當下AI產品經理火熱，不少同學都希望轉型轉行做AI產品。這篇文章，作者通過對比AI產品經理與傳統(tǒng)產品經理的技能差異，給大家揭示在AI時代，產品管理的新趨勢、新挑戰(zhàn)和新機遇，供各位參考。

隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，我們正迅速步入一個智能化的新時代。在這個時代，技術的每一次革新都在重新定義產品的功能、形態(tài)和用戶體驗。AI產品經理，作為這一變革浪潮中的先鋒，肩負著將創(chuàng)新技術轉化為實際產品、解決現(xiàn)實問題的重要使命。他們的角色與傳統(tǒng)產品經理有著本質的不同，不僅在于他們需要掌握一系列全新的專業(yè)技能，更在于他們對技術的深刻理解和應用能力。

傳統(tǒng)產品經理的專業(yè)技能，如市場分析、用戶研究、產品設計和生命周期管理等，在AI時代仍然至關重要。然而，AI產品經理還需要在此基礎上，進一步掌握與AI技術相關的專業(yè)技能，包括但不限于算法原理、數(shù)據科學、機器學習、模型評估和倫理法規(guī)等。這些技能不僅能夠幫助他們更好地理解AI技術的潛力和局限，更能夠幫助他們設計出真正智能、高效、用戶友好的產品。

結合我的工作經驗，在這里一起探討下AI產品經理在技術革新下所需的專業(yè)技能，以及如何利用這些技能，推動產品的創(chuàng)新和發(fā)展，同時確保產品在技術、倫理和法律層面的合規(guī)性。

一、技術背景

AI產品經理需要具備較強的技術理解能力，包括對AI算法、模型的深入理解，以便參與到技術選型、數(shù)據處理和模型訓練等環(huán)節(jié)。

AI 算法

AI產品經理可能需理解不同AI算法和模型的優(yōu)缺點，以便為特定問題選擇最合適的技術方案。例如，對于圖像識別任務，可能需要選擇卷積神經網絡；而對于時間序列預測，則可能需要循環(huán)神經網絡或長短期記憶網絡。

模型深入理解

大模型時代更是如此，AI產品經理需要理解大模型如Transformer架構的基本原理，以及它們在處理大規(guī)模數(shù)據集時的優(yōu)勢和局限性。在此基礎上洞察這些技術如何塑造產品功能和用戶體驗，并預測未來的發(fā)展方向。

數(shù)據處理

同時需要關注的是，訓練階段產品經理需要制定數(shù)據收集、處理和維護的策略，確保數(shù)據的質量和多樣性。

模型深入理解

模型管理和優(yōu)化工作，包括監(jiān)控模型性能、調整模型參數(shù)、以及模型的迭代更新。還有一如即往的問題，模型可能涉及復雜的倫理和法律問題，如數(shù)據隱私、算法偏見等。產品經理需要對這些問題有深刻理解，并制定相應的策略。在此基礎上，產品經理需要將大模型技術與業(yè)務目標相結合，確保技術實現(xiàn)能夠支持業(yè)務戰(zhàn)略，并為用戶帶來實際價值。

成本問題

考慮到成本問題，大模型性能和資源消耗之間找到平衡點，確保產品的可行性和成本效益。

持續(xù)迭代

給用戶展示和介紹性能的時候，作為產品經理，需要能夠向客戶清晰地展示大模型的能力，包括它能解決的問題和帶來的價值。展示技術實力和產品優(yōu)勢，可以幫助建立客戶對產品的信任。理解客戶的需求，并展示大模型如何滿足這些需求。這就是涉及到用戶反饋的問題需要進行思考和進一步整合轉化為需求，這對于模型的微調和優(yōu)化至關重要。因此需要建立有效的用戶反饋機制，并將這些反饋整合到產品迭代中。

二、產品邏輯

AI產品經理需關注產品的邏輯性和智能化程度，確保產品在滿足用戶需求的同時具備高技術含量 。

用戶期望值提升帶來的需求升級

用戶對智能產品的期望越來越高，他們期待產品能夠提供個性化、高效的服務。AI產品經理需確保產品能夠滿足這些期望。目前甚至有一些產品能夠預測用戶需求。AI產品經理需利用算法為用戶提供定制化體驗。

最新技術跟進

隨著AI技術的快速發(fā)展，產品需要不斷融入最新技術以保持競爭力。AI產品經理需關注技術趨勢，確保產品技術含量。在推動產品創(chuàng)新方面，產品經理扮演著關鍵角色，需要展現(xiàn)出領導力，引導團隊開發(fā)前沿的智能產品

不斷迭代產品的智能化

智能化產品通過學習和適應用戶行為來優(yōu)化用戶體驗。AI產品經理需關注用戶反饋，不斷迭代產品以提升體驗。與此同時，AI技術可以自動化許多流程，提高產品效率。AI產品經理需設計智能流程，減少用戶操作復雜性，加快響應時間。

