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。
本文内容涵盖以下核心议题：
- AI 产品经理到底该怎么定义？
- 做 AI 产品经理需要具备哪些能力？
- AI 产品经理 vs 普通产品经理的日常差异
- 哪些岗位更容易转型 AI 产品经理？
- 现阶段 AI 产品经理面临的困境与破局
1. AI 产品经理到底该怎么定义？
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。
2. 做 AI 产品经理需要具备哪些能力？
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。
3. AI 产品经理 vs 产品经理 的日常
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）。
