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AI 产品经理核心技能体系与工作流程详解
详细解析了 AI 产品经理的核心技能体系与工作流程。首先分析了 AI 行业的人才紧缺现状及薪资趋势，指出 AIGC 方向的高需求。接着阐述了 AI 产品经理的四大工作流程：定义需求、数据准备、产品设计及上线反馈，强调了数据质量与模型评估的重要性。文章还梳理了大模型时代的学习路径，涵盖系统设计、提示词工程、RAG 应用、模型微调等关键技术点，并为从业者提供了职业发展的具体建议。
详细解析了 AI 产品经理的核心技能体系与工作流程。首先分析了 AI 行业的人才紧缺现状及薪资趋势，指出 AIGC 方向的高需求。接着阐述了 AI 产品经理的四大工作流程：定义需求、数据准备、产品设计及上线反馈，强调了数据质量与模型评估的重要性。文章还梳理了大模型时代的学习路径，涵盖系统设计、提示词工程、RAG 应用、模型微调等关键技术点，并为从业者提供了职业发展的具体建议。
根据行业人才报告显示，人工智能已成为当前最紧缺人才的行业之一。随着大模型技术的爆发式增长，这种趋势在近年来持续强化。
目前行业内共识明确：AI 产品经理需求巨大，无论是初创公司还是大型科技企业都在大量招聘。具备 AI 相关项目经验且学历达标的候选人通常能获得面试机会。在薪资方面，AI 领域普遍具有较高竞争力，涨薪幅度显著。
在 AI 领域，特别是 AIGC（生成式人工智能）方向，招聘量最大的岗位主要分为两类：研发类和产品类。这两类岗位的薪资水平也处于行业高位，是求职者重点关注的方向。
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传统互联网产品经理类似，但增加了数据与模型相关的环节。具体流程包括四个步骤：定义需求、数据准备、产品设计、上线反馈。
AI 产品经理本质仍是产品经理，核心工作依然是找到需求并专注于产品价值。AI 是用新技术解决问题的工具，产品经理的主要工作是思考如何用该工具解决以前无法解决的问题，或以更优的方式解决原有需求。
结合行业经验洞察问题，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，需涉及对 AI 技术的理解。根据产品现状，不同的产品对应不同的技术方向。
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。根据产品所属行业，对技术理解的要求有所不同。
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，明确了给 AI 定义的'输入'和'输出'之后，接下来需要为 AI 准备训练集并进行训练。
特别说明：此环节主要针对非大模型类的 AI 产品经理。在大模型出现后，针对 AIGC 领域的产品经理通常不需要从头构建训练集，而是利用预训练模型进行微调或提示词工程。
因此，对于技术背景不强的从业者，AIGC 领域的产品经理是一个值得考虑的方向。
数据准备可分为三个阶段：数据来源、数据定义、数据交付。
传统产品的数据来源通常是用户使用数据，而 AI 的数据来源是指训练 AI 的数据。
分为两个方面：
有了数据来源后，需整理训练集和测试集。这涉及繁杂的数据清洗和整理工作，需要考虑以下问题：
在实践中，需要根据机器学习效果不断调整和修改训练集。
定义好需求后开始产品设计。主要包含两个方面：基础功能、动态发展。
产品框架基于产品形态（如智能音箱、App 助手等）。设计围绕需求展开，例如训练助手完成'找功能'需求，界面设计需配合此目标。这部分工作与互联网产品经理无异。
未来 AI 产品将不局限于固定界面，产品经理需把握更丰富广阔的场景。
AI 产品上线后通常需要做三件事：
常见的评估指标包括准确率、召回率、F1 值等，同时也需关注业务指标如转化率、用户留存等。
大模型时代，企业对人才的需求发生变化，AIGC 相关岗位人才难求，薪资持续走高。掌握大模型技术能拥有更多可能性，包括全栈开发、模型微调、二次训练等。
掌握大模型全栈工程能力（前端、后端、数据分析等），能够利用大模型解决实际项目需求。企业需要处理海量数据，掌握大模型应用开发技能有助于提高数据分析和决策准确性。同时，掌握 GPU 算力、硬件部署及 LangChain 开发框架，能实现从理论到实战的一站式掌握。
AI 产品经理不仅需要理解产品逻辑，还需具备一定的技术视野，特别是在数据理解和模型评估方面。随着大模型技术的发展，产品经理的角色正在向'技术 + 产品'复合型转变。建议从业者系统学习相关技术路线，关注行业动态，不断提升自身在 AI 领域的核心竞争力。
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