当 AI 和大模型带来的自然语言交互（LUI）成为主流，产品经理是否还有存在的价值？这大概是当下所有产品经理心中最大的疑问和恐惧。是不是 Prompt 做得好，就能替代产品经理了？到底该怎么驯服 AI 这个「黑箱」，得到自己想要的结果？面对这些问题，基于行业实践总结，在 AI 时代中，产品经理需要的品质和特性正在发生根本性的变化。
传统的互联网业务或者游戏业务，产品或业务输出需求，技术人员只需要指哪打哪就好了。而人工智能发展到当下这个阶段，仿佛它能干很多事，但是真把它往业务里搁就发现，这个叛逆的小东西不一定胜任得了这些有明确「规矩」的事情。大部分 Prompt 工程师或者优化师都是从 ChatGPT 开始入手的。作为目前地表最强的 LLM 之一，它能干得好的，别的模型不一定干得好；它能勉强干得了的，别的模型大概率勉强都干不了。尤其能对 ChatGPT 进行微调（Fine-tuning）之后，这种差异变得更加明显。
国产模型厂商也突飞猛进，基本上几个主流大模型厂都能有至少一个还算勉强通用的大模型。虽然参差比较明显，但都自称有几个国家级的或者 SP 级的厂商在后面为他们站台。而时至今日，这些厂商开始纷纷主动降维，希望可以面向实际行业应用去做垂类小模型。这些小模型训练快，价格低，更容易被在意成本的 B 端用户接受。
01 技术即产品：需求与业务的摸索期
AI 服务提供商大多是由技术人员主导的，商务和销售虽然可以协助市场开拓，但并不能主导核心技术的倾向。这就导致了现在的 AI 产品主要集中在技术层面，技术即产品，产品即技术。而技术体现在每一款模型的通用能力上。至于是否可以解决业务需求，并不在模型训练师本来的考虑范围内。这就导致销售或者业务端越来越直观地感受到需求的断层：自己对模型能干什么并不了解，导致自己不知道该拿模型怎么办。技术人员也发现自己仿佛不着地：自己往往不知道自己的模型能解决什么业务，举出来的例子并不能让业务端的人产生有用的联想。
最近几个月，随着我们的游戏业务不断趋于落地，我们和模型厂商的对接也越来越多。因为我们开始在追求效果的同时开始追求成本，合作伙伴也开始纷纷给出一些小模型希望我们尝试。这就导致原有的 Prompt 很可能无法直接在小模型上使用。因为 Prompt 在一定程度上属于商业机密，所以我们不会把业务的 Prompt 直接给到模型厂商。所以我们就会询问对方：请问这款模型擅长什么？不擅长什么？如果我们有一个这样这样的需求，你们希望我们如何组织 Prompt？这个问题往往会让对方措手不及。
反之，模型厂商直接面向业务的时候，大量的专业名词和与业务毫不相干的知识会让游戏研发团队的同学一头雾水，他们只想知道：我想要这个结果，有没有现成 Demo 吧？没有匹配的，那你就说需要我等多久吧，能不能保证效果？
而两边的老板也是一样的，业务的老板想知道这东西对 ROI 有多大增益，有多少各种成本？模型的老板想知道你们业务需要我们多少 QPS，日常使用量能有多大，我要为你们额外做多少定制开发？于是双方进入一种非常尴尬的博弈：如果模型不能为业务直接解决问题，业务就不愿意投入人力去做开发。如果垂类业务不愿意为模型研发买单，那么模型厂商就不愿意为定制需求做开发。这种情况最终会导致业务和技术进行「亲切而友好的交流，双方充分的交换了意见」之后，散场。散场之后互相埋怨。
突然想到之前看到的一张 AI 画的咖啡机。你说它是咖啡机吧，它好像有那么点儿意思。但是你说这东西是咖啡机吧，喝咖啡的人肯定觉得不对劲。这就是典型的 AI 幻觉与业务标准不符的场景。
02 优化 AI 技术应用管线
于是，我们开始优化 AI 技术应用管线：游戏项目团队的策划与技术与我们的 Prompt 工程师、AI 技术策划对接；Prompt 工程师和模型产品经理对接；模型产品经理与模型厂商和模型训练团队对接，对前者提供的模型进行能力评测，对后者提出训练或微调需求。
这样，就对产品经理来说，他们可以将项目对 AI 模型的能力进行拆解，并且分难度梳理测试 Case。单项测试通过之后，可以将单项测试 Case 进行组合，面向项目可能的需求模拟复合测试 Case。
这些测试 Case 经过产品经理的梳理后，已经从游戏项目脱敏，可以提供给模型训练团队和第三方，并且可以接受不同模型提供方提供的解决方案。
逐渐的，就像前一段为场景美术搭建的 SD 管线一样：一个业务的流程可能会用到多个 Checkpoint 和多个 LoRA，而每个模型在什么时机生效由产品和实际应用者在逻辑里编辑好。SD 的定制化管线，每个项目的不同点有技术美术团队搞定。LLMs 的定制化方案由技术策划团队搞定。而通用能力和通用解决方案，交给产品经理来解决。产品经理团队一方面负责寻找契合业务能力需求的模型及模型用法，一方面探索用更低的成本和更高的效率满足项目需求。
03 AI 重新制定产品经理的工作范围边界
在 AI 时代，产品经理的角色定义正在被重写。以下是必须掌握的核心能力维度：
1. 重新明确自己的用户是谁 AI 技术本身的用户很可能不是 ToC 也不是传统意义上的 ToB，而是成为一个已经成型的产品中第一个零件。这个零件可大可小，可核心可周边。所以狭义的 AI 技术产品经理必须明确每一个 AI 技术的「用户」到底是谁。以及对这个 AI 技术的要求到底是什么。当然，现在面临的情况可能是原来业务的产品经理需要从产品商业化与体验设计层下沉，直面 AI 能力的应用策略设计。这意味着 PM 不仅要懂用户体验，还要懂模型能力的边界。
2. Prompt 工程能力 比如说：我们希望模型根据所给的条件进行推理，并给出答案。如果产品经理本身的 Prompt 能力不够，那么可能在他眼里，某些模型就是无法使用的。而众所周知，Prompt 优化能力是一定要面向业务才能得到提高的。所以产品经理必须参与实际业务落地，而不能完全脱离业务。你需要理解上下文窗口、温度设置、Top-P 等参数对输出的影响，并能将其转化为业务指标。
