AIGC 产品经理：传统产品经理转型的时代机遇与挑战

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AIGC 产品经理：传统产品经理转型的时代机遇与挑战

今年年初，随着 GPT、Midjourney 等大模型的火爆，AIGC（人工智能生成内容）成为行业潮流。随之而来的是越来越多的 AIGC 产品经理招聘需求。这是一个崭新的角色，同时也面临着一系列独特的挑战和机遇。

1. AIGC 产品经理的独特性

乍一看，AIGC 产品经理的招聘需求与传统产品经理非常相似，但深入分析会发现本质区别。AIGC 根据场景和领域不同，对产品经理的要求也截然不同。产品经理需要根据应用场景和技术模型进行匹配，了解相关的技术知识。

1.1 技术理解与洞察能力

虽然 AIGC 产品经理的工作流程在很大程度上与传统产品经理相似，涵盖需求调研、分析、原型设计等环节，但在技术调研和产品功能设计方面的要求更高。大模型使得产品和研发人员处于同一起跑线，因此 AIGC 产品经理需要对技术有更深的理解和洞察能力。

在这一年里，大模型的技术迭代非常快。产品经理需要具备很强的自主学习能力，能够将新的技术能力与具体产品需求相结合。在日常工作中，除了撰写需求文档之外，还需要使用提示工程调试数据，这样才能将技术能力与产品需求有效结合。同时，每天查看大量的前沿动态，并从中发现机会点。

1.2 管理不确定性

在传统的产品管理和 AI 项目中，我们管理的是确定性。用户需求是明确的，功能目标是明确的，性能指标也是明确的，在产品需求文档撰写时候就已经解决了大部分的不确定性问题，剩下的是项目执行。

但在 AIGC 项目中却相反，我们管理的是高度的不确定性。因为用户会把 AI 当做人来使用，会提任何意想不到的问题，但用户都期望 AI 能够给出很好的回应。这种不确定性不光是用户带来的，也受数据、模型、提示工程的影响。AIGC 产品经理需要能感知到这些不确定性，并让它们控制在用户预期范围内。

1.3 社区运营与用户同理心

很多 C 端类型的 AIGC 产品还要求产品经理要有社区产品经验。因为 AI 内容创作的驱动力还是来源于人，而在线社区是最好的创作者运营方式。在国外 Discord 社区已经是 AIGC 产品的标配。

在 AIGC 社区里，创作者们可以相互学习和相互激发。产品经理只有真正理解了这群 AIGC 创作者，才能更好地知道 AIGC 产品应该怎么做。

因此，在 AIGC 产品管理中，产品经理更需要近距离地观察用户和亲身体验。因为 AIGC 产品并没有可以直接抄袭的功能和交互逻辑，很多问题需要亲身体验才能知道。这要求产品经理具有强烈的用户同理心，并能够将自己置入用户的情境中。通过近距离观察和体验，才能更好地理解市场动态和用户行为。

![图 1：AIGC 应用场景与技术对应关系]

2. 快速市场响应与商业能力

在 AIGC 领域，产品经理面临的主要挑战之一是快速响应市场变化。这不仅要求他们敏锐地捕捉行业趋势和机遇，还要能够进行快速的市场验证。有效的 MVP（最小化可行性产品）策略对于确定产品方向和迭代至关重要。

此外，产品经理的商业理解能力也至关重要。在产品设计过程中，必须充分理解商业运作逻辑和实现成本。避免过于复杂和无效的需求设计，确保产品在有限的资源成本下能够有的放矢，步步为营地达到产品与市场的匹配。

2.1 速度与效率

在飞速发展的行业里面，每天都有新变化，反复的犹豫和纠结会让机会转瞬即逝。对于创业者来说这是一个动态博弈的过程，你能做的就是用最低的成本来验证你的想法，用最快的速度来拿到结果，然后再去迎接下一步挑战。只有快速应变和步步为营，才更有可能获得成功。

2.2 岗位需求与薪资趋势

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC 相关岗位人才难求，薪资持续走高。AI 运营、AI 工程师及大模型算法岗位的薪资平均值均呈现显著增长趋势。

掌握大模型技术还能拥有更多可能性：

成为一名全栈大模型工程师，包括 Prompt、LangChain、LoRA 等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；
能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；
薪资上浮空间较大，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；
更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

3. 核心技能树构建

为了适应 AIGC 产品经理的角色，从业者需要系统性地构建以下技能体系：

3.1 提示工程（Prompt Engineering）

从大模型提示词工程角度入手，学习如何更好地发挥模型的作用。这包括理解上下文窗口、优化指令结构、掌握 Few-Shot Learning 技巧等。

3.2 平台应用开发

借助云平台构建垂直领域的虚拟系统。例如利用阿里云 PAI 平台构建电商领域虚拟试衣系统，或基于 LangChain 框架构建物流行业咨询智能问答系统。这需要具备一定的代码阅读能力和 API 集成能力。

3.3 模型微调与部署

借助大健康、新零售、新媒体等领域构建适合当前领域的大模型。涉及数据准备、数据蒸馏、大模型部署等一站式掌握。学会 Fine-tuning 垂直训练大模型，提高程序员的编码能力和分析能力。

3.4 多模态与大模型应用

以 SD 多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例。以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型、文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

4. 总结与展望

AIGC 产品经理是一个充满挑战但也极具潜力的职业方向。它要求从业者不仅具备传统的产品思维，还需要拥抱技术变革，理解 AI 的边界与能力。通过持续学习、快速迭代和深入的用户洞察，传统产品经理完全可以成功转型，在这个新时代中找到属于自己的位置。

未来的产品竞争将是人机协作的竞争，谁能更好地驾驭大模型工具，谁就能创造出更具价值的产品体验。对于希望进入该领域的从业者，建议从实际项目入手，积累实战经验，逐步建立自己的技术壁垒。

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