這幾年AI這么火，不少同學(xué)都想轉(zhuǎn)行做AI產(chǎn)品經(jīng)理。但AI產(chǎn)品也有不同的分類和要求，要根據(jù)自己的實(shí)際情況來(lái)選擇。本文分享了產(chǎn)品經(jīng)理的分類和學(xué)習(xí)方法，供大家參考。

在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代，AI （人工智能）產(chǎn)品經(jīng)理已經(jīng)成為了備受科技領(lǐng)域矚目的職業(yè)角色。隨著 AI （人工智能）技術(shù)的廣泛應(yīng)用，如何成為一名優(yōu)秀的 AI （人工智能）產(chǎn)品經(jīng)理也成為了眾多從業(yè)者和求職者關(guān)注的焦點(diǎn)。本文將深入探討 AI （人工智能）產(chǎn)品經(jīng)理的分類、所需技能、成長(zhǎng)路徑以及如何挖掘產(chǎn)品創(chuàng)意等方面，為有志于成為 AI （人工智能）產(chǎn)品經(jīng)理的人士提供全面的指導(dǎo)。

一、AI 產(chǎn)品經(jīng)理的分類

AI 產(chǎn)品經(jīng)理主要可分為三種類型：AI 平臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理、AI Native 產(chǎn)品經(jīng)理和 AI + 產(chǎn)品經(jīng)理。

1. AI 平臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理

AI 平臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理是隨著人工智能技術(shù)發(fā)展應(yīng)運(yùn)而生的重要崗位。他們主要負(fù)責(zé)為 AI 工程師構(gòu)建各類工具，以提升 AI 開(kāi)發(fā)與應(yīng)用的效率和質(zhì)量。

以 Arize 公司的產(chǎn)品經(jīng)理為例，其所在的公司專注于人工智能的可觀測(cè)性和評(píng)估平臺(tái)。起初，該平臺(tái)主要聚焦于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，如排名、回歸、分類模型等應(yīng)用程序中的推薦系統(tǒng)或黑匣子，之后業(yè)務(wù)逐漸拓展至更廣泛的 AI 領(lǐng)域，如今則著重于大語(yǔ)言模型。

當(dāng)下，基于 OpenAI 或 Anthropic 等提供的 API 構(gòu)建的工具還處于初級(jí)階段，存在界面不夠友好、功能不夠完善等問(wèn)題。AI 平臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理的核心職責(zé)便是協(xié)助 AI 工程師清晰了解其使用工具和應(yīng)用的實(shí)際效果。他們需要深入了解 AI 技術(shù)和工程師的工作流程，通過(guò)收集、分析數(shù)據(jù)等方式，評(píng)估工具和應(yīng)用在實(shí)際場(chǎng)景中的表現(xiàn)，從而為工程師提供有價(jià)值的反饋和建議。

具體而言，AI 平臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理要參與產(chǎn)品的全生命周期管理，從需求調(diào)研、產(chǎn)品設(shè)計(jì)，到開(kāi)發(fā)、測(cè)試、上線及后續(xù)的優(yōu)化迭代。他們要與跨部門團(tuán)隊(duì)緊密合作，包括研發(fā)、設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)等團(tuán)隊(duì)，共同推動(dòng)產(chǎn)品的發(fā)展24. 例如，與研發(fā)團(tuán)隊(duì)合作確保工具的技術(shù)可行性和性能優(yōu)化；與設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，提升工具的用戶界面友好度；與數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)配合，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確收集和有效利用。

總之，AI 平臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理在 AI 工程師與工具、應(yīng)用之間搭建起了一座橋梁，對(duì)于推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用落地發(fā)揮著不可或缺的作用。

2. AI Native 產(chǎn)品經(jīng)理

AI Native 產(chǎn)品經(jīng)理是在人工智能時(shí)代應(yīng)運(yùn)而生的關(guān)鍵角色，他們專注于圍繞 AI 設(shè)計(jì)核心產(chǎn)品，致力于將先進(jìn)的 AI 技術(shù)轉(zhuǎn)化為用戶可實(shí)際應(yīng)用的產(chǎn)品。

