休昆誼

想做AI產(chǎn)品經(jīng)理，不知道該學什么、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，就在去年年底的時候，我還在跟人為了“AI產(chǎn)品經(jīng)理到底是不是個偽概念”這事兒在網(wǎng)上對線三百回合。

AI產(chǎn)品經(jīng)理，到底是個新瓶裝舊酒的“偽需求”，還是一個真正的新崗位？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：

“有真實的項目經(jīng)歷”、“熟悉大模型技術(shù)能力”、“負責AI產(chǎn)品商業(yè)化策略”、“設(shè)計評測規(guī)則”……這些關(guān)鍵詞的變化，背后是一個殘酷的真相：行業(yè)已經(jīng)過了講故事、畫大餅的階段，進入了真刀真槍拼落地的時期。

我又爬了800+的崗位信息：

這背后的驅(qū)動力，是實打?qū)嵉氖袌鲈鲩L和企業(yè)投入啊…

根據(jù)PrecedenceResearch的預測，僅“AI在項目管理中應(yīng)用”這個細分市場，就將從2024年的30.3億美元增長到2034年的144.5億美元，年復合增長率高達16.91%。而聚焦到整個AI市場，F(xiàn)ortuneBusinessInsights的數(shù)據(jù)也說了，預計將從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。風口已經(jīng)來了，問題變成了：我們該如何站上這個風口？僅僅學會用Deepseek寫個PRD、用墨刀畫個原型圖，就夠了嗎？

我的答案是：遠遠不夠。工具只是表象，真正的護城河，是那些AI無法輕易復制、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)揮價值。我一直覺得，你的行業(yè)經(jīng)驗+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，那恰恰是你最寶貴的財富。

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、依賴規(guī)則、需要大量人力的環(huán)節(jié)。在這個賽道里，產(chǎn)品經(jīng)理的核心任務(wù)就是當一個“效率大師”，時刻盯著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，項目就好推?；蛘哒f整個流程中能不能讓AI自己Run起來，脫離人力操控，那當然是最理想狀態(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)劃算法在實時計算最優(yōu)解。電商倉庫里，像亞馬遜和沃爾瑪，早就開始用AI預測不同商品的銷量，從而智能地進行庫存管理和補貨，避免了缺貨或積壓。

在這個賽道，PM的核心能力是流程拆解和價值量化。你需要像一個偵探一樣，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（個性化與人性化）——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)造出獨特的價值和情感連接。

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，整個瑞幸依然正常運行，絲毫不會受到影響。為什么？因為瑞幸，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-個性化營銷-公域營銷”是一整套定制化AI系統(tǒng)。而在這整個系統(tǒng)運行中，背后都是AI在助力。

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

在商業(yè)上這叫做個性化營銷或者叫精準營銷。

那從AI技術(shù)視角去量化它，這是通過用戶行為分析（時間地點）、口味分析（喝橙C就不會排斥柚C）來實現(xiàn)的。它的載體是小程序或者APP，而這種個性化推薦的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會，還增加了品牌的忠誠度。

與此同時，接到了小張訂單的店員開始流水制作，全程不敢一絲怠慢。因為有監(jiān)督模型在盯著，它會根據(jù)門店（當日）流量和訂單情況去預測這兩杯咖啡的最晚應(yīng)該在幾點就可以打包好。而店員們卻卷在算法里不自知（當然還有外賣小哥）。連帶小張這兩杯咖啡，預測銷量的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測當日的銷量，并同時優(yōu)化庫存，再自動化供貨。它甚至可以預測不同地點不同時間段的咖啡銷量，這個時候，它的一整套定制化AI系統(tǒng)就算完全運作起來了。

在這個賽道，PM的核心能力是用戶洞察和場景設(shè)計。你需要深刻理解人性，思考在哪個環(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，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正在重塑整個內(nèi)容創(chuàng)作行業(yè)。AI新聞演播室可以7×24小時播報新聞，AI驅(qū)動的游戲NPC能與玩家進行更真實、更動態(tài)的互動。

設(shè)計與創(chuàng)意：建筑師輸入幾句描述，AI就能生成多種風格的設(shè)計草圖；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”，可以自動補全代碼、修復Bug，甚至根據(jù)自然語言描述生成整個函數(shù)。

