近期随着 ChatGPT 等相关技术的发展，部分产品经理尤其是功能型产品经理开始担忧被职场淘汰。人工智能技术的普及不仅限于科技公司，在 AI 音箱、扫地机器人、自动驾驶汽车等身边产品中随处可见。非 AI 背景的产品经理想要了解或转型为 AI 产品经理是完全可行的，关键在于如何准备。
1. 什么是 AI 产品经理
AI 产品经理是在通用产品经理的基础上，增加了一项显著能力：如何运用现有的 AI 技术帮助客户解决问题，并在原有工作效率或用户体验上起到增强效果。这要求从业者不仅要懂产品逻辑，还要理解技术边界。
2. 目前的 AI 类别有哪些？
AI 产品经理的细分领域主要包括以下几类：
- 视觉 AI 产品经理：即计算机视觉（CV）方向，包含车辆识别、人脸识别、图像检索等。
- 机器学习 AI 产品经理：涉及智能推荐、出行规划、大数据平台等。这类方向受众较广，几乎涉及大量数据的训练和使用。
- AI 应用产品经理：包括虚拟人、数字人、机器人、智能音箱、智能客服、VR/AR/MR 等方向。
- 语义 AI 产品经理：包括自然语言处理（NLP）、知识图谱、机器翻译、搜索等方向。
此外还有量子计算、边缘计算等招聘需求较少的细分岗位。除了带有对话聊天元素的 AI 难度较高外，如果专研一个方向，其实相对容易上手。
3. 转行 AI 产品经理应该掌握的基础知识
要胜任该岗位，需要具备一定的技术理论理解能力，这是与传统产品经理的显著区别：
- 机器学习与深度学习原理：了解迁移学习、强化学习等主要应用场景。
- 特征工程：包括文本特征、图像特征、视频特性、情感特征等的提取与理解。
- 算法逻辑理解：例如推荐系统需懂协同过滤、GBDT+LR、逻辑回归、特征交叉、朴素贝叶斯等常用算法。
基于对技术的理解程度，很多新人会问是否需要看论文。实际上大可不必过度纠结过于细节的论文，因为算法研究和迭代较快，部分算法在商业场景尚未实践。重点在于理解算法的商业价值和应用逻辑。
4. AI 产品经理的工作日常
传统产品经理的工作内容 AI 产品经理也必不可少，如用户研究、商业分析、需求分析、产品设计、对接 UE、撰写需求文档、对接运营、项目管理等。不同之处在于需要更多地与算法工程师沟通，进行算法选型以满足客户需求，提高效率或解决业务痛点。
这里有一个很重要的能力是分析及沟通能力。协作中涉及算法、机器学习平台、特征工程构建、SDK 开发、API 开发、中台开发、前端及后端开发等多个团队。因此 AI 产品经理需具备全局思维，对技术架构有认知，对接流程清晰，又能把握细节，具备端到端的串联能力，才能有效组织团队协同工作。
此外，应更注重对业务流程的理解，将需求分析透彻，明确用户想要的与你提供的解决方案的本质区别。对于需求把握不准的情况，可寻求资深同事探讨，把基础工作做好。
5. 从招聘岗位看 AI 产品经理的能力要求
通过分析大厂招聘信息，可以归纳出市场对 AI 产品经理的要求：
- 百度 AI 资产产品经理（对话机器人方向）：负责智能对话机器人等产品规划与落地，推动产品 0-1，拆解全链路数据指标。要求熟悉 AIGC、大模型，具备 AI 技术背景或与工程算法无障碍沟通能力，数据意识强。
- 腾讯微保高级 AI 产品经理：负责智能客服场景应用，搭建自助工具和智能能力。要求熟悉知识库应用，具备全局视野和体系化思考能力，对数据和业务敏感。
- SHEIN AI 基建高级产品经理：负责机器学习平台、AI 工具平台服务方案设计。要求有 AI 研发和应用产品线规划经验，熟悉 AI 技术和研发过程。
- 平安银行 AI 中台团队产品经理：负责 AI 中台产品优化建设，对接智能化业务需求。要求硕士及以上学历，熟悉 NLP、OCR、ASR、TTS 等技术，熟练使用 Visio、Axure 等工具。
筛选不同级别的岗位职责可以发现，对于相应方向的 AI 技术、经验或专业背景有较高要求，沟通和落地能力的要求比传统产品经理更高。同时，AI 产品经理的薪资水平普遍较为可观。
6. 在大模型时代如何入门 AI 产品经理
当前产品经理岗位需求大但人才难求，AI 产品经理薪资平均值较高，一线城市均薪接近 30K。无论是从薪资水平、发展空间还是需求量上看，都是不错的岗位。针对想入门或转行的同学，建议遵循以下学习路径：
第一阶段：大模型系统设计 从大模型的基本架构入手，理解 Transformer 结构、注意力机制等核心概念，掌握大模型的主要方法及其在系统中的位置。
