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這幾年AI這么火，不少同學都想轉行做AI產品經理。但AI產品也有不同的分類和要求，要根據自己的實際情況來選擇。本文分享了產品經理的分類和學習方法，供大家參考。

在當今科技飛速發展的時代，AI （人工智能）產品經理已經成為了備受科技領域矚目的職業角色。隨著 AI （人工智能）技術的廣泛應用，如何成為一名優秀的 AI （人工智能）產品經理也成為了眾多從業者和求職者關注的焦點。本文將深入探討 AI （人工智能）產品經理的分類、所需技能、成長路徑以及如何挖掘產品創意等方面，為有志于成為 AI （人工智能）產品經理的人士提供全面的指導。

一、AI 產品經理的分類

AI 產品經理主要可分為三種類型：AI 平臺產品經理、AI Native 產品經理和 AI + 產品經理。

1. AI 平臺產品經理

AI 平臺產品經理是隨著人工智能技術發展應運而生的重要崗位。他們主要負責為 AI 工程師構建各類工具，以提升 AI 開發與應用的效率和質量。

以 Arize 公司的產品經理為例，其所在的公司專注于人工智能的可觀測性和評估平臺。起初，該平臺主要聚焦于機器學習領域，如排名、回歸、分類模型等應用程序中的推薦系統或黑匣子，之后業務逐漸拓展至更廣泛的 AI 領域，如今則著重于大語言模型。

當下，基于 OpenAI 或 Anthropic 等提供的 API 構建的工具還處于初級階段，存在界面不夠友好、功能不夠完善等問題。AI 平臺產品經理的核心職責便是協助 AI 工程師清晰了解其使用工具和應用的實際效果。他們需要深入了解 AI 技術和工程師的工作流程，通過收集、分析數據等方式，評估工具和應用在實際場景中的表現，從而為工程師提供有價值的反饋和建議。

具體而言，AI 平臺產品經理要參與產品的全生命周期管理，從需求調研、產品設計，到開發、測試、上線及后續的優化迭代。他們要與跨部門團隊緊密合作，包括研發、設計、數據等團隊，共同推動產品的發展24. 例如，與研發團隊合作確保工具的技術可行性和性能優化；與設計團隊協作，提升工具的用戶界面友好度；與數據團隊配合，保證數據的準確收集和有效利用。

總之，AI 平臺產品經理在 AI 工程師與工具、應用之間搭建起了一座橋梁，對于推動人工智能技術的發展和應用落地發揮著不可或缺的作用。

2. AI Native 產品經理

AI Native 產品經理是在人工智能時代應運而生的關鍵角色，他們專注于圍繞 AI 設計核心產品，致力于將先進的 AI 技術轉化為用戶可實際應用的產品。

以 ChatGPT、Raiza 和 NotebookLM 等產品為例，它們均是 AI Native 產品的典型代表。這些產品的核心體驗由底層 AI 模型驅動，而 AI Native 產品經理的重要任務就是將研究人員和工程師所推動進步的技術進行包裝。他們需要深入理解 AI 技術的原理、優勢和局限性，比如自然語言處理技術在 ChatGPT 中的應用，能夠使產品理解和生成人類語言。

在產品規劃方面，AI Native 產品經理要明確產品的定位和目標用戶群體。例如，針對不同行業的企業用戶，確定產品如何滿足其特定的業務需求，如提高工作效率、優化決策等；對于普通消費者，考慮產品在日常生活中的應用場景，如娛樂、學習等。

同時，他們要與跨部門團隊緊密合作，包括 AI 研究人員、工程師、設計師、市場人員等，共同推動產品的開發與優化。在產品開發過程中，與工程師協作確保 AI 模型的性能和穩定性；與設計師合作，打造簡潔、易用的用戶界面，提升用戶體驗；與市場人員溝通，制定有效的營銷策略，提高產品的市場競爭力。

