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AI產(chǎn)品經(jīng)理，不是“懂點(diǎn)AI”的傳統(tǒng)PM，也不是“懂點(diǎn)產(chǎn)品”的技術(shù)人。隨著大模型能力爆發(fā)、產(chǎn)品形態(tài)重構(gòu)，AI PM正成為連接技術(shù)、用戶與商業(yè)的關(guān)鍵角色。本文將從能力模型、協(xié)作方式、產(chǎn)品邏輯三個(gè)維度，系統(tǒng)梳理AI產(chǎn)品經(jīng)理的成長(zhǎng)路徑與認(rèn)知框架。

身邊常有人問(wèn)，想轉(zhuǎn) AI 產(chǎn)品經(jīng)理，到底該從哪里開(kāi)始？有人抱著厚厚的 AI 教材啃了半個(gè)月，還是分不清協(xié)同過(guò)濾和深度學(xué)習(xí)在產(chǎn)品里怎么用；也有人跟著網(wǎng)上的課程學(xué)了 Python，卻不知道怎么把技術(shù)和業(yè)務(wù)需求結(jié)合起來(lái)。其實(shí) AI 產(chǎn)品經(jīng)理沒(méi)那么 “玄乎”，但也確實(shí)和傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理有區(qū)別 —— 它不是 “懂 AI + 懂產(chǎn)品” 的簡(jiǎn)單疊加，而是要在技術(shù)、數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)之間找到平衡點(diǎn)。今天就從實(shí)際工作出發(fā)，聊聊怎么一步步成為能落地的 AI 產(chǎn)品經(jīng)理。

一、AI 產(chǎn)品經(jīng)理到底在做什么

很多人誤以為 AI 產(chǎn)品經(jīng)理就是提需求給算法工程師，其實(shí)遠(yuǎn)不止如此。傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理更關(guān)注用戶要什么功能，比如做一個(gè)電商 APP 的購(gòu)物車，核心是流程順暢、交互友好；但 AI 產(chǎn)品經(jīng)理得先想 這個(gè)功能能不能用 AI 優(yōu)化？用 AI 的話需要什么數(shù)據(jù)?怎么判斷 AI 效果好不好?

舉個(gè)例子，同樣是電商的推薦功能：傳統(tǒng)產(chǎn)品可能會(huì)做猜你喜歡的入口，把用戶瀏覽過(guò)的商品放進(jìn)去；但 AI 產(chǎn)品要先和數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)確認(rèn)，用戶的瀏覽、加購(gòu)、下單數(shù)據(jù)夠不夠，有沒(méi)有清洗干凈 —— 如果用戶只瀏覽了 10 秒就退出，這種數(shù)據(jù)能不能算有效偏好？然后要和算法工程師溝通，是用協(xié)同過(guò)濾（適合用戶行為多的場(chǎng)景）還是深度學(xué)習(xí)模型（適合需要挖掘潛在偏好的場(chǎng)景）？上線后還要盯著點(diǎn)擊率、加購(gòu)率，這些業(yè)務(wù)指標(biāo)，更要關(guān)注誤推薦率—— 比如用戶買過(guò)一次嬰兒奶粉，就天天推，會(huì)不會(huì)讓用戶反感？這些都是 AI 產(chǎn)品要盯的細(xì)節(jié)。

簡(jiǎn)單說(shuō)，AI 產(chǎn)品經(jīng)理的核心是用 AI 解決傳統(tǒng)方法解決不了的問(wèn)題。比如客服場(chǎng)景，傳統(tǒng)客服要靠人工接電話，高峰期根本忙不過(guò)來(lái)；AI 產(chǎn)品經(jīng)理就會(huì)考慮做智能客服，先梳理用戶常見(jiàn)問(wèn)題（比如 “怎么退款”“物流查不到”），再和算法團(tuán)隊(duì)確定用意圖識(shí)別模型，把用戶的口語(yǔ)轉(zhuǎn)化成具體需求，最后還要設(shè)計(jì) “轉(zhuǎn)人工” 的節(jié)點(diǎn) —— 如果 AI 識(shí)別不了，不能讓用戶一直等。這里面，既要有產(chǎn)品思維（用戶怎么用著方便），也要懂技術(shù)邊界（AI 能做到什么程度），還要抓數(shù)據(jù)（用戶問(wèn)過(guò)的問(wèn)題要沉淀成語(yǔ)料庫(kù)）。