在這個賽道，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)造哪些全新的價值，并為這些價值設(shè)計出可行的商業(yè)閉環(huán)。比如“妙鴨相機”，花9.9元就能生成一套媲美專業(yè)影樓的寫真，這就是一個典型的AIGC創(chuàng)造新消費場景的案例。

小結(jié)

這三個賽道并非完全獨立，很多優(yōu)秀的產(chǎn)品會同時涉足多個領(lǐng)域。但無論你選擇哪個方向，一個清晰的趨勢是：ToB（面向企業(yè)和特定行業(yè)）將成為AI時代的主要發(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)避風險。他們的付費意愿和能力，遠超習慣了免費模式的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)用機會。

揭秘AI團隊：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，你的團隊構(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。正是這種獨特性，才對產(chǎn)品經(jīng)理的軟實力提出了前所未有的高要求。

AI團隊構(gòu)成

在傳統(tǒng)的軟件團隊里，產(chǎn)品經(jīng)理主要和前后端工程師、UI/UX設(shè)計師、測試工程師打交道。但在AI團隊，你的身邊會多出幾個新面孔，他們每個人都側(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，“AI是一項團隊運動”，一個典型的AI團隊通常包括以下核心角色：

算法/模型工程師(MLEngineer)：他們是團隊的“最強大腦”，負責把理論模型變成實際可用的代碼，是實現(xiàn)AI功能的核心人物。他們癡迷于模型結(jié)構(gòu)、訓練效率和推理速度。當你跟他們討論用戶體驗時，他們可能更關(guān)心的是“這個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)中挖掘出有價值的模式和洞見。他們負責進行探索性分析、設(shè)計實驗（比如A/B測試）、評估模型效果。他們是產(chǎn)品方向的“導航員”，會用數(shù)據(jù)告訴你“這條路可能走不通”或者“那個方向有寶藏”。

數(shù)據(jù)工程師(DataEngineer)：他們是整個AI項目的“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穩(wěn)定、高效的數(shù)據(jù)管道（DataPipeline），確保模型能隨時吃到新鮮、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)：他們負責打造產(chǎn)品的“外殼”和“骨架”。無論AI內(nèi)核多強大，最終都需要一個用戶友好、性能穩(wěn)定的界面和系統(tǒng)來承載。他們負責將算法工程師產(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，甚至對“完成”的定義都不同。這就好比你一個文科生，要同時跟物理學家、化學家和生物學家開會，還要確保大家能合作搞出一個新發(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)

團隊變了，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-開發(fā)-測試-發(fā)布”的線性流程來管AI項目，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)理多了好幾個關(guān)鍵的新任務(wù)：

POC驗證(ProofofConcept)：在正式立項前，你不能只憑感覺和用戶調(diào)研就開干。你需要和算法同學一起，用最小的成本快速做一個技術(shù)驗證，看看AI在這件事上到底“行不行”。可能只是一個簡單的腳本，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、安全性和未來的擴展性。

Prompt設(shè)計與Agent流程規(guī)劃：這可能是AI產(chǎn)品經(jīng)理最獨特的工作之一。你需要像一個“導演”一樣，設(shè)計好與模型交互的“劇本”（Prompt），甚至規(guī)劃好一個智能體（Agent）完成復雜任務(wù)的步驟。你的PRD里，不再只有功能邏輯，還要有詳細的Prompt示例和驗收標準。

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隊一起，用特定領(lǐng)域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)對模型進行“特訓”，也就是微調(diào)。你需要定義微調(diào)的方向和目標。

評測與BadCase分析：AI產(chǎn)品的測試遠比傳統(tǒng)軟件復雜。除了測試功能Bug，你還要和團隊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。當出現(xiàn)“胡說八道”（幻覺）的BadCase時，你需要主導分析，判斷問題根源。

風險監(jiān)控：AI產(chǎn)品上線后，你還得時刻提防著新的風險。比如倫理風險（模型是否產(chǎn)生了歧視性言論）、政治風險（是否輸出了敏感內(nèi)容）、合規(guī)風險（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)理不再是一個簡單的“需求翻譯官”，而是一個“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，并時刻準備應(yīng)對各種預想不到的挑戰(zhàn)。正是這種獨特的團隊構(gòu)成和工作流程，對AI產(chǎn)品經(jīng)理的軟實力有著極高的要求。

