本文对比了 AI 产品经理与 AIGC 产品经理在职责、技能要求及工作场景上的核心差异。AI 产品经理侧重于底层模型构建、数据闭环及复杂技术链路管理，适合有深厚技术背景者；AIGC 产品经理聚焦于大模型应用层落地，强调业务结合与快速验证，适合希望快速切入 AI 领域的从业者。文章分析了当前市场招聘趋势，建议无经验者从 AIGC 入手，有经验者深耕 AI 底层，并提供了具体的能力升级路径与职业发展建议。
随着人工智能技术的普及和应用，各行各业都在经历着巨大的转型和变化。AI 在不同领域的应用已经不再是新鲜事物，而是成为了一种普遍存在的工具和技术。这种普及性的应用使得各行各业对于人才的需求也发生了翻天覆地的改变。
目前很火的 AI 和 AIGC 行业，也带动了产品经理能力的升级和迭代。我们可以从各大招聘平台看到，AI 产品经理和 AIGC 产品经理的招聘需求，也变得多了起来。因为整个市场，不管是什么行业，都在面对 AI 的转型和升级，企业决策者都会问一句话："我的业务如何和 AI 结合，我们怎么能降本增效？"
对于企业来说，大家都不想在这次 AI 的大浪潮下被淘汰。那么企业想要跟着 AI 的潮流，同时还能应用 AI，实现降本增效，则需要招聘相关 AI 岗位的人来实现目标。
近期麦肯锡发布的一份调研报告指出，招聘与人工智能相关的角色仍然是一个挑战，但在过去的一年中已经变得相对容易一些。这可能反映了从 2022 年底到 2023 年上半年，科技公司大量裁员的情况。与之前的调查相比，回应者中报告招聘诸如 AI 数据科学家、数据工程师和数据可视化专家等角色困难的比例有所减少。尽管如此，回应者表示，招聘机器学习工程师和 AI 产品负责人的难度与去年相比依然很大。
具体来看，对于通用 AI 的预测影响，服务运营是唯一一个大多数回应者预期其组织的劳动力规模将减少的职能。对于产品和开发来说，回应者反馈减少的比例是非常低的。这一发现与我们最近的研究结果大体一致：虽然通用 AI 的出现增加了我们对可自动化工作活动比例的估计（从 50% 增加到 60% 至 70%），但这并不一定意味着整个角色的自动化。
展望未来三年，回应者预测人工智能的应用将重塑劳动力市场中的许多角色。总体上，他们预计将有更多员工接受再培训，而不是被裁减。38% 采用 AI 的回应者预计，他们公司的劳动力中将有超过 20% 的人将接受再培训，而 8% 的回应者表示他们的劳动力规模将减少超过 20%。
那么对于产品经理来说，我们怎么把握住这次浪潮？如何升级转型成为 AI 或者 AIGC 产品经理？首先说结论：
当你求职 AI 产品经理的时候，企业可能会有如下的要求：
整个 AI 环节包括了：数据收集、标注、训练、模型开发上线、部署、评估验证、维护、安全。整条 AI 链路其实非常长，你可能会涉及合作的团队有：
除了这些合作方，作为 AI 的公司，还需要内部有较为完整 AI 工具产品，如：标注平台，人工审核平台等。根据每家公司规模不一样，会开发迭代不同规模的内部 AI 工具。
AI 产品经理工作内容方面，都会经历收集训练数据、验证数据，测试数据几个部分。不同的公司，数据采集工作分配会有差异。在一些 AI 公司，会将数据收集、异常发现、迭代优化方向、模型效果评估都放在产品组。所以你会查看大量的数据集。这些数据常见地会以 Excel 或者在软件界面上地形式展示。
对于 AI 产品经理需要了解数据集的特征，和算法团队沟通，建议以什么特征进行训练，从而迭代模型。此外，还需要对大量的数据集进行标注，这往往会专门有个人工标注团队进行标注。有了标注，才能知道模型判断的正确与否。每一个版本模型出结果后，你还需要进行效果评估，查看问题类型，进行归纳总结，和算法团队沟通如何进一步迭代模型优化。
总结一下就是：AI 产品经理的工作，有很多是细致和重复的部分，你需要看大量的数据，浏览器可能开满了不同数据集的窗口，基于数据集去发现问题，找到可能解决问题的方向。
这是 AI 产品经理与内部研发部门配合的工作。对销售客服端的时候，因为 AI 的不完美，模型的结果往往和最终的交付物品会有差别。比如客户要求整体准确率要 95%，若当下你的模型无法达到，只有 88%。这里还会涉及人工校验的工作，进行人工优化。业界有句玩笑话，'人工智能人工智能，先人工，后智能'。所以此时你需要和销售、客服团队沟通，首先确保客户对 95% 需求的真实性，然后基于进行一定程度的人工验证，以及定义交付形式。
