AI产品经理与互联网产品经理到底有什么不同？

最新推荐文章于 2025-05-27 09:06:17 发布

AI劳模

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文章标签：人工智能产品经理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2401_85373396/article/details/139409246

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前言

前两天有人问我，AI产品经理和互联网产品经理到底有什么不同？

我深知这两个职位在表面上看起来很相似，但在实践中却有着明显的区别。

在网上看了很多文章，有回答技术的，有回答商业案例的，参差不齐，综合网络的信息以及我的理解，我们就来聊聊五个不同点。

第一，面向的对象不同

大部分互联网产品主要面向的是C端用户，比如拼多多、美团等等，他们的产品直接面对个人，使用的策略多是以用户增长为主，更多的注重用户体验；

而AI产品主要面向的是B端用户，它们大部分并没有一个具体的界面，只是一个接口暴露，更多的是调用AI产品来达到某种目的，比如说给用户打标签，做推荐等等。

比如微信的人脸识别相关接口。

（图片来源于网络）

第二，使用的技术不同

互联网产品更多是使用的研发技术，比如前后端，html、js、css、Java等，来实现前端页面和后端逻辑。

而AI产品使用的更多是算法技术，部分巨型产品，他要求AI产品经理不仅需要懂算法技术还需要懂研发技术，妥妥的高技术型人才。

举个例子：

假设我们要开发一款基于人工智能的智能语音助手产品。AI产品经理会深入研究语音识别、自然语言处理等人工智能技术，并将其应用于产品的功能设计、算法优化等方面，以提高回复的精确度。

而互联网产品经理则会关注用户界面的设计、市场调研以及产品的推广策略，以确保产品能够在市场上取得成功。

第三，岗位边界的不同

岗位边界何从说起呢？主要是目前市面上人才需求的范围比较模糊，我们都知道互联网产品经理要么是要求行业经验，要么要求产品经理，但AI产品经理有的是需要懂算法，有的不需要，有的对行业要求有很高的，参差不齐。

但从实际情况来看，如果B端，行业经验要求很大于算法，如果是C端，项目经验大于行业经验。

第四，团队协作的不同

AI产品经理和互联网产品经理在团队协作方面也有所不同。互联网产品经理则需要与运营、市场等部门密切配合，确保产品的顺利上线和推广。

而AI产品经理通常需要与研发、算法等部门紧密合作，共同推进产品的开发和优化。

第五，数据分析的角度不同

互联网产品经理更注重用户行为分析数据，他们通过收集和分析用户反馈、市场趋势等信息来指导产品的改进和创新。并同运营、市场等部门密切配合，确保产品的顺利上线和推广。

反观AI产品经理，由于人工智能技术的应用，大量的数据被用于训练模型和优化产品性能。他们需要能够理解和分析这些数据，同时需要使用数据可视化工具、算法基础知识和行业经验来帮助算法团队更好地理解和利用数据，进行数据特征调整和调参让模型达到最优解。

最后的话

总的来说，AI产品经理和互联网产品经理在定义、职责、技术和用户需求等方面存在着明显的差异。AI产品经理需要具备深厚的技术背景和对人工智能领域的了解，而互联网产品经理则更加关注用户需求和技术的结合。

无论是哪种职位，都需要不断学习和提升自己的能力，以适应快速变化的科技行业。

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阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