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在當今數字化浪潮中，AI 技術的迅猛發展正重塑著各個行業，產品管理領域也不例外。AI 領域權威吳恩達指出，AI 促使軟件開發效率大幅提升且成本降低，這一變革催生了對能精準決策 “建造什么” 的產品經理的強勁需求，尤其是深諳 AI 的產品經理，其前景一片光明。與此同時，傳統軟件產品管理與 AI 產品管理間的差異也愈發顯著。

一、用戶需求洞察

傳統產品經理洞察用戶需求，主要依靠市場調研、用戶反饋、競品分析等手段。通過問卷調查、用戶訪談、焦點小組等形式收集大量數據，挖掘用戶痛點、需求與期望。這種方式聚焦用戶顯性需求，從用戶行為和言論分析中確定產品功能特性。以微信為例，早期通過大量用戶調研，了解到人們對于即時通訊的需求，不斷優化文字、語音聊天功能，以及朋友圈展示、點贊評論等社交功能，滿足了用戶日常溝通與社交分享的需求。

吳恩達強調，AI 產品的獨特之處在于挖掘用戶潛在需求。AI 產品經理借助大數據分析、機器學習算法，深度挖掘海量用戶數據。例如抖音，通過分析用戶在平臺上的觀看歷史、點贊、評論、停留時長等多維度數據，精準捕捉用戶興趣偏好，推薦出用戶可能感興趣卻未曾察覺的視頻內容，極大提升用戶體驗。

對比快手，同樣作為短視頻平臺，快手也利用 AI 算法分析用戶行為數據，但在用戶需求洞察側重點上有所不同?？焓指⒅赝诰?“老鐵文化” 下用戶對于真實、接地氣內容的潛在需求，通過算法推薦更多來自普通人日常生活記錄、才藝展示等內容，形成了與抖音不同的社區氛圍和內容生態。這體現出 AI 產品經理能夠利用技術手段，挖掘出隱藏在用戶行為背后的深層需求，與傳統產品經理在需求洞察的方法與深度上存在顯著差異。

二、產品設計理念

傳統產品設計以功能為導向。產品經理依據市場調研得出的用戶需求，規劃產品功能，并著重優化功能，使其易用高效。在設計時，關注產品邏輯架構、界面交互等，滿足用戶完成特定任務的需求。像傳統辦公軟件 WPS，在功能設計上，圍繞文檔編輯、表格制作、演示文稿展示等核心功能不斷優化，如增加豐富的字體、格式選項，便捷的圖表制作工具等，以提升用戶辦公效率。

在 AI 時代，產品設計理念轉向以智能為導向，這是 AI 產品經理的核心思路。吳恩達認為，AI 產品不僅要實現功能，更要能自主學習、持續進化，為用戶提供個性化、智能化服務。例如智能客服領域，京東的智能客服 JIMI，運用自然語言處理技術和機器學習算法，不僅能快速回答常見問題，還能在與用戶對話過程中學習用戶語言習慣、問題類型，不斷優化回答策略。隨著使用時間增長，能更精準理解用戶意圖，提供更優質服務。

與之競爭的阿里小蜜，同樣具備強大的智能客服能力。阿里小蜜基于阿里巴巴龐大的電商業務數據，利用 AI 技術實現對各類購物場景問題的快速響應。它不僅能解答商品咨詢、訂單查詢等常規問題，還能根據用戶歷史購買行為和瀏覽記錄，進行個性化推薦，如在用戶咨詢某類服裝時，推薦搭配的飾品或其他相關商品，這都是智能導向設計理念在不同競品中的體現，展示了 AI 產品根據用戶需求不斷進化和提供個性化服務的能力。

三、工作重心

3.1 解決問題的方向

傳統互聯網產品經理主要解決連接問題，致力于打破信息壁壘，將人、信息和資源連接起來。以社交平臺和電商平臺為例，社交平臺產品經理通過設計功能，方便用戶社交互動；電商平臺產品經理則搭建購物通道，促進商品流通。

吳恩達認為，AI 技術的核心在于提升效率和解決復雜問題。AI 產品經理主要聚焦于提升效率。像智能客服，借助自然語言處理技術和機器學習算法，快速準確回應用戶問題，極大提高了客戶服務效率。在制造業，AI 產品經理運用人工智能優化生產流程，實現自動化生產和質量檢測，大幅提升生產效率和產品質量。據統計，采用 AI 技術的制造企業生產效率平均提高 20% 以上。

