AIGC 产品经理负责将人工智能生成内容的能力结合于公司现有业务，需具备行业洞察力与技术理解力。其工作涵盖捕捉行业动态、控制 AI 输出不确定性、预知风险并推动商业化落地。与 AI 产品经理侧重模型全生命周期管理不同，AIGC 产品经理更聚焦于应用层优化与业务赋能，无需构建底层大模型即可利用现有能力实现产品迭代。该角色要求全能型素质，包括搜索、创作、社交等多领域知识沉淀，以应对数据质量、模型幻觉及成本挑战。文章详细阐述了两者区别、核心职责、关键技术挑战及职业发展路径。
随着 ChatGPT、Stable Diffusion 等生成式人工智能（AIGC）技术的爆发，行业对产品的创新边界进行了重新定义。这不仅局限于后台算法的升级，更为产品设计、用户体验及商业模式开辟了广阔的可能性。在此背景下，产品经理的角色也发生了迭代，AIGC 产品经理应运而生。
AIGC 产品经理本质上是产品经理在特定技术领域的细分。传统产品经理以解决用户问题为基点，设计解决方案并推动落地。而 AIGC 产品经理则专注于将 AI 生成内容的能力完美地结合于公司现有业务中。
定义：AIGC 产品经理是负责将 AI 能生产内容的能力整合进业务流程，通过产品化手段实现降本增效或体验升级的专业角色。
相较于传统产品经理，AIGC 产品经理需要更强的技术洞察力和理解力。由于 AI 大模型属于新领域，研发人员与产品经理往往处于同一起跑线，因此产品经理必须具备以下能力：
AIGC 产品经理需要知道市面上有哪些 AIGC 技术或应用，并能评估其适用性。例如：
AIGC 产品是人类与 AI 进行直面交互，AI 输出结果具有不确定性。这是 AIGC 产品经理必须解决的核心痛点。
AIGC 只是赋能手段，具体落地取决于业务场景。AIGC 产品经理往往是'全能型人才'，需具备多领域知识：
如何将 AIGC 应用成功实现商业化落地是重要职责。这包括：
| 维度 | AI 产品经理 | AIGC 产品经理 |
|---|---|---|
| 核心对象 | 模型本身 (Model) | 模型应用 (Application) |
| 关键技能 | 数据工程、模型训练、评估指标 | Prompt 工程、API 集成、业务场景设计 |
| 产出物 | 模型服务、算法接口 | 用户可感知的功能、SaaS 工具 |
| 关注点 | 准确率、召回率、Loss 值 | 用户体验、响应速度、Token 成本 |
从大厂招聘条件来看，AI 产品经理通常要求有机器学习背景、熟悉深度学习框架；而 AIGC 产品经理更强调对大模型应用的深刻理解、快速学习能力以及对垂直行业的认知。
大模型可能会一本正经地胡说八道。应对策略包括：
AIGC 产品经理并非神秘的高门槛岗位，而是需要在技术浪潮中保持敏锐嗅觉，同时深耕业务本质的复合型人才。随着大模型技术的普及，这一角色将在企业数字化转型中扮演越来越关键的角色。从业者需保持持续学习的热情，将 AIGC 视为一门艺术，在技术与商业之间找到最佳平衡点。
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