竽_踏入公司被開除///

而我是如何處理的？

先肯定，再解釋（建立共情）：“老板，這個(gè)方向可以！我也覺得Agent是未來的方向，它能極大地解放我們的生產(chǎn)力。您能這么快抓住行業(yè)趨勢，真是太有遠(yuǎn)見了！”（狗頭）

用比喻，降維度（把黑話變?nèi)嗽挘骸安贿^，老板，現(xiàn)在的Agent技術(shù)，就像一個(gè)剛拿到駕照的新手司機(jī)。我們可以先讓他跑一些固定路線，比如‘每天自動抓取銷售數(shù)據(jù)，生成日報(bào)并發(fā)送到管理群’，這種任務(wù)他能完成得很好。但要讓他像一個(gè)二十年駕齡的老司機(jī)一樣，能應(yīng)對所有復(fù)雜的、突發(fā)的路況（比如處理一個(gè)棘手的客戶投訴），他還需要大量的‘練車’和‘交規(guī)’學(xué)習(xí)（也就是更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和更明確的規(guī)則）?！?/p>

給方案，化整為零（把大餅變小餅）：“所以，我建議我們分三步走。第一個(gè)月，我們先做一個(gè)MVP版本，就聚焦在‘自動生成資訊日報(bào)’這一個(gè)核心場景上，讓大家先用起來，感受一下價(jià)值。第二個(gè)月，我們再擴(kuò)展到‘自動整理會議紀(jì)要’和‘智能排期’。第三個(gè)月，我們再嘗試去處理一些更復(fù)雜的交互任務(wù)。您看這樣是不是更穩(wěn)妥，也更容易看到效果？”

你看，我沒有直接否定老板，而是先共情，再用一個(gè)生動的“新手司機(jī)”比喻，把Agent的技術(shù)現(xiàn)狀和局限性解釋得清清楚楚。最后，還把老板那個(gè)宏大的、不切實(shí)際的愿景，拆解成了一個(gè)分階段的、可落地、可驗(yàn)證的路線圖。老板聽了，既覺得有道理，而且也很清晰。

修煉好了內(nèi)功，我們還是要看看AIPM未來的路該怎么走。AI產(chǎn)品經(jīng)理這個(gè)職業(yè)，既有縱向的深度，也有橫向的廣度。

縱向

任何一個(gè)職業(yè)，都有其成長的階梯。AI產(chǎn)品經(jīng)理也不例外。我們可以參考大廠的職級體系，把這條縱向發(fā)展的路徑大致分為三個(gè)階段。

初級階段：執(zhí)行者(P1-P3)

這個(gè)階段的你，是團(tuán)隊(duì)里的“螺絲釘”和“執(zhí)行者”。核心任務(wù)是高質(zhì)量地完成被分配的具體功能模塊。你需要能聽懂需求，寫出清晰、規(guī)則明確的PRD（要包含模型評測規(guī)則、數(shù)據(jù)需求等AI特色內(nèi)容），并能緊盯一個(gè)功能從開發(fā)到測試再到上線的全過程。你的價(jià)值體現(xiàn)在可靠的執(zhí)行力上。

中級階段：責(zé)任人(P4-P5)

到了這個(gè)階段，你不再只是執(zhí)行者，而是需要獨(dú)立負(fù)責(zé)一個(gè)完整的產(chǎn)品模塊或一條小型產(chǎn)品線，并對最終結(jié)果負(fù)責(zé)。你需要具備更強(qiáng)的業(yè)務(wù)理解能力和產(chǎn)品架構(gòu)能力，能夠深入挖掘業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，提出創(chuàng)新的AI解決方案。你需要搭建評測標(biāo)準(zhǔn)，持續(xù)追蹤產(chǎn)品上線后的數(shù)據(jù)和用戶反饋，并驅(qū)動產(chǎn)品迭代。你的價(jià)值體現(xiàn)在獨(dú)立負(fù)責(zé)、拿到結(jié)果的能力上。

高級/專家階段：戰(zhàn)略制定者(P6+)

在這個(gè)階段，你已經(jīng)成長為團(tuán)隊(duì)的“大腦”和“舵手”。你的工作重心從“怎么做”轉(zhuǎn)向了“做什么”和“為什么做”。你需要從0到1開辟新的產(chǎn)品方向，定義產(chǎn)品的商業(yè)模式，并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)拿到結(jié)果。你需要對行業(yè)有深刻的洞察，能夠制定產(chǎn)品戰(zhàn)略，確保產(chǎn)品在市場中的長期競爭力。你的價(jià)值體現(xiàn)在定義方向、創(chuàng)造價(jià)值和行業(yè)影響力上。

橫向發(fā)展：跨界打劫的廣度探索

AI產(chǎn)品經(jīng)理最迷人的地方之一，在于其經(jīng)驗(yàn)的極強(qiáng)可遷移性。AI是一種賦能技術(shù)，它可以賦能金融，也可以賦能醫(yī)療、教育、娛樂……這意味著，一旦你掌握了AI產(chǎn)品的核心方法論（如何定義問題、如何進(jìn)行技術(shù)選型、如何設(shè)計(jì)人機(jī)交互、如何評測和迭代），你就可以帶著這套“內(nèi)功心法”，在不同的行業(yè)之間進(jìn)行“跨界打劫”。