以 ChatGPT、Raiza 和 NotebookLM 等產(chǎn)品為例，它們均是 AI Native 產(chǎn)品的典型代表。這些產(chǎn)品的核心體驗(yàn)由底層 AI 模型驅(qū)動(dòng)，而 AI Native 產(chǎn)品經(jīng)理的重要任務(wù)就是將研究人員和工程師所推動(dòng)進(jìn)步的技術(shù)進(jìn)行包裝。他們需要深入理解 AI 技術(shù)的原理、優(yōu)勢(shì)和局限性，比如自然語(yǔ)言處理技術(shù)在 ChatGPT 中的應(yīng)用，能夠使產(chǎn)品理解和生成人類語(yǔ)言。

在產(chǎn)品規(guī)劃方面，AI Native 產(chǎn)品經(jīng)理要明確產(chǎn)品的定位和目標(biāo)用戶群體。例如，針對(duì)不同行業(yè)的企業(yè)用戶，確定產(chǎn)品如何滿足其特定的業(yè)務(wù)需求，如提高工作效率、優(yōu)化決策等；對(duì)于普通消費(fèi)者，考慮產(chǎn)品在日常生活中的應(yīng)用場(chǎng)景，如娛樂(lè)、學(xué)習(xí)等。

同時(shí)，他們要與跨部門團(tuán)隊(duì)緊密合作，包括 AI 研究人員、工程師、設(shè)計(jì)師、市場(chǎng)人員等，共同推動(dòng)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)與優(yōu)化。在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中，與工程師協(xié)作確保 AI 模型的性能和穩(wěn)定性；與設(shè)計(jì)師合作，打造簡(jiǎn)潔、易用的用戶界面，提升用戶體驗(yàn)；與市場(chǎng)人員溝通，制定有效的營(yíng)銷策略，提高產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

此外，AI Native 產(chǎn)品經(jīng)理還需關(guān)注市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和用戶反饋，及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品策略。隨著 AI 技術(shù)的不斷發(fā)展和市場(chǎng)需求的變化，持續(xù)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行迭代升級(jí)，以保持產(chǎn)品的領(lǐng)先性和適應(yīng)性，讓用戶能夠更好地享受到 AI 技術(shù)帶來(lái)的便利和價(jià)值。

3. AI + 產(chǎn)品經(jīng)理

“AI + 產(chǎn)品經(jīng)理” 是在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展背景下應(yīng)運(yùn)而生的新型產(chǎn)品管理角色。他們與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的區(qū)別在于，其產(chǎn)品工作已深度融入 AI 技術(shù)輔助，從而極大地提升了工作效率。

AI + 產(chǎn)品經(jīng)理無(wú)需像專業(yè)的 AI 研究人員或工程師那樣從零構(gòu)建 AI 模型，而是巧妙地利用現(xiàn)有的大語(yǔ)言模型或其他各類成熟的 AI 模型，為客戶打造最為適配的體驗(yàn)。例如，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段，借助 AI 進(jìn)行快速的需求調(diào)研和用戶畫像分析，更精準(zhǔn)地把握客戶需求；在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中，利用 AI 工具優(yōu)化流程、提高開(kāi)發(fā)速度；在產(chǎn)品測(cè)試環(huán)節(jié)，通過(guò) AI 模擬用戶行為，更全面地檢測(cè)產(chǎn)品性能。

隨著 AI 技術(shù)的日益普及，未來(lái)眾多產(chǎn)品經(jīng)理的工作重心都將圍繞 AI 展開(kāi)。AI 技術(shù)有望像數(shù)據(jù)庫(kù)一樣，成為 SaaS 應(yīng)用中不可或缺的普遍基礎(chǔ)設(shè)施。這意味著產(chǎn)品經(jīng)理的職責(zé)和發(fā)展方向也將發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，他們可能會(huì)致力于為其他產(chǎn)品經(jīng)理或公司開(kāi)發(fā)專業(yè)的 AI 工具，助力整個(gè)行業(yè)提升產(chǎn)品管理和開(kāi)發(fā)的效率與質(zhì)量；也可能會(huì)投身于打造前沿的 AI 模型，以創(chuàng)新的方式解決客戶面臨的復(fù)雜問(wèn)題，為客戶創(chuàng)造更大的價(jià)值。