此外，AI Native 產品經理還需關注市場動態和用戶反饋，及時調整產品策略。隨著 AI 技術的不斷發展和市場需求的變化，持續對產品進行迭代升級，以保持產品的領先性和適應性，讓用戶能夠更好地享受到 AI 技術帶來的便利和價值。

3. AI + 產品經理

“AI + 產品經理” 是在人工智能技術飛速發展背景下應運而生的新型產品管理角色。他們與傳統產品經理的區別在于，其產品工作已深度融入 AI 技術輔助，從而極大地提升了工作效率。

AI + 產品經理無需像專業的 AI 研究人員或工程師那樣從零構建 AI 模型，而是巧妙地利用現有的大語言模型或其他各類成熟的 AI 模型，為客戶打造最為適配的體驗。例如，在產品設計階段，借助 AI 進行快速的需求調研和用戶畫像分析，更精準地把握客戶需求；在產品開發過程中，利用 AI 工具優化流程、提高開發速度；在產品測試環節，通過 AI 模擬用戶行為，更全面地檢測產品性能。

隨著 AI 技術的日益普及，未來眾多產品經理的工作重心都將圍繞 AI 展開。AI 技術有望像數據庫一樣，成為 SaaS 應用中不可或缺的普遍基礎設施。這意味著產品經理的職責和發展方向也將發生重大轉變，他們可能會致力于為其他產品經理或公司開發專業的 AI 工具，助力整個行業提升產品管理和開發的效率與質量；也可能會投身于打造前沿的 AI 模型，以創新的方式解決客戶面臨的復雜問題，為客戶創造更大的價值。

要成為一名優秀的 AI + 產品經理，既需要具備扎實的產品管理基本功，如需求分析、產品設計、項目管理等能力，又要深入掌握 AI 技術的相關知識，包括 AI 模型的原理、應用場景、優勢與局限性等，同時還需具備敏銳的市場洞察力和創新思維，以便在激烈的市場競爭中，引領產品不斷創新和升級，更好地滿足客戶日益增長的對智能化產品的需求。

二、成為 AI 產品經理的步驟

1. 培養好奇心與問題意識

無論從事哪種類型的 AI 產品經理工作，都需關注最終客戶，熱愛解決問題。如 Aman Khan 著迷于幫助 AI 工程師、數據科學家解決如構建儀表盤了解模型運行情況等看似不難卻實則復雜的問題。以客戶支持體驗為例，產品經理應思考如何減少客戶在提出問題到解決問題過程中的中間環節摩擦，實現快速高效的問題解決。這需要被好奇心驅動，探索各種工具來理解和解決問題。例如，OpenAI 發布的實時 API 可實現語音與 AI 生成的語音機器人實時對話，產品經理可通過試用此類技術，挖掘其潛力，為產品創新提供思路。

2. 學習基礎知識與應用實踐

1. 學習基礎知識：應打好機器學習和 AI 的基本概念基礎，了解驅動技術進步的因素。可從一些基礎學習資源入手，如 Andrej Karpathy 講的關于 LLM 的入門基礎視頻，通過學習掌握技術的運作原理和局限。
2. 實踐工具應用：在了解基礎知識后，要積極實踐工具，親自嘗試推動技術邊界。例如，可利用 Cursor 和 Replit 等工具做原型，幫助自己理解能做之事，盡管原型不能直接投入生產環境，但可用于展示和講述故事；使用 Vercel 做落地頁，通過輸入提示快速生成漂亮的落地頁，若調試得當，還能得到不錯的工作界面，有助于與設計團隊討論初步原型和界面；在圖像設計方面，可借助 Midjourney 或 DALL–E 等工具，通過正確的提示快速生成視覺素材，如設計 logo 或通過視覺化方式講述用戶故事等。

