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AI 产品经理核心能力：技术模型与三大知识体系
人工智能行业人才紧缺，AI 产品经理薪资水平显著高于传统岗位。本文梳理了 AI 产品经理的核心工作流程，涵盖需求定义、数据准备、产品设计与上线反馈四大环节。重点解析了非大模型与大模型时代的差异，强调数据清洗、输入输出设计及动态交互的重要性。同时介绍了模型评估指标体系搭建及验收测试方法，为从业者提供从技术理解到产品落地的完整技能图谱，助力在 AIGC 浪潮中实现职业转型与能力提升。
人工智能行业人才紧缺，AI 产品经理薪资水平显著高于传统岗位。本文梳理了 AI 产品经理的核心工作流程，涵盖需求定义、数据准备、产品设计与上线反馈四大环节。重点解析了非大模型与大模型时代的差异，强调数据清洗、输入输出设计及动态交互的重要性。同时介绍了模型评估指标体系搭建及验收测试方法，为从业者提供从技术理解到产品落地的完整技能图谱，助力在 AIGC 浪潮中实现职业转型与能力提升。
根据行业人才报告数据显示，人工智能已成为近年来最缺人的行业之一。人工智能行业的人才紧缺指数较高，意味着该领域人才缺口巨大且竞争相对互联网其他赛道更为缓和。随着大语言模型（LLM）和 AIGC 技术的爆发式增长，这种趋势在 2023 年及之后持续强化。
目前，行业内共识明确：AI 产品经理超级缺人，大小公司都在大量招人。只要具备 AI 相关的项目经验，学历背景达标，通常都能获得面试机会。由于人才稀缺，企业愿意提供具有竞争力的薪酬，涨薪幅度普遍显著。
在 AI 领域，特别是最近火热的 AIGC 方向，招聘量最大的岗位主要分为两类：研发类和技术产品类。这两类岗位的薪资水平也处于行业高位。AIGC 领域热招岗位中，图像识别、算法研究员、深度学习等研发岗位的薪资已达到较高水平。此外，AIGC 产品经理作为非技术岗，薪资水平同样占据较大优势，吸引大量产品人才投递。
AI 产品经理的整体工作流程与互联网产品经理类似，但增加了数据与模型相关的环节。具体流程包含以下四个核心步骤：
AI 产品经理的本质依然是'产品经理'，最核心的工作仍是找到需求，专注于产品价值。AI 是解决特定问题的新技术工具，产品经理的主要任务是思考：用这个工具能解决什么以前不能解决的问题？或者用什么更好的方式解决原有的需求？结合行业经验去洞察问题，发现痛点，这是产品经理不变的核心意义。
找到需要解决的问题后，在解决方案上涉及对 AI 技术的理解。根据产品现状，不同的产品对应的技术方向不同。AI 大的技术方向包括计算机视觉、自然语言处理、语音工程、规划决策、大数据分析等。根据自己所做产品的行业，对不同的技术理解有不同的要求。
AI 是一个找出对应关系的工具，将行业内的需求转化为'输入'和'输出'的问题，然后收集数据，整理成训练集给 AI 进行学习。不同技术方向下的'输入'和'输出'形式会有所不同。
当定义好需求，明确了根据需求要给 AI 定义的'输入'和'输出'是什么之后，接下来就需要为 AI 准备'输入 - 输出'的训练集，并训练 AI。
特别说明：这个环节主要针对非大模型类的 AI 产品经理需要做的事情。当然大模型出现之后，如果是针对 AIGC 领域的产品经理，部分传统数据准备工作会被 Prompt Engineering 或 RAG 等技术替代，不再完全依赖传统的训练集构建。
当下对于技术背景不是很强的小伙伴，AIGC 领域的产品经理是一个可以重点考虑的方向。我将数据准备分成了三个阶段：数据来源、数据定义、数据交付。
在这三个阶段中，需要的规划、收集、整理数据的能力，是 AI 产品经理与传统产品经理非常大的差别。
就像传统产品一样，产品开始前必须先确定数据来源。传统产品的数据来源是直接提供给用户的使用数据，而 AI 的数据来源是指训练 AI 的数据来源。我把数据来源分成了两个方面：第一个是为 AI 准备的基础数据，第二个是结合产品设计，在和用户交互中收集的数据。
当有了数据来源，接下需要为 AI 整理训练集和测试集。这期间涉及到很多繁杂的工作，大量的数据清洗、整理数据，并且有非常多需要考虑的问题：
这些都是 AI 产品经理面对数据时需要考虑的，每一个问题下都有非常非常多的内容需要探索。在真正的实践过程中，还有各种各样的疑难杂症，需要根据机器学习效果对训练集进行不断的调整和修改。
定义好了产品需求后，就可以开始进行产品设计了。产品设计本质和传统产品经理的工作是一样的，根据需求和问题做出能解决问题的产品。我主要从两个方面展开：基础功能、动态中发展。
产品的大框架肯定还是基于我们的产品本身的形态，它是一个智能音箱还是一个智能电视，还是在 App 里的一个智能助手……接下来看我们要完成的需求，如果它是一个用在 App 里的智能助手，现在要训练它完成'找功能'这个需求，那么产品的形态和设计肯定就是围绕着'找功能'来做。相信这部分工作互联网领域的产品经理是完全没有任何难度的。
动态中发展的含义有两个方面：
例如地图应用的小助手使用场景多在开车用户开车时，用户会问些什么，怎样编写剧本，怎样进行词槽填充？在未来，也会出现越来越多 AI 产品不局限在固定的界面内，AI 产品经理面临的是对更丰富和广阔的场景的把握。
AI 产品上线之后一般是需要做三件事：
常见的评估指标包括但不限于：
根据以上 AI 产品经理工作流程的梳理，我梳理了 3 大技能模型，如果有兴趣想提前布局进入 AI 产品经理领域的同学，可以根据这个作为方向，一点点的提升自己的能力。
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、大模型算法等岗位的薪资平均值均处于高位。
掌握大模型技术还能拥有更多可能性：
可能大家都想学习 AI 大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪、就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，建议建立系统化的学习路径。
大模型学习路线图，整体分为 7 个大的阶段：
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。通过实际项目，可以深入理解数据流、模型调用、API 集成等关键环节。
AI 产品经理正处于一个技术变革与职业红利并存的时代。掌握核心技术模型与三大知识体系，不仅能提升个人竞争力，更能推动产品创新。建议从业者保持持续学习的态度，紧跟技术前沿，将 AI 能力与业务场景深度融合，实现职业价值的最大化。
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