二、 3 個(gè)核心能力練扎實(shí)

1. 技術(shù)理解能力：不用會(huì)寫(xiě)代碼，但要懂 “能做什么、不能做什么”

很多人怕做 AI 產(chǎn)品，是覺(jué)得必須懂深度學(xué)習(xí)，要會(huì)調(diào)參，其實(shí)完全沒(méi)必要。算法工程師負(fù)責(zé)怎么實(shí)現(xiàn)，AI 產(chǎn)品經(jīng)理負(fù)責(zé)要不要做和做到什么程度。但你得知道不同技術(shù)的適用場(chǎng)景，不然很容易提 不可能實(shí)現(xiàn)的需求。

比如做圖像識(shí)別的產(chǎn)品：如果需求是 “識(shí)別一張圖里有沒(méi)有貓”，用 CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）就夠了，成本也低；但如果要 “識(shí)別這只貓是什么品種，有沒(méi)有生病”，可能就要用更復(fù)雜的模型，還要更多標(biāo)注好的數(shù)據(jù)（比如不同品種貓的照片、生病貓的特征圖）。這時(shí)候你要知道，不是 “模型越復(fù)雜越好”，而是要看業(yè)務(wù)需要 —— 如果用戶只是想篩選 “有貓的照片”，用簡(jiǎn)單模型反而更快、更省成本。

怎么提升這種能力？不用啃專業(yè)教材，推薦從 “場(chǎng)景化學(xué)習(xí)” 入手：比如看電商推薦的案例，就去查 “淘寶推薦系統(tǒng)用了什么技術(shù)”；看智能音箱的案例，就了解 “語(yǔ)音識(shí)別的基本流程”。重點(diǎn)記 3 個(gè)東西：這個(gè)技術(shù)能解決什么問(wèn)題、需要什么數(shù)據(jù)支撐、有什么局限性。比如語(yǔ)音識(shí)別，在安靜環(huán)境下準(zhǔn)確率能到 95% 以上，但在嘈雜的菜市場(chǎng)，準(zhǔn)確率可能就降到 60%，你做產(chǎn)品時(shí)就要考慮 —— 如果用戶在菜市場(chǎng)用智能音箱，要不要加 “重復(fù)確認(rèn)” 的步驟？

2. 數(shù)據(jù)敏感度：能從數(shù)據(jù)里找到 “產(chǎn)品優(yōu)化的方向”

AI 產(chǎn)品的核心是 “數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”，沒(méi)有數(shù)據(jù)，再厲害的模型也沒(méi)用。但很多新人容易陷入 “數(shù)據(jù)越多越好” 的誤區(qū)，其實(shí)關(guān)鍵是 “數(shù)據(jù)夠不夠準(zhǔn)、夠不夠相關(guān)”。

比如做一個(gè) “智能錯(cuò)題本” 產(chǎn)品，要給學(xué)生推薦相似的錯(cuò)題。有人會(huì)說(shuō) “把所有錯(cuò)題都放進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)就行了”，但其實(shí)沒(méi)用 —— 如果錯(cuò)題沒(méi)有標(biāo)注 “知識(shí)點(diǎn)”（比如 “初一數(shù)學(xué) – 一元一次方程”），沒(méi)有標(biāo)注 “錯(cuò)誤原因”（比如 “計(jì)算錯(cuò)誤”“概念不清”），算法根本沒(méi)辦法推薦。這時(shí)候 AI 產(chǎn)品經(jīng)理就要牽頭，和教研團(tuán)隊(duì)一起設(shè)計(jì) “錯(cuò)題標(biāo)注規(guī)則”，和數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)一起確認(rèn) “怎么從用戶上傳的錯(cuò)題照片里提取這些信息”（比如用 OCR 識(shí)別題目，再用 NLP 提取知識(shí)點(diǎn)）。