3. 構建產品作品集

在 AI 產品經理的招聘流程中，主要關注候選人能否勝任工作、對工作的熱情以及共事的契合度。若已有 AI 和機器學習基礎，并擁有產品作品集，則可在面試前回答招聘經理的部分關鍵問題，省去逐一評估市場營銷、工程、核心產品經理能力等流程。因此，建議先從基礎學起，培養技能，憑借好奇心推動自己前進，最終將技能轉化為能在求職中脫穎而出的作品集。如今進入 AI 產品經理領域相對以往更容易，過去可能需要扎實的機器學習背景，而現在更多是圍繞或為其他 AI 產品團隊打造體驗，且有很多資源可幫助快速構建應用，如在 Replit 上輸入提示即可生成網站等。

三、成為頂尖 AI 產品經理的關鍵

1. 避免同質化

ChatGPT 上線時曾引發熱潮，其界面簡單直觀、模型表現強。但此后許多公司在構建 AI 產品時，往往集中于基于自身公司數據構建類似 ChatGPT 的內部聊天機器人，實際使用效果卻未必理想。要想在 AI 產品經理中脫穎而出成為前 3% 的優秀人才，關鍵在于不做別人都在做的事。不能僅因 ChatGPT 界面直觀、受歡迎且熟悉，就盲目跟風。需深入思考產品是否真正解決當下問題，AI 界面可能有多種形式，并非局限于傳統聊天機器人，可能是優化或加速現有流程，幫助人們更輕松完成任務。例如在公司內部處理大量數據決策時，可嘗試自動化過程，在 AI 界面設計上進行創新嘗試，許多前沿 AI 產品也并非完全是聊天機器人形式，要思考設計產品時最合適的界面是什么。

2. 專注核心工作與創新

AI 產品經理的工作是解決客戶問題，而非單純做 AI 產品。要在被團隊和公司推動解決商業指標和 KPI 的同時，為其他事情騰出空間，如做原型、試用工具、開展黑客馬拉松、拆解優秀產品體驗等。例如公司可定期選前沿 AI 產品開展網絡研討會進行分析。

雖這些活動可能不直接影響 KPI，但有助于更好地理解領域。要接受技術變化飛速的現實，產品可能會經歷失敗，但需不斷迭代，找到讓 AI 在公司內部不斷擴展的方法，避免放棄最初方向。同時，在考慮構建 AI 相關產品時，如 AI Agent，要分析是否有必要在公司內部構建，還是應讓基礎模型公司開發代理層，自身工作則是讓體驗在現有產品中無縫對接，使客戶感受不到 AI 的存在，這是產品經理可創新之處，因為多數情況下難以具備頂尖研究人員從零設計新模型或新技術構建代理框架的能力，而是要拿現有技術應用到公司中。

四、挖掘產品好創意的方法

1. 建立衡量標準

產品經理易關注指標，每個 AI 產品經理都需要有衡量標準來評估 AI 原型開發的效果。許多公司在衡量 AI 對業務的影響時存在困惑，如不指望其直接帶來收入增長時，不知如何判斷所做之事是否有效。此時可將嘗試次數作為衡量標準，通過多次嘗試來探索 AI 在業務中的價值和影響。

2. 開展黑客馬拉松

黑客馬拉松是挖掘創意的有效方式，它能讓大家親身體驗技術，消除 “AI 不好用” 的感覺。公司可組織員工帶著待解決的問題參與，嘗試用 AI 解決問題?？赡芏鄶祰L試會失敗，但能借此識別出哪些問題適合用 AI 解決，哪些不適合。例如工程團隊在黑客馬拉松中提出做 Slackbot 幫助值班人員發提醒，原以為是 AI 的完美用例，結果因信息上下文缺失等問題而難以解決，這表明關鍵是要找到合適的問題去解決，而黑客馬拉松有助于發現這些問題。

