一、AI 产品经理和通用型产品经理的异同
市面上不同的公司对产品经理的定位有很大的差别，一名合格的产品经理是能对软件产品整个生命周期负责的人。
思考框架相同： AI 产品经理和通用型软件产品经理的底层思考框架是一样的，都是要经历产品立项、需求分析、产品设计、产品执行管理（研发测试）、验收、分析迭代这几个阶段。
思维模式不同： 通用型产品经理，只需要把业务流程、痛点理清楚，在进行逻辑处理、界面流程化，软件化即可。而 AI 产品是 AI 技术为出发点，为各行各业提供全新的解决方案，甚至会变更原来的业务流程和使用方式。
- 1、根据公司类型（AI 公司与非 AI 公司）及是否自研区分 AI 产品经理对 AI 能力的要求：
人工智能已经成为国家的重点发展方向之一，各行各业也加入到 AI 这个大家庭。除了 AI 公司招聘 AI 产品经理，一些传统公司也招。
如下为 AI 公司的 AI 产品经理的招聘要求：
- 熟悉主流大模型架构与原理
- 具备算法落地场景的评估能力
- 能够协调算法团队与业务团队
如下为非 AI 公司的 AI 产品经理的招聘要求：
-
理解 AI 技术在现有业务中的辅助作用
-
关注数据质量与标注规范
-
侧重业务效率提升而非技术突破
-
2、AI 产品的使用群体（购买群体）和载体
AI 产品经理分为 toB AI 产品经理、toC AI 产品经理、AI 硬件产品经理。
侧重点：
- toB AI 产品经理：实际效果，业务场景，ROI 分析
- toC AI 产品经理：用户体验，数据运营，交互设计
- AI 硬件产品经理：使用场景（商场、家里）、硬件运维、功耗控制
二、AI 产品经理必备的技能
除了通用型产品经理需要的技能外，还需要加强对 AI 场景、AI 能力效果、AI 算法、数据的理解。
其实 AI 产品经理就是用 数据+AI 算法 形成效果好的 AI 应用或场景。核心能力包括：
- 技术理解力：了解机器学习、深度学习的基本概念，知道模型的边界在哪里。
- 数据敏感度：理解数据对模型训练的重要性，能够制定数据收集、清洗、标注的策略。
- 场景定义能力：能够将模糊的业务需求转化为具体的 AI 任务（如分类、生成、预测）。
- 评估与优化：熟悉 AI 类产品的评价指标，能根据指标调整产品方向。
三、如何成为 AI 产品经理
1、了解 AI 应用场景和技术： 多看多试用，BAT 等大公司都有智能云平台，从 AI 应用场景、产品（体验）、报价等全方位了解。
以下是 AI 产品经理涉及到的 AI 技术，并不是说每个技术都非常熟悉，也不是要对算法细节精通。而是根据自己涉及的领域从单点向外辐射，了解各算法、模型的使用场景及其优劣势，逐渐丰富 AI 技术体系。
由于目前很多 AI 能力的效果还无法达到商用效果，所以某些 AI 类产品会混合规则类、统计学的方法去尽量规避 AI 算法的不可预测性。
2、了解数据对 AI 产品的重要性： AI 产品的核心是数据，只有有效的数据 + 合适的算法才能合成符合需求的 AI 模型。
前期尽量参与到产品生命周期的每个细节（包括数据标注、后期运营），建立对数据质量的直观认知。
3、熟悉 AI 类产品的评价指标。 比如智能客服问答的召回率、准确率；ASR 的句识别准确率、和字识别准确率等。根据指标设定合理的预期值。
四、如果你刚成为 AI 产品经理尽量做到如下
- 多问： 问 AI 算法工程师调参的来龙去脉，理解参数变化对结果的影响。
- 多做： 自己标注和修改数据，亲身体验数据偏差带来的问题。
- 多听： 测试人员的体验优化建议，收集用户反馈。
- 深入理解研发、测试、运营的全流程。
