本文深入解析了 AI 产品经理的核心职责与实施框架。内容涵盖 AI 产品管理的三个层次：改进现有功能、创建新功能及构建全新产品。重点阐述了 AI 产品经理需掌握的三大技能：AI 用户体验、现成方案与自建方案的权衡、以及商业洞察。文章还介绍了生成性 AI 的五级实施框架，从简单的问答到复杂的自主代理，并强调了提示工程的重要性。此外，文中分析了应追求与应避免的 AI 用例，指出应关注能提供独特价值且难以被通用大模型替代的场景，避免陷入同质化竞争。最后，通过飞轮效应理论，说明了数据、产品与用户增长之间的正向循环关系，为从业者提供了从入门到精通的系统性指导。
人工智能产品经理是指精通产品管理工具，并且能够应对人工智能工作带来的新挑战的人。我们的目标不是在任何地方都使用人工智能，而是尽量避免在复杂的情况下盲目使用人工智能，从而推动产生真正的影响并取得实际进展。
鉴于许多公司都在名称中加上'AI'后缀（如 Notion AI），并因此获得市场价值的提升，我们需要明确 AI 在当今产品管理中的实际应用价值。AI 在产品中的实施通常分为三个层次：
使用人工智能来增强现有的功能。例如，Gmail 检测垃圾邮件并将其过滤掉。你可以有一套规则来检测是否是垃圾邮件，但使用 AI 可以做得更好。这种方式很容易实施，风险非常低，但竞争对手也很容易赶上。
创建如果没有人工智能就不可能实现的全新功能。例如，AI 生成的营销内容。商业工具已经推出了一些功能，帮助你根据描述创建新的电子邮件营销内容或社交媒体帖子。这正在成为行业常态，部分社交媒体帖子甚至是由 AI 创建的。
构建全新的产品，如果没有人工智能，这些产品是无法想象的。例如，自动驾驶汽车。这不是一辆通过 AI 适应的汽车，而是一个全新的产品，它提供了新的价值——你能够在旅行时睡觉。在这个例子中，新的价值是体验的彻底改变。
在第三种类型中，风险更高，努力更大，所以 AI 产品经理必须能够理解数据策略、AI 策略和产品策略如何对齐，以为公司创造持续的优势。你需要确保你正在构建的东西，随着你获得更多的数据，你的产品会变得更好；随着你的产品变得更好，你会获得更多的客户，你会获得更多更好的数据来训练模型。这就是所谓的飞轮效应，一个循环，轮子越来越大。
AI 产品经理需要掌握的核心技能如下：
非常有必要理解您的最终用户将如何使用人工智能，以及需要什么样的可解释性才能让他们做出正确的决策。理解用户（UX）非常重要，特别是对于没有 AI 素养的人群。他们需要多少可解释性才能触发正确的决策，以便从产品中获得更多价值。例如，如果你向技术人员发送疾病检测结果，他们可能不需要详细的解释；但如果面向普通用户，法律因素和安全性则至关重要。
了解何时最好使用现成的人工智能解决方案，何时在内部构建定制的解决方案，或者何时聘请一家公司。如果某个功能是通用的，适用于很多公司，大型科技公司可能会推出解决方案，或者如果你构建了解决方案，他们可能会收购你的公司。但如果你有一些东西非常特定（例如专门与儿童合作及特定地区的解决方案），这些可能是大型科技公司永远不会推出的，那么在内部构建或尝试雇佣解决方案是值得的。
不应该花太多时间学习算法。更重要的是了解可用的工具是什么，以及这些工具的定价机制是什么，以及随着时间的推移，成本和定价是如何变化的。例如，如果一个产品使用 AI 模型的成本每月是 200 美元，通过更好地理解产品的高峰时段，迁移到一个能够缩小模型规模的解决方案，可以将成本降低 80%。AI 产品经理需要根据你将使用的 AI 产品和 AI 工具做出商业决策，同时利用用户数据和使用情况，以便做出最好的技术决策。
有很多免费的 AI 课程，也有成千上万的星级课程。建议从云服务提供商开始学习，比如 Google Cloud、AWS、Azure，他们都有关于如何使用他们的现成解决方案的课程。当你开始学习这些时，可以根据自己的需要深入学习。
同时，尝试加入一个社区，比如 AI 社区，这样你可以与实际使用 AI 的人交流经验。获取高质量的信息比参加一般的 AI 课程更重要，因为 AI 已经是一个非常热门的话题。
关于生成性 AI，有一个五级框架可以帮助你理解其复杂性：
无论哪个层次，都涉及到提示词。你需要学习的第一件事就是如何制作提示。好的课程推荐 deeplearning.ai，Andrew 和 Geoffrey 的团队有一个课程，只有一个小时，是从提示和元提示开始的最佳起点。
首先，重要的是人们需要理解，大型语言模型只是输入文本并输出文本的机器。这意味着大型语言模型生成的一切都是幻觉。它没有批判性思维，它的答案 40% 的时间是正确的，60% 的时间是错误的。但这并不意味着它没用。
你需要确保你提供正确的上下文，以便它给出更值得信赖的答案。你可以将生成性 AI 视为一种工具，它可以帮助你找到风险。例如，我有一个产品可以检测医学影像中的癌症结节。我可以问 AI，如果我将这个产品发送给医生，是否有任何风险。它可能会提出一些可能发生的风险想法，这可能非常有用。你不能问它们，这个解决方案是否 100% 安全，它可能会回答是或否，但这并不重要，因为可能存在风险，你看不到。
你应该追求那些如果你使用现成解决方案会得到非常糟糕结果的案例。例如，如果你去 ChatGPT 并问，我接下来最好的职业步骤是什么，答案会非常通用且无用。但如果你得到糟糕的结果并将其反馈到你的目标中，然后稍微详细一点你的提示，你就会开始得到更好的结果。例如，将简历、目标、喜好输入进去，使用 ChatGPT 进行互联网研究。当你开始意识到这一点时，输入更多信息，使提示更详细，结果会变得更好。
我们不应该追求那些看起来非常明显、通用且在许多不同领域都有用的东西。例如，一个帮助你安排事情的助手，这对于律师或销售人员来说都是有用的。可能已经有 Salesforce 或其他公司在空间上工作，他们已经有了现有的解决方案，然后添加更多的 AI，然后提出一个更好的解决方案。你不应该追求那些看起来像是大公司下一步会做的事情。
作为管理者，如果组织需要雇佣一个解决方案，这个解决方案必须是值得信赖的，公司不会在六个月后失败。我们会看很多，如果公司在这个领域已经有历史，比如健康科技，或者他们已经在做一些事情，他们只是用 AI 来达到下一个水平，这与两个月前出现的公司完全不同，他们只是冲浪到生成性 AI，试图通过这个来做一些事情。人们在选择加入的公司类型以及他们想要成为的公司类型时需要谨慎。
AI 产品经理的真正价值在于构建具有飞轮效应的产品。随着数据的积累，产品变得更智能，进而吸引更多用户，产生更多数据。这需要平衡技术可行性、商业价值和用户体验。通过掌握提示工程、理解云服务商的工具生态以及保持对行业趋势的敏锐度，AI 产品经理可以在这个快速变化的领域中建立持久的竞争优势。
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