我之前在Medium上看到一個(gè)非常棒的案例。一位產(chǎn)品經(jīng)理，原本深耕于Fintech（金融科技）領(lǐng)域，后來成功轉(zhuǎn)型，加入了一家全球知名的流媒體娛樂公司Plex。她分享說，這次轉(zhuǎn)型讓她意識到，自己的核心優(yōu)勢在于解決復(fù)雜問題的能力和強(qiáng)大的適應(yīng)力，而不在于局限于某個(gè)特定行業(yè)。她把在金融領(lǐng)域處理復(fù)雜交易和風(fēng)控邏輯的經(jīng)驗(yàn)，成功應(yīng)用到了構(gòu)建更智能、更個(gè)性化的內(nèi)容推薦和用戶社交功能上。

“我愛這次經(jīng)歷如何改變了我的心態(tài)，從將自己限制在特定行業(yè)，到理解我可以在任何行業(yè)中調(diào)整適應(yīng)，就像水能容納于任何它被倒入的容器一樣?！薄狦aniruOrakwe,ProductManager

這個(gè)實(shí)例告訴我們，AI產(chǎn)品經(jīng)理的橫向發(fā)展空間是巨大的。

你的職業(yè)路徑可以是從“AI+金融”到“AI+醫(yī)療”，再到“AI+教育”。每進(jìn)入一個(gè)新行業(yè)，你過去的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)不會清零，反而會與你的AI產(chǎn)品能力產(chǎn)生奇妙的化學(xué)反應(yīng)，讓你能從一個(gè)獨(dú)特的視角發(fā)現(xiàn)新的機(jī)會。

正所謂那句話嘛，任何行業(yè)都值得基于AI再重新做一遍?。。?！

結(jié)語：成為那個(gè)駕馭AI的人

回到我們最初的問題：AI產(chǎn)品經(jīng)理，和傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理到底有什么不同？

現(xiàn)在，答案已經(jīng)很清晰了。會用幾個(gè)AI工具，只是冰山一角。真正的區(qū)別，在于面對一個(gè)由數(shù)據(jù)、算法和不確定性構(gòu)成的全新世界時(shí)，你所需要具備的底層軟實(shí)力——極致的適應(yīng)力、超強(qiáng)的同理心、翻譯官式的溝通力。

AI時(shí)代，產(chǎn)品經(jīng)理的角色不是被削弱了，反而是被提升到了一個(gè)前所未有的、更具戰(zhàn)略性的高度。我們不再僅僅是需求的搬運(yùn)工，而是技術(shù)、商業(yè)和人性三者之間的橋梁和催化劑。

所以，別再焦慮會不會被AI淘汰了。AI會淘汰掉那些只會畫原型、寫文檔、做傳聲筒的“功能型產(chǎn)品經(jīng)理”，但它永遠(yuǎn)無法替代一個(gè)能與不確定性共舞、能連接技術(shù)與人性、能將復(fù)雜愿景翻譯成可行之路的真正意義上的“產(chǎn)品經(jīng)理”。

雖然跟這篇文章內(nèi)容沒有任何關(guān)系，但是我還是想分享一下我今天聽到的一句話，給了我莫大的鼓勵(lì)：如果事與愿違，一定是另有安排

希望目前正在嘗試抓住AI風(fēng)口的你，也穩(wěn)住心態(tài)，慢慢等待。

乾隆的一句詩遭到天下人嘲笑,有人根據(jù)這句詩畫了一幅畫價(jià)值29萬

據(jù)《北平晨報(bào)》記載，1925年秋，梁啟超曾經(jīng)召集幾個(gè)關(guān)系要好的文化界名人一起喝酒_-。席間為了助興，梁啟超提出讓大家做一個(gè)猜字游戲。梁啟超說，他翻閱乾隆的詩集，偶然發(fā)現(xiàn)一句詩，頗為有趣。于是他把這句詩的前六個(gè)字念出來，讓在座諸君猜最后一個(gè)字——|。梁啟超說出的這句詩是：“夕陽芳草見游”。光看這6個(gè)字，確實(shí)飽含詩情畫意，讓 注釋書以孫詒讓《墨子間詁》為最善，讀《墨子》宜即讀此本——。《經(jīng)》上下、《經(jīng)說》上下，四篇，有張惠言《墨子經(jīng)說解》及梁啟超《墨經(jīng)》兩書可參見；但皆有未精愜處-。《小取》篇有胡適新詁可參見|。梁啟超《墨子學(xué)案》，屬通釋體裁，可參觀助興味；但其書為臨時(shí)講義，殊未精審。莊子《內(nèi)篇》七篇及《雜篇有幫助請點(diǎn)贊_。

一句“女人本弱,為母則剛”道出了寶媽們多少心酸?？詩詞Life生活

一句“女人本弱，為母則剛”道出了寶媽們多少心酸“女子本弱，為母則剛——?！边@是一句出自梁啟超《新民說》的名言，放在這個(gè)時(shí)代背景下，這句話被過分的曲解_。這句話本指女人的身體柔弱，但當(dāng)她有了孩子以后，因?yàn)樘煨缘哪笎邸猒。常常會發(fā)揮出令人難以想象的意志力，表示對母親的贊美——|。但不能說，家庭撫育孩子，母親是什么。
長女梁思順自幼喜歡詩詞和音樂，她的《自序》《藝蘅館詞選》是研究梁啟超學(xué)術(shù)思想的重要參考資料|。長子梁思成是著名的建筑學(xué)家，畢業(yè)于美國賓夕法尼亞大學(xué)建筑系，獲得碩士學(xué)位，從事中國古建筑的研究，開拓了中國建筑史的研究道路|-。他是我國古建筑研究的先驅(qū)者之一，也是我國建筑教育的奠基人之一-。次子梁思永，著名考古等我繼續(xù)說|。