3.2 目標用戶群體

傳統產品主要面向消費者，滿足個人用戶需求。例如音樂播放軟件，圍繞個人音樂收聽習慣和娛樂需求設計，提供個性化推薦、高品質播放等功能。

吳恩達指出，AI 技術目前在企業級應用中有巨大潛力。當下 AI 產品主要面向企業服務。在金融領域，AI 產品為銀行提供風險評估和反欺詐解決方案；在醫療行業，輔助醫生疾病診斷，提高醫療效率和準確性。市場調研機構數據顯示，AI 產品在企業服務市場占比逐年增加，未來幾年有望持續快速增長。

四、技術要求

4.1 傳統產品經理的技術要求

在互聯網創業熱潮時期，大量來自不同專業背景（如生物、英語、化學等）的人員成為產品經理。他們大多不懂技術，工作重點集中在市場調研、用戶需求分析、產品設計和項目管理等方面。與技術團隊溝通時，主要依賴需求文檔和口頭交流，對技術實現細節了解較少。

4.2 AI 產品經理的技術知識儲備

吳恩達在其教學和研究中反復強調，扎實的技術基礎是 AI 從業者的必備素養。AI 產品經理需要具備豐富的技術知識。要深入理解機器學習、深度學習原理，清楚遷移學習、增強學習的應用場景。遷移學習能將一個任務的知識遷移到相關任務，加快模型訓練；增強學習則讓智能體通過與環境交互學習最優策略。

還要了解各類特征，像圖像特征、情感特征等。在圖像識別中，顏色、紋理、形狀等圖像特征幫助模型識別圖像內容。同時，需掌握多種算法，如做推薦系統，要懂協同過濾、最新最熱等常用算法。協同過濾根據用戶歷史行為推薦，最新最熱算法則依據熱度和時效性推薦。

4.3 技術能力對 AI 產品經理的重要性

AI 產品經理只有懂技術，才能知道如何用 AI 解決客戶需求，確保產品靠譜。吳恩達也提到，在 AI 項目中，技術理解和跨團隊協作至關重要。與數據科學家和工程師合作時，AI 產品經理憑借技術知識，能更好理解技術實現過程和難點，提出合理需求和解決方案。在評估產品可行性和性能時，技術知識也能幫助其確保產品滿足用戶需求和期望。比如評估圖像識別產品，可通過了解圖像特征提取算法和模型準確率等指標判斷產品性能。

五、工作內容

5.1 AI 產品方案討論

吳恩達認為，深入理解業務是 AI 落地的關鍵。在 AI 產品方案討論階段，梳理業務流程是關鍵的第一步。以保險行業為例，從客戶購買保險到保險公司支付賠償金的流程中，AI 產品經理需分析各環節，找出可由 AI 解決的問題，如車險定損賠償流程中的人工審核環節，可借助 AI 提高效率。

同時，要梳理 AI 技術以匹配業務需求。各大招聘平臺對 AI 產品經理的崗位要求中，業務場景理解能力、組織溝通能力和邏輯思考能力是高頻要求。AI 產品經理需與數據科學家緊密合作，深入了解業務需求，確定數據收集、處理和分析方法。比如為保險行業設計 AI 產品，需收集大量車險照片數據，通過分析訓練，讓機器準確識別車輛破損情況，提升定損效率和準確率。

5.2 數據和模型選擇

吳恩達強調數據是 AI 的燃料，優質數據和合適模型是 AI 成功的基礎。確定產品方案后，傳統產品經理通常直接畫原型圖，而 AI 產品經理需先明確讓機器識別證件或車輛破損所需的數據和模型。

數據方面，通俗來講，輸入大量破損或正常圖片訓練機器，以提高精準度。但照片數據可能因遮擋、背景、書寫規范等因素影響模型精準度。例如北京某保險科技公司收集車險照片數據時，因照片質量參差不齊，模型準確率僅 70% 左右，經篩選清洗數據，去除模糊、遮擋和背景復雜的照片后，準確率提升到 85%。

模型方面，要選擇適合業務場景的算法。算法模型工作包括需求確定、算法設計、討論、確認和驗收等環節，AI 產品經理需不斷循環迭代，直至模型滿足用戶需求。比如車險定損識別，可考慮使用深度學習中的卷積神經網絡算法，因其在圖像識別方面性能出色，經多次試驗優化，最終確定合適算法模型，提高了定損效率和準確率。