日常怎么練數(shù)據(jù)敏感度？可以從 “分析產(chǎn)品數(shù)據(jù)” 開(kāi)始。比如你用某款 AI 推薦 APP，看到 “推薦的商品你都沒(méi)點(diǎn)”，就可以想：是數(shù)據(jù)不夠（比如你剛注冊(cè)，沒(méi)多少行為數(shù)據(jù)），還是模型有問(wèn)題（比如把你瀏覽過(guò)但沒(méi)買的商品反復(fù)推）？再比如，看到 AI 客服的 “轉(zhuǎn)人工率高達(dá) 40%”，就要去看 “哪些問(wèn)題轉(zhuǎn)人工多”—— 如果是 “退款進(jìn)度查詢” 轉(zhuǎn)人工多，可能是 AI 沒(méi)辦法實(shí)時(shí)獲取物流數(shù)據(jù)，這時(shí)候就要推動(dòng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)對(duì)接物流接口，而不是怪算法不好。

3. 業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化能力：把 “AI 技術(shù)” 變成 “用戶能感知的價(jià)值”

很多 AI 產(chǎn)品失敗，不是技術(shù)不行，而是 “為了 AI 而 AI”。比如有個(gè)團(tuán)隊(duì)做了一個(gè) “AI 導(dǎo)購(gòu)機(jī)器人”，能識(shí)別用戶的穿搭風(fēng)格，但上線后沒(méi)人用 —— 因?yàn)橛脩艄潆娚虝r(shí)，更想直接看 “新款”“打折款”，而不是和機(jī)器人聊半天風(fēng)格。這就是沒(méi)把技術(shù)轉(zhuǎn)化成用戶需要的價(jià)值。

怎么避免這種問(wèn)題？關(guān)鍵是 “先想業(yè)務(wù)，再想 AI”。比如做教育 AI 產(chǎn)品，先想 “老師的痛點(diǎn)是什么”—— 可能是批改作業(yè)慢，尤其是作文批改，要逐字看有沒(méi)有錯(cuò)別字、語(yǔ)句通不通。這時(shí)候再想 “AI 能不能解決”—— 可以做一個(gè) “AI 作文批改工具”，用 NLP 識(shí)別錯(cuò)別字、病句，還能標(biāo)注 “段落邏輯問(wèn)題”，幫老師節(jié)省時(shí)間。這里的核心是 “老師需要節(jié)省時(shí)間”，AI 只是實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)的手段，而不是目標(biāo)本身。

再比如醫(yī)療 AI，有團(tuán)隊(duì)做 “AI 影像識(shí)別”，能識(shí)別肺部 CT 里的結(jié)節(jié)。但上線后醫(yī)生不用，為什么？因?yàn)獒t(yī)生需要的不只是 “有沒(méi)有結(jié)節(jié)”，還要知道 “結(jié)節(jié)的大小、位置、邊界清不清晰”，這些信息 AI 識(shí)別后，還要以 “醫(yī)生習(xí)慣的格式” 展示（比如在 CT 圖上標(biāo)注結(jié)節(jié)位置，旁邊列數(shù)據(jù)），而不是簡(jiǎn)單彈一個(gè) “有結(jié)節(jié)” 的提示。這就是要把 AI 的輸出，轉(zhuǎn)化成業(yè)務(wù)場(chǎng)景里能用的形式。

三、成長(zhǎng)路徑：從 0 到 1，分 3 個(gè)階段落地

1. 入門期（0-6 個(gè)月）：先搭框架，別貪多

這個(gè)階段重點(diǎn)是 “建立 AI 產(chǎn)品的基本認(rèn)知”，不用追求 “精通某個(gè)領(lǐng)域”?？梢园催@ 3 步來(lái)：

