AI 产品经理的定义与定位
针对 AI 产品经理这个岗位进行梳理和总结，旨在为从业者的职业路径增加一种可能性。
编程语言AI算法
AI 产品经理的核心能力与职业转型指南
AI 产品经理本质仍是产品经理，需兼具数据驱动思维。文章梳理了岗位定义、核心能力要求及日常差异，指出用户增长等岗位更易转型，并分析了当前面临的“传话筒”困境。最后提供了系统化的学习路线建议，涵盖 AGI 学习路径、入门手册、视频教程及实战案例，旨在帮助从业者明确方向，提升在人工智能时代的竞争力。
AI 产品经理本质仍是产品经理，需兼具数据驱动思维。文章梳理了岗位定义、核心能力要求及日常差异，指出用户增长等岗位更易转型，并分析了当前面临的“传话筒”困境。最后提供了系统化的学习路线建议，涵盖 AGI 学习路径、入门手册、视频教程及实战案例，旨在帮助从业者明确方向，提升在人工智能时代的竞争力。
针对 AI 产品经理这个岗位进行梳理和总结，旨在为从业者的职业路径增加一种可能性。
本文内容涵盖以下核心议题：
为了更好地理解 AI 产品经理的定义，我们可以回顾互联网的几次大规模技术迭代，以及每次迭代中催生的新岗位：
Step 1：从纯代码协议到 PC 端网页浏览器 互联网从小众走向大众。在这个时期，产品经理的角色并不显著，因为网页浏览器的载体复杂度相对较低，程序员加设计师基本能应付。许多后来的产品大神都是程序员出身，这给后世留下一个印象：**好产品经理必须懂技术？**其实真不见得。
Step 2：从 PC 端到移动端 APP 互联网无处不在，从业者开始思考如何在方寸之间保障用户体验。产品经理正式崛起，甚至出现过'移动端产品经理'这种过渡期叫法。
Step 3：AI 广泛应用，提升效率 现在很少说'浏览器产品经理'或'APP 产品经理'，这些岗位已简化为通用的'产品经理'。但我们依然在说AI 产品经理，这是一个标准的'技术迭代'+'产品经理'的组合。因为新生事物刚刚涌现，大家还没习惯。等 AI 渗透到生活的方方面面，AI 产品经理的前缀可能也会不复存在。
按时间线梳理后，从功能结构上看 AI 产品经理在产品经理中的定位。AI 产品经理的本质是产品经理，不能因为前缀加了 AI 就发生改变。它在产品经理的岗位地图中，层级上无法与 C 端或 B 端产品经理对等，更合理的逻辑层级应该是：C 端 AI 产品经理、B 端 AI 产品经理。AI 产品经理目前应该是嵌入在两端产品经理体系内的。
如果需要进一步细分，可以在 C 端和 B 端维度上叠加行业领域，例如 C 端社交 AI 产品经理、C 端电商 AI 产品经理。对于 B 端，叠加会更丰富，例如 B 端出行技术层 AI 产品经理、B 端视频应用层 AI 产品经理等。
既然 AI 产品经理本质上是产品经理，那么产品经理的基本功就不能丢：
除此之外，'数据驱动'的思维和能力也是 AI 产品经理的特需。因为 AI 跟数据是强关联的，所有对 AI 的训练和迭代都离不开数据。这也导致产品经理日常需要更关注数据闭环，不仅要依赖数据功能上线后的评估和优化，还要运用数据进行策略设计。
AI 产品经理既要像一个真正的产品经理，又要具备较强的数据驱动能力，稀缺也就比较正常。联想到业内趋势，早些年产品经理不断细分、专业化，往后很可能就该不断融合、全能化了。
做常规的产品经理，核心就是吃透用户路径分析和漏斗转化模型。第一张图在产品从 0 到 1 的阶段非常重要，尤其随着用户调研 +MVP 上线后反馈增多，常规产品经理很容易失焦，进入'竞品有，我没有，因此我要有'的状态。
这样的状况持续 3-6 个月后，会发现无论怎么疯狂加功能，对最终的漏斗转化率效果都不大，这时就要花时间关注增长的问题了。和增长相关的模型有很多，如 AARRR、RACE，但本质都是回归到强化'网络效应'。因此在探索了漏斗转化率的基础和边界后，很多常规产品经理会被分去做偏运营类的工作，也就是俗称的'搞活动'。这也是为什么做了三年之后的产品难免会觉得自己的角色开始模糊，仿佛跟运营、市场都有点关系。
总结一下常规产品经理的日常：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（定性/定量）。
相对 AI 产品经理来说，最大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。
举个例子：信息流产品经理（Feed PM）每天要思考如何提升各类内容的供需匹配效果，从而达到大盘增长。Feed 的框架固定，交互形态一旦用户养成习惯很难再改，互动方式无非是赞转评 + 弹幕。他们还能做啥？这就牵扯到另一个问题：一个 AI 产品经理需要多'懂'技术？或多大程度上参与到'AI 策略设计与开发'的工作里来？
