AI 产品经理：零基础快速入行指南，让高薪梦想照进现实-优快云博客

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我们大家都知道在最近爆火的人工智能领域，算法工程师是特别核心的岗位，却很少知道这个岗位只占人工智能领域的20%左右。人工智能技术要落地还是要靠商业化、靠AI产品，这其中AI产品经理就发挥举足轻重的作用。

首先，介绍几个非一般规律的点：

AI 应用领域：懂业务>懂技术
AI时代反倒最需要的是产品经理，因为最难的是技术怎么为大众所用，发现问题然后用AI技术解决，找到应用场景，如何清晰地传达给AI工具应该做什么。
产品经理不仅要持续为客户解决问题、创造价值，还要懂技术，知道技术能不能实现。在这里也可以说产品经理是一个懂技术的销售。
不要做大家都在做的事情。一个产品大家都做，那它就不是一个好产品，同质化严重，作为PM（产品经理Product Manager）要善于发现需求找到创新点。
作为AI产品经理，首先要设计一个自己的AI产品，解决自己的需求。

1、为什么要做AI产品经理？

喜欢产品岗位，对产品岗位感兴趣。
不喜欢单纯开发，喜欢人际交流。
开发技术不够，但是沟通协调能力强。
有产品经理背景，转到AI产品经理。

现在我们对第3.4条分析一下，第1.2条非常显然。第三条，对于想进入AI 领域但是代码和其他一些技术不高，现在学需要的时间成本太大，沟通能力、对产品理解力比较好，那么产品对你来说将是一个不错的岗位，它对技术的要求一般是了解就可以，不需要知道具体技术怎么实现，对新手也比较友好。

第四条，大家都知道，2025年是智能体元年，随着deepseek爆火，技术突破和成本大大降低，许多企业好像都看到了商机，产品经理前面只要加上AI 两个字母，那工资直接翻倍，不仅在AI 产品经理岗位，这个在其他岗位也有体现；另外还有一点就是最近经济变差，各行业效益不如以前，恰恰人工智能兴起，前景和薪资相对都是很客观的。这也是转到AI产品经理的原因。

2、什么是产品经理？

很多刚毕业的或者小白不知道有这么一个岗位，所以说的细一些，有产品经验的可以跳过。

AI产品经理是将人工智能技术与商业目标相结合，负责规划、设计、开发和推广AI产品的专业人员。

角色定位

AI产品经理处于技术团队、业务团队、用户之间的核心枢纽位置，是人工智能技术与商业应用之间的核心桥梁，需要同时具备技术理解力、商业洞察力和用户思维。

职责

产品规划与战略制定：根据市场调研、行业趋势分析以及公司的战略方向，确定产品的定位、目标用户群体和核心价值主张，并制定详细的产品路线图。
需求分析：通过市场调研和用户反馈，识别和定义用户需求，发现可以通过AI技术解决的痛点。
产品设计：定义产品的核心功能、设计用户体验、确定AI技术的使用场景，撰写产品功能需求说明书。
跨部门协调：与数据科学家、机器学习工程师、软件开发团队和UI/UX设计师等紧密合作，确保产品的设计、技术实现和用户体验的顺畅，推动算法、前后端及测试人员完成任务。
模型训练与优化：参与机器学习模型的选择与训练过程，与数据科学家合作，确保模型性能达到产品需求的要求。
用户测试与反馈：通过用户测试、A/B测试和数据分析，评估AI产品的实际表现和用户体验，迭代优化产品。
技术可行性评估：评估AI技术在产品中的可行性，分析当前技术的限制和未来的技术发展方向。
产品发布与维护：推动AI产品的上线和持续优化，确保产品在运营过程中能够不断提高性能和满足用户需求。
竞品分析：分析竞争对手的产品，提出应对方案。

3、AI产品经理需要什么技能？

在这里插入图片描述

这是刚入行或者准备入行的伙伴问的最多的一个问题。AI产品经理需要什么技能？我能不能做的了？

其实，AI产品经理的本质在于“产品”二字，真正体现价值的一定是做出来的AI产品。“产品”二字的背后是“场景“，而在”场景“中我们要找寻的是”需求“。AI产品经理一定要聚焦产品使用的真实场景，在场景中锁定用户真实的需求，最后才是通过AI技术去解决用户的需求。所以AI是手段、是技术路线。