第一步，學(xué)基礎(chǔ)概念，用 “場(chǎng)景聯(lián)想” 記。比如學(xué) “監(jiān)督學(xué)習(xí)”，就想 “AI 識(shí)別垃圾郵件”—— 給模型喂 “已標(biāo)注的垃圾郵件”（比如含 “中獎(jiǎng)”“匯款” 關(guān)鍵詞的郵件），模型學(xué)會(huì)后就能識(shí)別新郵件，這就是監(jiān)督學(xué)習(xí)；學(xué) “無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)”，就想 “電商用戶分群”—— 不用標(biāo)注 “哪些是學(xué)生用戶、哪些是白領(lǐng)用戶”，模型會(huì)根據(jù)用戶的購(gòu)買頻率、金額自動(dòng)分成不同群體，這就是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。用具體場(chǎng)景記，比死記定義快得多。

第二步，找一個(gè)小場(chǎng)景練手。比如你常用某款筆記 APP，可以想 “能不能加一個(gè) AI 摘要功能”—— 用戶寫(xiě)完筆記后，AI 自動(dòng)生成摘要。然后試著梳理需求：需要什么數(shù)據(jù)（用戶的筆記文本）、用什么技術(shù)（文本摘要模型）、怎么判斷效果（用戶會(huì)不會(huì)點(diǎn)擊 “生成摘要”，生成的摘要有沒(méi)有覆蓋筆記核心內(nèi)容）。不用真的做出來(lái)，重點(diǎn)是練 “從需求到 AI 落地的思考邏輯”。

第三步，多和從業(yè)者聊。比如在 “人人都是產(chǎn)品經(jīng)理” 社區(qū)看 AI 產(chǎn)品的文章，重點(diǎn)看 “他們遇到了什么問(wèn)題”—— 比如 “數(shù)據(jù)標(biāo)注不夠怎么辦”“算法效果不達(dá)預(yù)期怎么調(diào)”。也可以加一些 AI 產(chǎn)品的交流群，聽(tīng)大家聊實(shí)際工作中的坑，比自己瞎琢磨強(qiáng)。

2. 進(jìn)階期（6-18 個(gè)月）：聚焦一個(gè)領(lǐng)域，深入落地

入門后，別想著 “什么 AI 領(lǐng)域都做”，要選一個(gè)細(xì)分方向深耕，比如推薦系統(tǒng)、NLP（自然語(yǔ)言處理）、計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）。選方向的原則是 “你感興趣，且有業(yè)務(wù)場(chǎng)景可接觸”—— 比如你在電商公司，就選推薦系統(tǒng)；在教育公司，就選 NLP（比如作文批改、智能答疑）。

這個(gè)階段要做 3 件事：

第一，深入理解業(yè)務(wù)流程。比如做推薦系統(tǒng)，要知道 “用戶從打開(kāi) APP 到下單的全流程”—— 首頁(yè)推薦、搜索推薦、購(gòu)物車推薦，每個(gè)環(huán)節(jié)的目標(biāo)不一樣（首頁(yè)要吸引用戶停留，購(gòu)物車推薦要促進(jìn)下單），對(duì)應(yīng)的 AI 策略也不一樣。還要和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)聊，比如和運(yùn)營(yíng)聊 “最近在推新品，推薦系統(tǒng)要不要傾斜”，和銷售聊 “哪些品類的利潤(rùn)率高，要不要多推薦”。

第二，參與實(shí)際項(xiàng)目的 “全流程”。比如公司要做一個(gè) “AI 智能答疑” 功能，你要從需求調(diào)研開(kāi)始（用戶常問(wèn)什么問(wèn)題？），到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（整理歷史答疑數(shù)據(jù)，標(biāo)注問(wèn)題類型），再到模型選型（用意圖識(shí)別還是問(wèn)答匹配模型？），上線后還要跟蹤數(shù)據(jù)（答疑準(zhǔn)確率、用戶滿意度），然后迭代（比如用戶問(wèn) “怎么改密碼”，AI 沒(méi)識(shí)別到，就要補(bǔ)充這個(gè)問(wèn)題到語(yǔ)料庫(kù)）。這個(gè)過(guò)程中，你會(huì)慢慢摸清 “AI 項(xiàng)目的節(jié)奏”，知道什么時(shí)候要催數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，什么時(shí)候要和算法工程師對(duì)齊預(yù)期。