要成為一名優(yōu)秀的 AI + 產(chǎn)品經(jīng)理，既需要具備扎實(shí)的產(chǎn)品管理基本功，如需求分析、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、項(xiàng)目管理等能力，又要深入掌握 AI 技術(shù)的相關(guān)知識(shí)，包括 AI 模型的原理、應(yīng)用場(chǎng)景、優(yōu)勢(shì)與局限性等，同時(shí)還需具備敏銳的市場(chǎng)洞察力和創(chuàng)新思維，以便在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，引領(lǐng)產(chǎn)品不斷創(chuàng)新和升級(jí)，更好地滿足客戶日益增長(zhǎng)的對(duì)智能化產(chǎn)品的需求。

二、成為 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的步驟

1. 培養(yǎng)好奇心與問(wèn)題意識(shí)

無(wú)論從事哪種類型的 AI 產(chǎn)品經(jīng)理工作，都需關(guān)注最終客戶，熱愛(ài)解決問(wèn)題。如 Aman Khan 著迷于幫助 AI 工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家解決如構(gòu)建儀表盤了解模型運(yùn)行情況等看似不難卻實(shí)則復(fù)雜的問(wèn)題。以客戶支持體驗(yàn)為例，產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)思考如何減少客戶在提出問(wèn)題到解決問(wèn)題過(guò)程中的中間環(huán)節(jié)摩擦，實(shí)現(xiàn)快速高效的問(wèn)題解決。這需要被好奇心驅(qū)動(dòng)，探索各種工具來(lái)理解和解決問(wèn)題。例如，OpenAI 發(fā)布的實(shí)時(shí) API 可實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音與 AI 生成的語(yǔ)音機(jī)器人實(shí)時(shí)對(duì)話，產(chǎn)品經(jīng)理可通過(guò)試用此類技術(shù)，挖掘其潛力，為產(chǎn)品創(chuàng)新提供思路。

2. 學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用實(shí)踐

1. 學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)：應(yīng)打好機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 的基本概念基礎(chǔ)，了解驅(qū)動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的因素?？蓮囊恍┗A(chǔ)學(xué)習(xí)資源入手，如 Andrej Karpathy 講的關(guān)于 LLM 的入門基礎(chǔ)視頻，通過(guò)學(xué)習(xí)掌握技術(shù)的運(yùn)作原理和局限。
2. 實(shí)踐工具應(yīng)用：在了解基礎(chǔ)知識(shí)后，要積極實(shí)踐工具，親自嘗試推動(dòng)技術(shù)邊界。例如，可利用 Cursor 和 Replit 等工具做原型，幫助自己理解能做之事，盡管原型不能直接投入生產(chǎn)環(huán)境，但可用于展示和講述故事；使用 Vercel 做落地頁(yè)，通過(guò)輸入提示快速生成漂亮的落地頁(yè)，若調(diào)試得當(dāng)，還能得到不錯(cuò)的工作界面，有助于與設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)討論初步原型和界面；在圖像設(shè)計(jì)方面，可借助 Midjourney 或 DALL–E 等工具，通過(guò)正確的提示快速生成視覺(jué)素材，如設(shè)計(jì) logo 或通過(guò)視覺(jué)化方式講述用戶故事等。