三、行業(yè)知識

AI產品經理需要深入了解所在行業(yè)的AI應用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，為產品找到合適的切入點 。也可以更好地理解所在行業(yè)的需求和潛力，制定有效的產品策略。

行業(yè)特定需求

不同行業(yè)有不同的業(yè)務需求和痛點。了解行業(yè)特定的AI應用可以幫助產品經理發(fā)現(xiàn)并解決這些需求。

競品分析

通過分析競爭對手如何利用AI，產品經理可以確定自身產品的差異化優(yōu)勢和市場定位。同時行業(yè)內成功的AI應用案例可以提供寶貴的經驗，產品經理可以從中學習并應用到自己的產品中。

提高技術適應性和成熟度

了解行業(yè)技術現(xiàn)狀有助于產品經理評估哪些AI技術最適合當前行業(yè)環(huán)境，以及如何將這些技術適應到產品中。當我們了解了當前AI技術在行業(yè)中的成熟度，就可以評估技術的可行性和風險，避免采用不成熟的技術。

技術整合

了解行業(yè)技術整合的現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)，產品經理可以設計出更易于與其他系統(tǒng)集成的AI產品

創(chuàng)新和合作機會

行業(yè)發(fā)展趨勢可以揭示新的創(chuàng)新機會，產品經理可以基于這些趨勢開發(fā)創(chuàng)新產品或服務。在行業(yè)生態(tài)可以發(fā)現(xiàn)潛在的合作伙伴，這些合作伙伴可能對AI產品的開發(fā)和推廣至關重要。

四、核心職責

AI產品經理的核心職責除了包括傳統(tǒng)產品經理的設計、研發(fā)、推廣及生命周期管理外，甚至還需進行算法選擇、模型訓練和測試，性能指標的制定以及敏感把控AI倫理問題 。

技術選型和算法選擇

在AI產品尤其是大模型相關產品的開發(fā)中，技術評審環(huán)節(jié)，后端技術工程師、算法工程師等通常會提供不同的算法和技術實現(xiàn)方案，作為產品經理需要一起在會上討論與抉擇，這需要AI產品經理需要理解或者幫助理解不同AI算法的優(yōu)勢和局限，結合用戶使用場景與研發(fā)成本，如何選擇最適合解決特定問題的算法，對于產品的表現(xiàn)，產品經理需要調研、甚至設定清晰的不同維度的性能指標，完善評價體系，以量化評估模型和產品的效果。

五、倫理和法律考量

AI產品經理在產品開發(fā)過程中，需要考慮數(shù)據隱私和倫理問題，確保產品符合法律法規(guī)。

AI產品經理需要確保在整個產品開發(fā)周期中，個人數(shù)據的收集、存儲、處理和使用都符合隱私保護，確保AI產品的決策過程透明、公正，沒有偏見或歧視。

在產品設計上，需要設計隱私友好的功能，如數(shù)據訪問、更正和刪除權，保障用戶的隱私權益。以及實施強有力的數(shù)據安全措施，防止數(shù)據泄露、濫用或未經授權的訪問。確保用戶充分了解他們的數(shù)據如何被使用，并給予他們控制權。

與社區(qū)和公眾溝通，解釋AI產品如何處理數(shù)據和隱私問題。與數(shù)據保護機構和其他監(jiān)管機構合作，確保產品開發(fā)和運營的合規(guī)性。

六、技術實現(xiàn)

AI 產品經理需要與技術團隊緊密合作，確保 AI 模型的有效部署和性能優(yōu)化。

AI產品經理作為業(yè)務需求與技術實現(xiàn)之間的橋梁，確保技術團隊對產品目標有清晰的理解。

• 參與制定AI模型的部署策略，包括選擇合適的硬件、軟件和平臺。
• 參與技術選型，評估不同技術方案的可行性和效益。
• 促進技術團隊與非技術團隊（如市場、銷售、客戶服務）之間的溝通，確保各方面對AI模型的理解和期望一致。
• 與技術團隊共同評估AI模型的潛在風險，制定風險緩解措施
• 跟蹤最新的AI技術趨勢，為技術團隊提供市場和行業(yè)的洞察。
• 協(xié)調技術資源，確保技術團隊有足夠的支持來實現(xiàn)產品目標。
• 為非技術團隊成員提供必要的AI技術培訓，提高團隊整體的技術理解。
• 在技術決策中發(fā)揮領導作用，確保技術方向與產品愿景一致。

在這個技術不斷進步、創(chuàng)新層出不窮的時代，了解和掌握AI產品經理的專業(yè)技能，對于每一個希望在產品管理領域取得成功的人來說，都是至關重要的。讓我們一起探索AI產品經理的專業(yè)技能世界，理解他們如何在技術革新的大潮中，引領產品創(chuàng)新，塑造未來。