AI產(chǎn)品經(jīng)理不可或缺的三大軟實力

好了，鋪墊了這么多，終于到了本文的核心——“內(nèi)功”。面對全新的團隊和挑戰(zhàn)，光有技術(shù)知識和行業(yè)經(jīng)驗是不夠的。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、概率性和充滿實驗性的AI世界里，找到方向、快速學習、敏捷迭代，并最終對不確定的結(jié)果負責的能力。

因為AI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”的實驗心態(tài)。

同時，AI技術(shù)迭代的速度堪稱恐怖。今天你還在研究的GPT-4o，明天可能就被某個新模型超越了。你必須保持極高的學習敏銳度，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)學習在AI產(chǎn)品管理中至關(guān)重要

情景：當你的智能客服開始“發(fā)瘋”

比如你雄心勃勃地主導了一個智能客服機器人項目。在POC驗證階段，你們用精心準備的測試數(shù)據(jù)集進行測試，模型表現(xiàn)優(yōu)異，回答精準、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——你的機器人開始“胡言亂語”了。

它不僅答非所問，還產(chǎn)生了嚴重的“幻覺”，甚至開始跟用戶吵架。一時間，用戶投訴量飆升，運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，要求他們在下個版本修復。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，而是“我們能得到什么”。

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

2.緊急會診：拉上算法和數(shù)據(jù)團隊，一起分析這些BadCase。判斷問題的根源到底是什么？是預訓練數(shù)據(jù)被污染了？是Prompt設(shè)計得不夠魯棒？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。這不是一個簡單的“修復Bug”，而是一個多維度的優(yōu)化方案：

–交互層：能不能在產(chǎn)品交互上增加引導，規(guī)范用戶的提問方式？能不能設(shè)計一個“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（檢索增強生成）技術(shù)，給模型外掛一個最新的、準確的知識庫，來解決知識盲區(qū)問題？

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

不能去追求一個一勞永逸的“完美”解決方案，而是帶領(lǐng)團隊進入一個“發(fā)現(xiàn)問題-分析問題-快速實驗-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、免費的數(shù)據(jù)標注，一次深入了解模型能力邊界的機會。

超強的同理心

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知鴻溝。在一個AI團隊里，不同角色的目標天然是沖突的：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，統(tǒng)一到一個共同愿景下的角色。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“黑箱”，它的決策可能隱藏著數(shù)據(jù)偏見，帶來公平性、歧視性等嚴重的社會問題。一個有同理心的產(chǎn)品經(jīng)理，會本能地預見到這些風險，并努力在產(chǎn)品設(shè)計中規(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：當你的風控模型“歧視”了特定人群

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

缺乏同理心的PM：臥槽，99%的準確率！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)指標最重要。他可能會直接采納模型，追求短期ROI，最終導致產(chǎn)品被貼上“歧視”的標簽，引發(fā)公關(guān)危機和用戶流失。

具備超強同理心的AIPM：他會踩下剎車，同時開啟多線溝通：

對話算法團隊：他不會指責算法工程師“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，除了準確率，‘公平性’是不是也應(yīng)該是我們模型的一個重要目標？我們能不能一起看看，如何在不嚴重犧牲準確率的前提下，提升模型的公平性？比如，檢查一下訓練數(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)團隊：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：“上線這個模型，我們可能每個月能減少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，品牌的聲譽損失可能遠不止100萬。而且，那些被我們‘誤傷’的優(yōu)質(zhì)用戶，可能就永遠流向了競爭對手?！彼麜岩粋€技術(shù)倫理問題，轉(zhuǎn)化為一個商業(yè)風險問題。

思考用戶體驗：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“近期負債較高”），而不是冷冰冰地彈出一個“綜合評分不足”？能不能提供一個清晰的人工申訴渠道？這種人性化的設(shè)計，能極大地緩解用戶的負面情緒，保護品牌口碑。

通過同理心，將一個可能引爆團隊沖突和產(chǎn)品危機的“雷”，變成了一次驅(qū)動產(chǎn)品向善、提升團隊認知深度的機會。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”清晰地傳達出去；同時，你又能將模糊的業(yè)務(wù)需求和用戶痛點，翻譯成算法團隊能理解、可執(zhí)行的“技術(shù)任務(wù)”。