3. 優化用戶體驗

要深入琢磨用戶體驗，尋找用 AI 解決的問題，同時參考現有成功 AI 產品的經驗。例如 Betty Crocker 的蛋糕混合粉，最初只需要加水就能做蛋糕卻銷量慘淡，后改為需加水和雞蛋銷量激增，原因是顧客希望在體驗中有掌控感。自動駕駛雖全自動，但用戶仍可控制空調、音樂等設置，這體現了 “宜家效應” 在 AI 產品中的應用，即當用戶覺得自己對最終體驗有影響時，會更有參與感，而非讓一切被自動化處理。AI 產品不應單純追求自動化，而應讓用戶體驗更簡單，降低創造門檻，使用戶能更容易使用并獲得更好的體驗。

五、AI 產品經理的其他重要素養

1. 保持積極能量

在 IC PM（個體貢獻者產品經理）崗位上，保持積極能量至關重要。例如在會議中，若帶著更多能量和熱情，許多障礙將迎刃而解，因為人類善于捕捉他人微妙信號，積極的能量能讓談話更順暢，使團隊成員感受到投入和參與。

當面臨不確定決策或處于項目瓶頸期時，可通過主動行動來展現能量，例如AI 產品經理在面對是否投資 LLM 和大語言模型技術還是關注現有客戶群體的艱難選擇時，主動聯系 LinkedIn 上有 “AI” 頭銜的人約電話聊，這不僅有助于了解如何傳達問題和產品，還能向團隊傳遞深入細節、積極投入的信號，像 “球員教練” 一樣帶領團隊提高整體效率。同時，積極能量也體現在關心團隊成員、營造良好會議氛圍等方面，不同人傳遞能量的方式可能不同，但關鍵是讓團隊能量提升而非下降。

2. 在不確定中 “游走”

在不知道下一步該做什么時，AI 產品經理要學會在不確定中 “游走”。在許多公司，尤其是大公司，常傾向于做熟悉的事并等待觀望，如等待 OpenAI 下一個版本發布再決定產品方向。但 PM 應承擔起帶領團隊找到方向的責任，主動探索和引領。例如在公司中，工程團隊可能狀態良好、計劃清晰，但從產品角度卻可能迷茫不知下一步。此時，產品經理要像在迷霧中摸索一樣，不斷試探和調整，直到感受到產品在某個方向上 “拖曳” 著自己往前走?？衫靡恍┕ぞ呷?Gong 分析潛在客戶或工程師的話語，找出痛點，從噪音中提取信號，為決策提供依據，借助 AI 工具的強大功能關注多個地方，獲取有價值信息，以更好地應對不確定性。

2. 享受工作過程

做產品經理壓力較大，但應學會享受過程。AI產品經理需要和公司高層，以及用戶頻繁交流，得到有價值的建議便是享受的過程。保持好奇心、不斷學習并為真正關心的客戶做產品，這種驅動力能讓人走得更遠。保持高能量狀態會讓工作更有趣、更有動力，且能加快迭代速度。即使在迷茫時，也要嘗試享受過程，因為這有助于在壓力和恐懼面前轉換心態，從工作中找到樂趣，從而更好地應對各種挑戰并取得成功。

六、總結

成為一名優秀的 AI 產品經理需要多方面的努力和素養。首先要明確 AI 產品經理的三種類型及其核心職責，根據自身興趣和能力確定發展方向。在成長過程中，要培養好奇心，深入學習 AI 基礎知識并積極實踐工具應用，構建有競爭力的產品作品集以進入該領域。成為前 5% 的佼佼者則需避免同質化，專注于解決客戶問題并勇于創新。挖掘產品好創意可通過建立衡量標準、開展黑客馬拉松和優化用戶體驗等方法。此外，還要保持積極能量、在不確定中靈活 “游走” 并享受工作過程。同時，不斷學習和關注行業動態也是必不可少的，隨著 AI 技術的不斷發展，AI 產品經理需要持續適應變化，提升自己的能力，才能在這個充滿機遇和挑戰的領域中取得成功，為推動 AI 產品的創新和發展貢獻自己的力量，滿足市場和客戶日益增長的對智能產品的需求，引領 AI 技術在各個行業的有效應用和深度融合。