Sora 火爆背后：国内真正合格的 AI 产品经理为何稀缺？

如何才能成为一名合格的 AI 产品经理呢？本文将深入探讨这一职业的核心定义与能力模型。

回顾互联网的几次大规模技术迭代，有助于理解新岗位的产生逻辑：

从纯代码协议到 PC 端的网页浏览器，互联网从小众走向大众。彼时产品经理角色尚不成熟，程序员与设计师往往能覆盖大部分需求。这给后世留下了'好产品经理必须懂技术'的刻板印象，但事实并非如此绝对。

从 PC 端网页浏览器到移动端的 APP，互联网无处不在，体验成为关键。此时产品经理正式崛起，'移动端产品经理'曾作为一种过渡期称呼存在。

随着 AI 广泛应用并提升效率，我们很少再单独强调'浏览器产品经理'或"APP 产品经理'，它们已简化为通用的'产品经理'。然而目前我们依然使用"AI 产品经理'这一称谓，这是'技术迭代'与'产品经理'的组合。待 AI 完全渗透生活，前缀或许会消失。

在功能结构上，AI 产品经理不能脱离产品经理的本质。正如白马首先是马，AI 产品经理的本质依然是产品经理。其层级应嵌入在 C 端或 B 端产品经理体系内，例如 C 端社交 AI 产品经理、B 端出行技术层 AI 产品经理等。

作为产品经理，基本功不可丢。此外，'数据驱动'的思维和能力是 AI 产品经理的特需。AI 与数据强关联，训练和迭代离不开数据闭环。日常工作中，不仅要依赖上线后的评估优化，还要运用数据进行策略设计。

这意味着 AI 产品经理既要像传统产品经理一样关注用户体验，又要具备较强的数据敏感度。行业趋势显示，产品经理正从不断细分转向融合与全能化。

常规产品经理的核心在于吃透用户路径与转化漏斗。在从 0 到 1 阶段，容易陷入'竞品有，我没有'的功能堆砌状态。持续 3-6 个月后，若转化率无改善，则需关注增长问题。

增长模型如 AARRR、RACE 本质都是强化网络效应。许多常规产品经理后期会转向偏运营类工作。常规流程大致为：分析用户路径 -> 提出产品假设 -> 优化链路/包装玩法 -> 看对漏斗和大盘的收益 -> 评估是否达到全量标准。

AI 产品经理的区别在于如何通过搭建可持续的 AI 系统来实现上述逻辑的自动化。以信息流产品经理为例，核心问题是提升内容供需匹配效果。交互形态一旦固化很难更改，AI 的价值在于优化匹配策略。

关于技术深度，AI 产品经理在需求评审阶段需与算法明确：模型目标、特征选择、数据收集、验收标准。至于数据预处理、模型选取、调参等细节，理解基本原理即可，除非涉及纯技术创新岗位。

无论领域如何，AI 产品经理本质上解决的是资源匹配问题，同时关注平台收益。对于 2C 平台，前期重日活，后期看 GMV。需时刻关注算法策略迭代对大盘收益的边界效应。脱离大盘收益的算法打磨，往往只是耍流氓。

基于兼具数据驱动思维的产品经理这一准则，相关岗位包括用户增长、数据分析、研发工程师等。

研发工程师通常具备严谨逻辑思维，但这不等于数据分析思维。后者更看重理论与实践结合，扎根业务场景。算法工程师转型虽入门快，但后续可能面临业务理解的无形门槛。

产品经理普遍缺乏数据驱动思维，很多非初级从业者连基本的数据分析能力都不达标，无法提出有效的量化衡量方法。

用户增长产品经理通常具备较好的产品思维，若能充分施展避免沦为工具人，是较理想的转型方向。

主要困境源自误解。因前缀加 AI，外界常认为该岗位需特别懂技术，充当算法与普通产品经理的桥梁，导致价值感低，沦为传话筒。重申：AI 产品经理本质是产品经理，手撕算法代码意义不大，应将重心回归用户需求与场景设计。

破局之道在于个体层面回归本质，不过度纠结技术细节，看重 AI 与需求的适配；群体层面等待环境成熟。参考大数据落地节奏，可能需要 5-10 年。

AI 产品经理的未来在于平衡商业价值与技术可行性。随着大模型技术的普及，单纯依靠规则匹配的产品将逐渐减少，基于生成式能力的创新将成为主流。

从业者需要建立长期的学习机制，保持对新技术的敏感度，同时深耕垂直行业的业务逻辑。只有当技术不再是壁垒，而是实现商业目标的工具时，AI 产品经理才能真正发挥其核心价值。未来，AI 产品经理将不再是一个独立的标签，而是所有产品经理的基础素养之一。

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