上一部分不难看出，产品经理最重要的是了解用户和应用场景，但是AI技术方面也是需要了解的，我们展开说一下。首先，技术再厉害，没有应用它的场景也是没用。因此，作为产品经理，学习应用场景是必须的，包括各种大模型的产品，例如智能客服、营销系统、金融行业的风险控制还有医疗场景。其次，学会写PRD、BRD、MRD文档，学会总结汇报，产品经理是打通产品上下协作开发的关键岗位，如何更好的协同办公，让团队的效率最大化，这很大一部分取决于产品经理的三大文档。最后，我们还要会做一些好看的高级的PPT，了解产品包括哪些模块、哪些内容，这有利于汇报工作。

AI的技术方面也是需要了解的，这些技术不需要会具体实现，但是要知道这些技术以及这些技术应用在什么地方、技术的流程。比如大模型基础算法与机器学习方法、深度学习与神经网络、自然语言处理（NLP）、大模型的技术栈、RAG、大模型微调、向量数据库等等。

4、AI产品经理和其他产品经理的区别：

AI产品经理与传统产品经理的主要区别在于技术深度、用户群体、数据处理、伦理问题和跨部门协作等方面。AI产品经理需要具备更强的技术背景和数据处理能力，同时要应对更复杂的伦理和风险管理问题。而传统产品经理则更注重功能设计和用户体验，技术依赖性相对较低。

1. 技术深度与复杂性

AI产品经理：

深度技术参与：需要深入了解机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等AI技术。例如，AI产品经理要参与模型的选择、训练和优化过程，理解算法的性能和局限性。
技术选型与评估：负责评估不同AI技术的可行性，选择适合产品需求的技术方案。

传统产品经理：

技术依赖性较低：主要关注产品的功能需求和用户体验，技术细节通常由开发团队负责。
技术理解相对浅：对技术的了解主要集中在功能实现上，不需要深入理解底层算法。

2. 用户群体与市场定位

AI产品经理：

B端市场为主：AI产品目前更多服务于企业客户，如智能客服、数据分析平台等。
专业用户需求：用户通常对技术有较高的要求，需要产品经理深入了解行业痛点和业务流程。

传统产品经理：

C端市场为主：更多面向普通消费者，如社交媒体、电商等。
广泛用户需求：用户需求较为多样，更注重产品的易用性和吸引力。

3. 数据处理与管理

AI产品经理：

数据驱动：AI产品依赖大量高质量的数据，产品经理需要参与数据采集、清洗、标注等环节。
数据隐私与合规：需要处理数据隐私和合规问题，确保产品符合法律法规。

传统产品经理：

数据需求相对简单：主要关注用户行为数据和业务数据，对数据质量的要求相对较低。
数据隐私问题较少：数据隐私问题主要集中在用户信息保护，相对简单。

4. 产品迭代与优化

AI产品经理：

持续优化：AI模型需要不断优化和迭代，产品经理需要根据模型表现和用户反馈进行调整。
技术迭代快：AI技术发展迅速，产品经理需要不断学习新技术，以保持产品的竞争力。

传统产品经理：

功能迭代为主：主要根据用户反馈和市场需求进行功能优化。
技术迭代慢：技术更新相对缓慢，产品迭代更多集中在功能和用户体验上。

5. 伦理与风险管理

AI产品经理：

伦理问题复杂：需要处理算法偏见、数据隐私、模型可解释性等伦理问题。
风险管理：评估AI技术带来的潜在风险，如模型失效、数据泄露等。

传统产品经理：

伦理问题较少：主要关注产品内容的合规性和用户隐私保护。
风险相对简单：主要风险集中在功能缺陷、用户体验差等方面。

6. 跨部门协作

AI产品经理：

跨学科协作：需要与数据科学家、机器学习工程师、算法专家等紧密合作。
技术沟通能力：具备较强的技术沟通能力，能够理解技术团队的需求和挑战。
传统产品经理：
跨职能协作：主要与开发、设计、市场等团队合作。
业务沟通能力：更注重与业务团队的沟通，确保产品符合市场需求。

7. 产品设计与用户体验

AI产品经理：

技术驱动设计：产品设计需要围绕AI技术展开，如智能推荐系统、语音交互等。
用户体验复杂：用户体验设计需要考虑技术的复杂性和用户的专业性。

传统产品经理：

功能驱动设计：产品设计主要围绕功能需求展开，注重界面友好性和操作便捷性。
用户体验简单：用户体验设计相对简单，更注重直观性和易用性。

5、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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