3. 構(gòu)建產(chǎn)品作品集

在 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的招聘流程中，主要關(guān)注候選人能否勝任工作、對(duì)工作的熱情以及共事的契合度。若已有 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，并擁有產(chǎn)品作品集，則可在面試前回答招聘經(jīng)理的部分關(guān)鍵問(wèn)題，省去逐一評(píng)估市場(chǎng)營(yíng)銷、工程、核心產(chǎn)品經(jīng)理能力等流程。因此，建議先從基礎(chǔ)學(xué)起，培養(yǎng)技能，憑借好奇心推動(dòng)自己前進(jìn)，最終將技能轉(zhuǎn)化為能在求職中脫穎而出的作品集。如今進(jìn)入 AI 產(chǎn)品經(jīng)理領(lǐng)域相對(duì)以往更容易，過(guò)去可能需要扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)背景，而現(xiàn)在更多是圍繞或?yàn)槠渌?AI 產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)打造體驗(yàn)，且有很多資源可幫助快速構(gòu)建應(yīng)用，如在 Replit 上輸入提示即可生成網(wǎng)站等。

三、成為頂尖 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的關(guān)鍵

1. 避免同質(zhì)化

ChatGPT 上線時(shí)曾引發(fā)熱潮，其界面簡(jiǎn)單直觀、模型表現(xiàn)強(qiáng)。但此后許多公司在構(gòu)建 AI 產(chǎn)品時(shí)，往往集中于基于自身公司數(shù)據(jù)構(gòu)建類似 ChatGPT 的內(nèi)部聊天機(jī)器人，實(shí)際使用效果卻未必理想。要想在 AI 產(chǎn)品經(jīng)理中脫穎而出成為前 3% 的優(yōu)秀人才，關(guān)鍵在于不做別人都在做的事。不能僅因 ChatGPT 界面直觀、受歡迎且熟悉，就盲目跟風(fēng)。需深入思考產(chǎn)品是否真正解決當(dāng)下問(wèn)題，AI 界面可能有多種形式，并非局限于傳統(tǒng)聊天機(jī)器人，可能是優(yōu)化或加速現(xiàn)有流程，幫助人們更輕松完成任務(wù)。例如在公司內(nèi)部處理大量數(shù)據(jù)決策時(shí)，可嘗試自動(dòng)化過(guò)程，在 AI 界面設(shè)計(jì)上進(jìn)行創(chuàng)新嘗試，許多前沿 AI 產(chǎn)品也并非完全是聊天機(jī)器人形式，要思考設(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí)最合適的界面是什么。

2. 專注核心工作與創(chuàng)新

AI 產(chǎn)品經(jīng)理的工作是解決客戶問(wèn)題，而非單純做 AI 產(chǎn)品。要在被團(tuán)隊(duì)和公司推動(dòng)解決商業(yè)指標(biāo)和 KPI 的同時(shí)，為其他事情騰出空間，如做原型、試用工具、開(kāi)展黑客馬拉松、拆解優(yōu)秀產(chǎn)品體驗(yàn)等。例如公司可定期選前沿 AI 產(chǎn)品開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)進(jìn)行分析。

雖這些活動(dòng)可能不直接影響 KPI，但有助于更好地理解領(lǐng)域。要接受技術(shù)變化飛速的現(xiàn)實(shí)，產(chǎn)品可能會(huì)經(jīng)歷失敗，但需不斷迭代，找到讓 AI 在公司內(nèi)部不斷擴(kuò)展的方法，避免放棄最初方向。同時(shí)，在考慮構(gòu)建 AI 相關(guān)產(chǎn)品時(shí)，如 AI Agent，要分析是否有必要在公司內(nèi)部構(gòu)建，還是應(yīng)讓基礎(chǔ)模型公司開(kāi)發(fā)代理層，自身工作則是讓體驗(yàn)在現(xiàn)有產(chǎn)品中無(wú)縫對(duì)接，使客戶感受不到 AI 的存在，這是產(chǎn)品經(jīng)理可創(chuàng)新之處，因?yàn)槎鄶?shù)情況下難以具備頂尖研究人員從零設(shè)計(jì)新模型或新技術(shù)構(gòu)建代理框架的能力，而是要拿現(xiàn)有技術(shù)應(yīng)用到公司中。

四、挖掘產(chǎn)品好創(chuàng)意的方法

1. 建立衡量標(biāo)準(zhǔn)

