AI 产品经理定义
简单来说，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。
我们不希望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使用人工智能，从而推动产生真正的影响并取得实际进展。
AI 产品管理的三个层次
AI 在产品中的实施有三个层次：
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使用人工智能改进现有功能 例如，像 Gmail 一样检测垃圾邮件并将其过滤掉。这属于在现有产品中添加 AI 来改进功能，风险低但容易被竞争对手赶上。
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创建全新的功能 如果没有人工智能，这些功能就不可能实现。例如，AI 生成的营销内容。商业工具已推出相关功能，帮助根据描述创建新内容。
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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。这是完全新的产品，提供新的价值（如旅行时睡觉）。
AI 产品经理在第三个层次上真正发光。你需要确保正在构建的东西随着数据增加而变得更好，形成飞轮效应：更多用户带来更多数据，训练更好的模型，进而吸引更多用户。
AI 产品管理的前三项技能
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人工智能用户体验 (AI UX) 理解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。了解不同角色对 AI 预测的安全性和法律因素需求。
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何时使用现成的人工智能解决方案 了解何时最好使用现成的 AI 解决方案，何时内部构建定制方案，或等待大型科技公司推出。如果功能是通用的，大型科技公司可能会推出；如果是特定领域（如儿童保护），内部构建或雇佣更值得。
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人工智能的商业洞察 不应花太多时间学习算法，更重要的是了解可用工具、定价机制及成本变化趋势。根据 AI 产品和工具做出商业决策，利用用户数据和使用情况优化技术选择。
AI 产品课程与学习
建议从云服务提供商开始学习，如 Google Cloud、AWS、Azure，它们都有关于如何使用现成解决方案的课程。同时尝试加入 AI 社区，与实际使用 AI 的人交流经验，获取高质量信息比参加一般课程更重要。
推荐 deeplearning.ai 的提示词课程，由 Andrew 和 Geoffrey 团队制作，是入门生成式 AI 的最佳起点。
AI 产品的五级框架
关于生成性 AI 的实施层次，有一个五级框架：
- 第一层：简单提问并得到回答。
- 第二层：通过元提示获得好结果。例如让 AI 阅读文章后为你写提示词。
- 第三至五层：涉及代理设计、复杂计划制定等。大部分炒作集中在第五层，即 AI 系统能检测、创建、提出复杂计划并执行。
无论哪个层次，核心都是提示词。学习如何制作提示是第一步。
AI 产品用例
应该追求的用例： 追求那些如果使用现成解决方案会得到非常糟糕结果的案例。例如，输入简历、目标、喜好等信息，让 AI 进行互联网研究以提供个性化求职建议。通过提供更多上下文和详细提示，使结果更符合特定情况。
不应该追求的用例： 避免追求看起来非常明显、通用且在许多不同领域都有用的东西。例如，帮助安排事情的助手，这类市场已有成熟解决方案。应谨慎选择公司类型，优先选择有历史积累而非单纯追逐 AI 浪潮的公司。
转行/入门 AI 产品经理路径
对于想转行 AI 产品经理的人员，建议的学习思路包括：
- AI 产品经理全局学习
- Python 系统学习
- 机器学习与深度学习基础
- 热门 AI 产品竞品分析
- AI 产品设计学习
- AI 产品 0-1 实操项目经验
- AI 产品求职与面试准备
以上方向内容充实，需深度学习。