当下AI产品经理火热，不少同学都希望转型转行做AI产品。这篇文章，作者通过对比AI产品经理与传统产品经理的技能差异，给大家揭示在AI时代，产品管理的新趋势、新挑战和新机遇，供各位参考。

随着人工智能技术的飞速发展，我们正迅速步入一个智能化的新时代。在这个时代，技术的每一次革新都在重新定义产品的功能、形态和用户体验。AI产品经理，作为这一变革浪潮中的先锋，肩负着将创新技术转化为实际产品、解决现实问题的重要使命。他们的角色与传统产品经理有着本质的不同，不仅在于他们需要掌握一系列全新的专业技能，更在于他们对技术的深刻理解和应用能力。

传统产品经理的专业技能，如市场分析、用户研究、产品设计和生命周期管理等，在AI时代仍然至关重要。然而，AI产品经理还需要在此基础上，进一步掌握与AI技术相关的专业技能，包括但不限于算法原理、数据科学、机器学习、模型评估和伦理法规等。这些技能不仅能够帮助他们更好地理解AI技术的潜力和局限，更能够帮助他们设计出真正智能、高效、用户友好的产品。

结合我的工作经验，在这里一起探讨下AI产品经理在技术革新下所需的专业技能，以及如何利用这些技能，推动产品的创新和发展，同时确保产品在技术、伦理和法律层面的合规性。

一、技术背景

AI产品经理需要具备较强的技术理解能力，包括对AI算法、模型的深入理解，以便参与到技术选型、数据处理和模型训练等环节。

AI 算法

AI产品经理可能需理解不同AI算法和模型的优缺点，以便为特定问题选择最合适的技术方案。例如，对于图像识别任务，可能需要选择卷积神经网络；而对于时间序列预测，则可能需要循环神经网络或长短期记忆网络。

模型深入理解

大模型时代更是如此，AI产品经理需要理解大模型如Transformer架构的基本原理，以及它们在处理大规模数据集时的优势和局限性。在此基础上洞察这些技术如何塑造产品功能和用户体验，并预测未来的发展方向。

数据处理

同时需要关注的是，训练阶段产品经理需要制定数据收集、处理和维护的策略，确保数据的质量和多样性。

模型深入理解

模型管理和优化工作，包括监控模型性能、调整模型参数、以及模型的迭代更新。还有一如即往的问题，模型可能涉及复杂的伦理和法律问题，如数据隐私、算法偏见等。产品经理需要对这些问题有深刻理解，并制定相应的策略。在此基础上，产品经理需要将大模型技术与业务目标相结合，确保技术实现能够支持业务战略，并为用户带来实际价值。

成本问题

考虑到成本问题，大模型性能和资源消耗之间找到平衡点，确保产品的可行性和成本效益。

持续迭代

给用户展示和介绍性能的时候，作为产品经理，需要能够向客户清晰地展示大模型的能力，包括它能解决的问题和带来的价值。展示技术实力和产品优势，可以帮助建立客户对产品的信任。理解客户的需求，并展示大模型如何满足这些需求。这就是涉及到用户反馈的问题需要进行思考和进一步整合转化为需求，这对于模型的微调和优化至关重要。因此需要建立有效的用户反馈机制，并将这些反馈整合到产品迭代中。

二、产品逻辑

AI产品经理需关注产品的逻辑性和智能化程度，确保产品在满足用户需求的同时具备高技术含量 。

用户期望值提升带来的需求升级

用户对智能产品的期望越来越高，他们期待产品能够提供个性化、高效的服务。AI产品经理需确保产品能够满足这些期望。目前甚至有一些产品能够预测用户需求。AI产品经理需利用算法为用户提供定制化体验。

最新技术跟进

随着AI技术的快速发展，产品需要不断融入最新技术以保持竞争力。AI产品经理需关注技术趋势，确保产品技术含量。在推动产品创新方面，产品经理扮演着关键角色，需要展现出领导力，引导团队开发前沿的智能产品

不断迭代产品的智能化

智能化产品通过学习和适应用户行为来优化用户体验。AI产品经理需关注用户反馈，不断迭代产品以提升体验。与此同时，AI技术可以自动化许多流程，提高产品效率。AI产品经理需设计智能流程，减少用户操作复杂性，加快响应时间。