產(chǎn)品經(jīng)理易關(guān)注指標(biāo)，每個(gè) AI 產(chǎn)品經(jīng)理都需要有衡量標(biāo)準(zhǔn)來(lái)評(píng)估 AI 原型開(kāi)發(fā)的效果。許多公司在衡量 AI 對(duì)業(yè)務(wù)的影響時(shí)存在困惑，如不指望其直接帶來(lái)收入增長(zhǎng)時(shí)，不知如何判斷所做之事是否有效。此時(shí)可將嘗試次數(shù)作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)多次嘗試來(lái)探索 AI 在業(yè)務(wù)中的價(jià)值和影響。

2. 開(kāi)展黑客馬拉松

黑客馬拉松是挖掘創(chuàng)意的有效方式，它能讓大家親身體驗(yàn)技術(shù)，消除 “AI 不好用” 的感覺(jué)。公司可組織員工帶著待解決的問(wèn)題參與，嘗試用 AI 解決問(wèn)題?？赡芏鄶?shù)嘗試會(huì)失敗，但能借此識(shí)別出哪些問(wèn)題適合用 AI 解決，哪些不適合。例如工程團(tuán)隊(duì)在黑客馬拉松中提出做 Slackbot 幫助值班人員發(fā)提醒，原以為是 AI 的完美用例，結(jié)果因信息上下文缺失等問(wèn)題而難以解決，這表明關(guān)鍵是要找到合適的問(wèn)題去解決，而黑客馬拉松有助于發(fā)現(xiàn)這些問(wèn)題。

3. 優(yōu)化用戶體驗(yàn)

要深入琢磨用戶體驗(yàn)，尋找用 AI 解決的問(wèn)題，同時(shí)參考現(xiàn)有成功 AI 產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)。例如 Betty Crocker 的蛋糕混合粉，最初只需要加水就能做蛋糕卻銷量慘淡，后改為需加水和雞蛋銷量激增，原因是顧客希望在體驗(yàn)中有掌控感。自動(dòng)駕駛雖全自動(dòng)，但用戶仍可控制空調(diào)、音樂(lè)等設(shè)置，這體現(xiàn)了 “宜家效應(yīng)” 在 AI 產(chǎn)品中的應(yīng)用，即當(dāng)用戶覺(jué)得自己對(duì)最終體驗(yàn)有影響時(shí)，會(huì)更有參與感，而非讓一切被自動(dòng)化處理。AI 產(chǎn)品不應(yīng)單純追求自動(dòng)化，而應(yīng)讓用戶體驗(yàn)更簡(jiǎn)單，降低創(chuàng)造門檻，使用戶能更容易使用并獲得更好的體驗(yàn)。

五、AI 產(chǎn)品經(jīng)理的其他重要素養(yǎng)

1. 保持積極能量

在 IC PM（個(gè)體貢獻(xiàn)者產(chǎn)品經(jīng)理）崗位上，保持積極能量至關(guān)重要。例如在會(huì)議中，若帶著更多能量和熱情，許多障礙將迎刃而解，因?yàn)槿祟惿朴诓蹲剿宋⒚钚盘?hào)，積極的能量能讓談話更順暢，使團(tuán)隊(duì)成員感受到投入和參與。

當(dāng)面臨不確定決策或處于項(xiàng)目瓶頸期時(shí)，可通過(guò)主動(dòng)行動(dòng)來(lái)展現(xiàn)能量，例如AI 產(chǎn)品經(jīng)理在面對(duì)是否投資 LLM 和大語(yǔ)言模型技術(shù)還是關(guān)注現(xiàn)有客戶群體的艱難選擇時(shí)，主動(dòng)聯(lián)系 LinkedIn 上有 “AI” 頭銜的人約電話聊，這不僅有助于了解如何傳達(dá)問(wèn)題和產(chǎn)品，還能向團(tuán)隊(duì)傳遞深入細(xì)節(jié)、積極投入的信號(hào)，像 “球員教練” 一樣帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)提高整體效率。同時(shí)，積極能量也體現(xiàn)在關(guān)心團(tuán)隊(duì)成員、營(yíng)造良好會(huì)議氛圍等方面，不同人傳遞能量的方式可能不同，但關(guān)鍵是讓團(tuán)隊(duì)能量提升而非下降。