首先，為了對齊目標，避免雞同鴨講。AI項目最大的成本之一，就是溝通不暢導致的資源浪費。如果市場部以為你要做的是一個無所不能的“鋼鐵俠”，而算法團隊實際在做的是一個掃地機器人，那項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山頭沖鋒的唯一方法。

還有就是，為了管理預期，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。一個優(yōu)秀的AIPM，必須有著出色的預案思維，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?。?！

實際情景回憶！

我的老板之前參加了一個行業(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Agent太牛了！咱們也搞一個！我要求不高，一個月之內(nèi)，給我做一個能自動完成設(shè)計師80%日常工作的AIAgent，實現(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)上實現(xiàn)不了。”結(jié)果可想而知。另一種是硬著頭皮接下，然后帶著這個不可能完成的任務(wù)去找算法團隊，結(jié)果被算法團隊懟回來，最后在老板和團隊之間反復橫跳，項目不了了之，自己也可能第二天因為左腳踏入公司被開除///

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)，就像一個剛拿到駕照的新手司機。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。但要讓他像一個二十年駕齡的老司機一樣，能應(yīng)對所有復雜的、突發(fā)的路況（比如處理一個棘手的客戶投訴），他還需要大量的‘練車’和‘交規(guī)’學習（也就是更多的訓練數(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。第一個月，我們先做一個MVP版本，就聚焦在‘自動生成資訊日報’這一個核心場景上，讓大家先用起來，感受一下價值。第二個月，我們再擴展到‘自動整理會議紀要’和‘智能排期’。第三個月，我們再嘗試去處理一些更復雜的交互任務(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，再用一個生動的“新手司機”比喻，把Agent的技術(shù)現(xiàn)狀和局限性解釋得清清楚楚。最后，還把老板那個宏大的、不切實際的愿景，拆解成了一個分階段的、可落地、可驗證的路線圖。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)理這個職業(yè)，既有縱向的深度，也有橫向的廣度。

縱向

任何一個職業(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階段。

初級階段：執(zhí)行者(P1-P3)

這個階段的你，是團隊里的“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），并能緊盯一個功能從開發(fā)到測試再到上線的全過程。你的價值體現(xiàn)在可靠的執(zhí)行力上。

中級階段：責任人(P4-P5)

到了這個階段，你不再只是執(zhí)行者，而是需要獨立負責一個完整的產(chǎn)品模塊或一條小型產(chǎn)品線，并對最終結(jié)果負責。你需要具備更強的業(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，提出創(chuàng)新的AI解決方案。你需要搭建評測標準，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。你的價值體現(xiàn)在獨立負責、拿到結(jié)果的能力上。

高級/專家階段：戰(zhàn)略制定者(P6+)

在這個階段，你已經(jīng)成長為團隊的“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)團隊拿到結(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。你的價值體現(xiàn)在定義方向、創(chuàng)造價值和行業(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)驗的極強可遷移性。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、如何進行技術(shù)選型、如何設(shè)計人機交互、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)之間進行“跨界打劫”。

我之前在Medium上看到一個非常棒的案例。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)勢在于解決復雜問題的能力和強大的適應(yīng)力，而不在于局限于某個特定行業(yè)。她把在金融領(lǐng)域處理復雜交易和風控邏輯的經(jīng)驗，成功應(yīng)用到了構(gòu)建更智能、更個性化的內(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

這個實例告訴我們，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”。每進入一個新行業(yè)，你過去的行業(yè)經(jīng)驗不會清零，反而會與你的AI產(chǎn)品能力產(chǎn)生奇妙的化學反應(yīng)，讓你能從一個獨特的視角發(fā)現(xiàn)新的機會。

正所謂那句話嘛，任何行業(yè)都值得基于AI再重新做一遍！！?。?/p>

結(jié)語：成為那個駕馭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AI工具，只是冰山一角。真正的區(qū)別，在于面對一個由數(shù)據(jù)、算法和不確定性構(gòu)成的全新世界時，你所需要具備的底層軟實力——極致的適應(yīng)力、超強的同理心、翻譯官式的溝通力。

AI時代，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”，但它永遠無法替代一個能與不確定性共舞、能連接技術(shù)與人性、能將復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：如果事與愿違，一定是另有安排

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