根据个人经验，AI 产品经理在需求评审阶段，需要与算法共同明确的主要有以下几点：
至于数据预处理、模型选取、特征工程、调参等等部分，如果有精力和能力去理解自然是好的，但如果不能，只需要理解算法运作的基本原理即可。
因此无论你涉及到的领域是内容、电商还是社交，只要是与核心业务相关，AI 产品经理本质上解决的都是资源匹配的问题。除了关注供求两端，你也需要关注对平台本身的收益。比如对 2C 平台来说，每个阶段的侧重点是不同的，前期更注重日活，后期看 GMV。所以 AI 产品经理需要时刻关注随着算法策略的迭代，模型表现提升对大盘收益提升的边界效应在哪里。除非你是专门做'技术创新'的纯技术型产品经理，不然所有脱离大盘收益的算法打磨，以及一味追求算法复杂度的行为，都只是耍流氓。
基于'真正的 AI 产品经理必须是兼具数据驱动思维的产品经理'这一准则，市面上跟 AI 产品经理还算相关的岗位整理如下：
初步感觉是用户增长产品经理胜出？对几个可能有争议的项目稍作解读：
（1）研发工程师 严谨的逻辑思维并不等于数据分析思维或数据驱动思维。核心差异在于，经过长期训练，工程师们的逻辑思维更多是纯形而上的，有些脱离实际业务场景；而数据分析、数据驱动思维，更看重理论与实践的结合，必须是扎根于业务场景的。所以有时候，算法工程师转型 AI 产品经理，虽然看起来入门快，但后续无形的门槛可能会来得更早。
（2）产品经理 普遍缺乏数据驱动思维。别说数据驱动思维了，很多大厂的非初级产品经理们，连基本的数据分析能力都不达标，经常无法对自己负责的产品功能提出有效、可行的量化衡量方法。这也是为什么还有这么多数据分析师的岗位需求，某种程度上是给技能残缺的产品经理们补锅。
（3）用户增长产品经理 这是一个基于岗位 JD 的美好推测，该岗位的从业者们在日常工作中是否能充分施展产品思维、避免工具人的囧境，视具体情况而定。
现阶段 AI 产品经理们的困境，主要还是源自大家对这个岗位的广泛误解。因为前缀加了 AI，就觉得这个岗位不论 C 端 B 端，都应该是特别懂技术的，都应该是算法与普通产品经理的翻译官和桥梁。这就导致很多 AI 产品经理变成了传话筒，价值感很低。
再次重申下，AI 产品经理的本质是产品经理，要求他们手撕算法代码有意义么？有那个功夫，还不如要求他们把用户需求和场景设计捋顺，少提一些异想天开的需求吧。
这个困境如何破局呢？个体层面，可以把重心多回归产品经理本质上，不要太纠结技术算法细节，更看重 AI 与用户需求的适配；群体层面，需要等大环境逐渐成熟。天时地利人和，一个都不能少。参考互联网行业对所谓大数据的落地应用节奏，至少还需要 5～10 年。
AI 产品经理是一个面向未来的岗位，此刻正处于混沌期。当大家都在海上漂泊激荡之时，能指引彼岸的微光，就显得异常珍贵了。
现在社会上大模型越来越普及，很多人想往这里面扎，转行或入门 AI 产品经理，但却找不到适合的方法去学习。为了避免走弯路，建议遵循以下系统化的学习路径：
很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞。建议建立完整的学习路线图，涵盖基础理论、应用场景及未来趋势。
阅读行业内的入门手册，了解基本的术语、工作流和交付物标准。这有助于快速建立对岗位的专业认知。
通过视频教程直观地理解技术原理和产品结合点。重点观看关于模型微调、Prompt Engineering 以及 RAG 架构的内容。
深入阅读经典书籍，构建扎实的理论基础。推荐关注深度学习、自然语言处理及商业智能相关的著作。
理论结合实践，分析真实的 AI 落地案例。包括内容生成、智能客服、推荐系统等场景，理解其中的业务逻辑和技术选型。
学习 AI 大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习 AI 大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握 AI 大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。
再者，学习 AI 大模型也能为我们自己创造更多的价值，提供更多的岗位以及副业创收，让自己的生活更上一层楼。
因此，学习 AI 大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。希望每一位从业者都能在 AI 浪潮中找到自己的位置，实现职业价值的最大化。
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