2. 在不確定中 “游走”

在不知道下一步該做什么時(shí)，AI 產(chǎn)品經(jīng)理要學(xué)會(huì)在不確定中 “游走”。在許多公司，尤其是大公司，常傾向于做熟悉的事并等待觀望，如等待 OpenAI 下一個(gè)版本發(fā)布再?zèng)Q定產(chǎn)品方向。但 PM 應(yīng)承擔(dān)起帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)找到方向的責(zé)任，主動(dòng)探索和引領(lǐng)。例如在公司中，工程團(tuán)隊(duì)可能狀態(tài)良好、計(jì)劃清晰，但從產(chǎn)品角度卻可能迷茫不知下一步。此時(shí)，產(chǎn)品經(jīng)理要像在迷霧中摸索一樣，不斷試探和調(diào)整，直到感受到產(chǎn)品在某個(gè)方向上 “拖曳” 著自己往前走?？衫靡恍┕ぞ呷?Gong 分析潛在客戶或工程師的話語(yǔ)，找出痛點(diǎn)，從噪音中提取信號(hào)，為決策提供依據(jù)，借助 AI 工具的強(qiáng)大功能關(guān)注多個(gè)地方，獲取有價(jià)值信息，以更好地應(yīng)對(duì)不確定性。

2. 享受工作過(guò)程

做產(chǎn)品經(jīng)理壓力較大，但應(yīng)學(xué)會(huì)享受過(guò)程。AI產(chǎn)品經(jīng)理需要和公司高層，以及用戶頻繁交流，得到有價(jià)值的建議便是享受的過(guò)程。保持好奇心、不斷學(xué)習(xí)并為真正關(guān)心的客戶做產(chǎn)品，這種驅(qū)動(dòng)力能讓人走得更遠(yuǎn)。保持高能量狀態(tài)會(huì)讓工作更有趣、更有動(dòng)力，且能加快迭代速度。即使在迷茫時(shí)，也要嘗試享受過(guò)程，因?yàn)檫@有助于在壓力和恐懼面前轉(zhuǎn)換心態(tài)，從工作中找到樂(lè)趣，從而更好地應(yīng)對(duì)各種挑戰(zhàn)并取得成功。

六、總結(jié)

成為一名優(yōu)秀的 AI 產(chǎn)品經(jīng)理需要多方面的努力和素養(yǎng)。首先要明確 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的三種類型及其核心職責(zé)，根據(jù)自身興趣和能力確定發(fā)展方向。在成長(zhǎng)過(guò)程中，要培養(yǎng)好奇心，深入學(xué)習(xí) AI 基礎(chǔ)知識(shí)并積極實(shí)踐工具應(yīng)用，構(gòu)建有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品作品集以進(jìn)入該領(lǐng)域。成為前 5% 的佼佼者則需避免同質(zhì)化，專注于解決客戶問(wèn)題并勇于創(chuàng)新。挖掘產(chǎn)品好創(chuàng)意可通過(guò)建立衡量標(biāo)準(zhǔn)、開(kāi)展黑客馬拉松和優(yōu)化用戶體驗(yàn)等方法。此外，還要保持積極能量、在不確定中靈活 “游走” 并享受工作過(guò)程。同時(shí)，不斷學(xué)習(xí)和關(guān)注行業(yè)動(dòng)態(tài)也是必不可少的，隨著 AI 技術(shù)的不斷發(fā)展，AI 產(chǎn)品經(jīng)理需要持續(xù)適應(yīng)變化，提升自己的能力，才能在這個(gè)充滿機(jī)遇和挑戰(zhàn)的領(lǐng)域中取得成功，為推動(dòng) AI 產(chǎn)品的創(chuàng)新和發(fā)展貢獻(xiàn)自己的力量，滿足市場(chǎng)和客戶日益增長(zhǎng)的對(duì)智能產(chǎn)品的需求，引領(lǐng) AI 技術(shù)在各個(gè)行業(yè)的有效應(yīng)用和深度融合。