大家可以看到这个 AI 的流程和链路非常长，且用户不可见的内部工具的建设工作也不少。比如标注平台，质量评估平台。还涉及人工标注和验证，这些都是冰山下的沉没成本。正如吴恩达说的，对于企业来说，从 0-1 构建 AI 成本是非常高的。
除了作为 AI 产品经理的工作更加复杂外，To B 的 AI 公司本身也存在一定的生存问题。AI 企业很容易陷入有技术而无法落地的怪圈中，变成一个 AI 人头外包公司，或者不停在做各种创新项目，但是都无法规模化。整体风险较大。
在这样的环境下，对产品经理个体而言，你会发现落地 AI 创新是非常难的。你会发现：
那有没有一种比较稳妥的 AI 转型之路？推荐大家在转型找工作的时候，优先看 AIGC 产品经理。
从 AI 的发展方向上来说，大模型是完全反着上面 AI 整套复杂 Pipeline 链路走的，大模型的目标（如 OpenAI）的商业化理念，是让更多的企业和个体，能够基于大模型直接调用 AI 能力，而无需去构建冰山下的那么多基础性工作。
吴恩达建议创新企业从 AIGC 应用层（Application）切入。那么对于企业来说：
大家可以看到，企业急着转型，但是最终完成 AI 转型目标的时候，并不需要那么多人。所以从大逻辑上，想要转型 AI 的朋友，若之前没有 AI 产品经理的经验，可以先学 AIGC 的落地应用方法，而不是学传统 AI 整套流程。先转型做 AIGC 产品经理，利用自己的行业知识，加一定的大模型使用经验，先把业务做出价值来。对产品经理个体来说，这么转型的优势有：
具体怎么做？大家可以参考主流的大模型应用开发框架，如 LangChain、LlamaIndex 等，学习如何构建 RAG（检索增强生成）系统或 Agent 应用。
此外，做 AIGC 产品经理，这个话题不仅适合产品经理，也适合行业里面各位专家。职业道路还有几十年，可以再拼一把。因为这转型背后的逻辑是，怎么让每个人每个企业，都能用普世的 AI 获得商业上的价值。所以并不是只有产品经理可以升级。相反，如果你对某个行业非常了解，属于行业专家，那么你的转型和升级会更加难能可贵，更加稀缺。
最终，大家在 AIGC 方向上的转型和升级，考验的是人们将行业知识与 AIGC 结合应用、落地的能力。
为了更清晰地指导职业选择，以下是对两类岗位核心技能的对比分析：
| 维度 | AI 产品经理 | AIGC 产品经理 |
|---|---|---|
| 技术深度 | 深。需理解模型原理、训练流程、数据闭环。 | 中。需理解 Prompt 工程、API 调用、上下文管理。 |
| 数据敏感度 | 极高。关注数据质量、分布、标注规范。 | 中高。关注知识库构建、语料清洗、检索效果。 |
| 产品形态 | 底层工具、SaaS 平台、定制化解决方案。 | C 端应用、B 端效率工具、Copilot 助手。 |
| 考核指标 | 模型准确率、召回率、F1 值、推理延迟。 | 任务完成率、用户满意度、响应速度、Token 成本。 |
| 主要工具 | Label Studio, MLflow, PyTorch/TensorFlow. | LangChain, LlamaIndex, Vector DB, API Gateway. |
AI 产品经理和 AIGC 产品经理代表了人工智能产业链的不同环节。前者更接近技术底层，侧重于模型的构建与优化，适合技术背景深厚、喜欢钻研算法逻辑的从业者；后者更接近应用层，侧重于业务场景的结合与商业化落地，适合具备敏锐洞察力、擅长资源整合与产品创新的从业者。
在当前阶段，AIGC 提供了更低门槛的入场机会，能够快速验证想法并产生价值。而对于希望深耕技术壁垒的企业，AI 产品经理依然是不可或缺的核心角色。求职者应根据自身的技能树、兴趣点以及职业规划，理性选择适合自己的赛道，并在实践中不断迭代自己的能力模型。
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