5.3 傳統產品經理階段

在原型設計和對接工作階段，AI 產品經理與傳統產品經理有相似之處，但也有不同要求。傳統產品經理根據需求設計原型圖，并與開發、設計團隊對接，確保產品開發順利。AI 產品經理也需進行原型設計，但要考慮 AI 技術應用及與算法團隊協作。

比如設計智能客服產品原型，傳統產品經理關注界面友好性和功能完整性，而 AI 產品經理需思考如何融入自然語言處理技術，提高回答準確率和響應速度。對接工作中，AI 產品經理需與算法團隊、運營團隊緊密合作，確保產品上線后持續優化改進。

5.4 產品上線維護

吳恩達指出，AI 產品的持續優化是其保持競爭力的關鍵。AI 產品經理在產品上線后需持續維護和優化，這與傳統產品經理差異較大。傳統產品經理上線后主要關注用戶反饋和市場推廣，AI 產品經理還需具備與算法團隊對接及迭代模型的能力。

由于實際使用環境復雜多變，AI 產品經理需清楚產品上線后的維護和解決方案。比如智能客服上線后遇到新問題類型，AI 產品經理需與算法團隊合作，及時更新模型，提高回答準確率。同時，要具備算法模型迭代能力，從數據中發現產品問題和用戶需求。以某電商平臺智能推薦系統為例，上線后通過分析用戶行為數據，發現部分商品推薦滿意度不高，AI 產品經理與算法團隊深入挖掘數據，調整推薦算法參數，提升了推薦準確性和個性化程度，提高了用戶滿意度和購買轉化率。

六、新能力要求

6.1 了解 AI 技術的能力邊界

吳恩達多次提醒從業者，要正確認識 AI 技術的優勢和局限。AI 產品經理要清楚 AI 技術并非萬能，有特定適用范圍和局限性。要了解機器學習、深度學習和大模型的關系與優缺點。深度學習在圖像識別、語音處理等領域表現出色，但需大量數據和計算資源；機器學習部分算法在處理小規模數據時更高效。

要熟悉技術名詞，如神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡等，理解主流算法原理和適用場景。卷積神經網絡適用于圖像識別，能自動提取圖像特征；循環神經網絡在處理序列數據（如自然語言處理）中具有優勢。還要了解模型構建全流程，包括數據收集、預處理、模型選擇、訓練、評估和優化等環節，明確各流程節點產出物和職責。比如數據收集階段，與數據團隊合作確定數據來源和質量標準；模型訓練階段，與算法工程師溝通訓練進度和效果。

6.2 擁有評估模型的能力

吳恩達認為，科學評估模型是 AI 產品成功的保障。明確評估標準、指標和方法是 AI 產品經理必備能力。對于二分類模型，可采用準確率、查準率、召回率、特異度、F1 分數、ROC 曲線和 AUC 等指標評估。例如垃圾郵件檢測，準確率衡量整體分類性能，但樣本不平衡時可能不準確；查準率關注預測正例中真正例比例，避免正常郵件誤判；召回率衡量真實正例中被正確預測的比例，確保捕捉垃圾郵件。

對于回歸模型，可用 MSE（均方誤差）、RMSE（均方根誤差）、MAE（平均絕對誤差）和 R2（決定系數）等指標評估預測值與真實值差距。MSE 放大差異，適合開發過程使用；MAE 計算簡潔，常作為實際評估指標；R2 直觀表達模型預測效果，越接近 1 效果越好。

6.3 積極發現適用業務場景并選擇合適算法模型

吳恩達鼓勵 AI 從業者積極探索 AI 在不同業務場景的應用。AI 產品經理要積極發現 AI 適用業務場景，并根據具體情況選擇合適算法模型。這需要深入理解業務需求，具備豐富技術知識。

比如智能客服場景，可選擇基于深度學習的自然語言處理算法，如 Transformer 架構的語言模型，更好理解用戶問題并準確回答；圖像識別場景（如人臉識別支付），可選擇精度高、速度快的卷積神經網絡算法。選擇算法模型時，要考慮設備性能和系統平臺。若 AI 能力部署在本地硬件設備，需基于設備性能權衡，避免選擇過于復雜的算法導致設備性能不足。不同系統平臺支持庫不同，算法適用部署平臺也不同，選擇算法時需綜合考慮。例如 Android 系統上，某些輕量級算法更適合移動設備性能要求；服務器端 Linux 系統上，可選擇更復雜、性能更強的算法。

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