三、行业知识

AI产品经理需要深入了解所在行业的AI应用现状和发展趋势，为产品找到合适的切入点 。也可以更好地理解所在行业的需求和潜力，制定有效的产品策略。

行业特定需求

不同行业有不同的业务需求和痛点。了解行业特定的AI应用可以帮助产品经理发现并解决这些需求。

竞品分析

通过分析竞争对手如何利用AI，产品经理可以确定自身产品的差异化优势和市场定位。同时行业内成功的AI应用案例可以提供宝贵的经验，产品经理可以从中学习并应用到自己的产品中。

提高技术适应性和成熟度

了解行业技术现状有助于产品经理评估哪些AI技术最适合当前行业环境，以及如何将这些技术适应到产品中。当我们了解了当前AI技术在行业中的成熟度，就可以评估技术的可行性和风险，避免采用不成熟的技术。

技术整合

了解行业技术整合的现状和挑战，产品经理可以设计出更易于与其他系统集成的AI产品

创新和合作机会

行业发展趋势可以揭示新的创新机会，产品经理可以基于这些趋势开发创新产品或服务。在行业生态可以发现潜在的合作伙伴，这些合作伙伴可能对AI产品的开发和推广至关重要。

四、核心职责

AI产品经理的核心职责除了包括传统产品经理的设计、研发、推广及生命周期管理外，甚至还需进行算法选择、模型训练和测试，性能指标的制定以及敏感把控AI伦理问题 。

技术选型和算法选择

在AI产品尤其是大模型相关产品的开发中，技术评审环节，后端技术工程师、算法工程师等通常会提供不同的算法和技术实现方案，作为产品经理需要一起在会上讨论与抉择，这需要AI产品经理需要理解或者帮助理解不同AI算法的优势和局限，结合用户使用场景与研发成本，如何选择最适合解决特定问题的算法，对于产品的表现，产品经理需要调研、甚至设定清晰的不同维度的性能指标，完善评价体系，以量化评估模型和产品的效果。

五、伦理和法律考量

AI产品经理在产品开发过程中，需要考虑数据隐私和伦理问题，确保产品符合法律法规。

AI产品经理需要确保在整个产品开发周期中，个人数据的收集、存储、处理和使用都符合隐私保护，确保AI产品的决策过程透明、公正，没有偏见或歧视。

在产品设计上，需要设计隐私友好的功能，如数据访问、更正和删除权，保障用户的隐私权益。以及实施强有力的数据安全措施，防止数据泄露、滥用或未经授权的访问。确保用户充分了解他们的数据如何被使用，并给予他们控制权。

与社区和公众沟通，解释AI产品如何处理数据和隐私问题。与数据保护机构和其他监管机构合作，确保产品开发和运营的合规性。

六、技术实现

AI 产品经理需要与技术团队紧密合作，确保 AI 模型的有效部署和性能优化。

AI产品经理作为业务需求与技术实现之间的桥梁，确保技术团队对产品目标有清晰的理解。

• 参与制定AI模型的部署策略，包括选择合适的硬件、软件和平台。
• 参与技术选型，评估不同技术方案的可行性和效益。
• 促进技术团队与非技术团队（如市场、销售、客户服务）之间的沟通，确保各方面对AI模型的理解和期望一致。
• 与技术团队共同评估AI模型的潜在风险，制定风险缓解措施
• 跟踪最新的AI技术趋势，为技术团队提供市场和行业的洞察。
• 协调技术资源，确保技术团队有足够的支持来实现产品目标。
• 为非技术团队成员提供必要的AI技术培训，提高团队整体的技术理解。
• 在技术决策中发挥领导作用，确保技术方向与产品愿景一致。

在这个技术不断进步、创新层出不穷的时代，了解和掌握AI产品经理的专业技能，对于每一个希望在产品管理领域取得成功的人来说，都是至关重要的。让我们一起探索AI产品经理的专业技能世界，理解他们如何在技术革新的大潮中，引领产品创新，塑造未来。