第三，學(xué)習(xí) “跨團(tuán)隊(duì)溝通技巧”。AI 產(chǎn)品經(jīng)常要和算法、數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)打交道，溝通很關(guān)鍵。比如和算法工程師溝通時(shí)，別說(shuō) “我要準(zhǔn)確率達(dá)到 99%”，而是說(shuō) “用戶反饋?zhàn)罱?AI 識(shí)別錯(cuò)誤太多，尤其是在‘xxx 場(chǎng)景’下，我們能不能先把這個(gè)場(chǎng)景的準(zhǔn)確率提到 95% 以上？”—— 前者是 “拍腦袋的要求”，后者是 “結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的具體目標(biāo)”，算法工程師也更容易配合。

3. 成熟期（18 個(gè)月以上）：關(guān)注商業(yè)價(jià)值，牽頭復(fù)雜項(xiàng)目

到了這個(gè)階段，你要從 “執(zhí)行型” 變成 “策略型”，重點(diǎn)考慮 “AI 產(chǎn)品怎么為公司創(chuàng)造更多價(jià)值”。比如做 AI 推薦系統(tǒng)，不只是看 “點(diǎn)擊率提升了多少”，還要看 “推薦帶來(lái)的 GMV 增長(zhǎng)了多少”“用戶復(fù)購(gòu)率有沒(méi)有提升”。

還要學(xué)會(huì)牽頭復(fù)雜項(xiàng)目，比如做一個(gè) “全鏈路 AI 客服系統(tǒng)”—— 不只是智能答疑，還要對(duì)接 CRM 系統(tǒng)（知道用戶的歷史購(gòu)買記錄）、對(duì)接物流系統(tǒng)（能查物流進(jìn)度），還要設(shè)計(jì) “AI 和人工的協(xié)同流程”（比如 AI 解決不了的問(wèn)題，自動(dòng)轉(zhuǎn)給對(duì)應(yīng)的人工客服，同時(shí)把用戶的歷史對(duì)話發(fā)給客服）。這時(shí)候你要協(xié)調(diào)算法、數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)、技術(shù)開(kāi)發(fā)多個(gè)團(tuán)隊(duì)，還要把控項(xiàng)目節(jié)奏，避免某個(gè)環(huán)節(jié)拖后腿。

另外，還要關(guān)注行業(yè)趨勢(shì)，但別盲目追熱點(diǎn)。比如大模型火的時(shí)候，很多公司想做 “大模型客服”，但如果你公司的用戶需求很簡(jiǎn)單（大多是查物流、查訂單），用傳統(tǒng)的意圖識(shí)別模型就夠了，沒(méi)必要花大成本做大模型 —— 這時(shí)候你要能說(shuō)服領(lǐng)導(dǎo)，“AI 不是越先進(jìn)越好，適合業(yè)務(wù)的才是最好的”。

四、避坑指南：這 3 個(gè)誤區(qū)別踩

1. 別把 “懂技術(shù)” 和 “會(huì)寫(xiě)代碼” 畫(huà)等號(hào)

很多新人覺(jué)得 “不會(huì)寫(xiě)代碼就做不了 AI 產(chǎn)品”，其實(shí)沒(méi)必要。算法工程師負(fù)責(zé)寫(xiě)代碼、調(diào)模型，你負(fù)責(zé)判斷 “這個(gè)模型能不能解決業(yè)務(wù)問(wèn)題”。比如算法工程師說(shuō) “我們可以用深度學(xué)習(xí)模型提升推薦準(zhǔn)確率”，你要問(wèn)的是 “用這個(gè)模型需要多少數(shù)據(jù)？開(kāi)發(fā)周期多久？成本比現(xiàn)在的模型高多少？提升的準(zhǔn)確率能帶來(lái)多少業(yè)務(wù)價(jià)值？”—— 這些問(wèn)題不用寫(xiě)代碼也能回答，靠的是對(duì)業(yè)務(wù)和技術(shù)邊界的理解。

2. 別忽視 “數(shù)據(jù)質(zhì)量”，只盯著 “模型效果”

有人覺(jué)得 “只要模型夠好，數(shù)據(jù)差點(diǎn)沒(méi)關(guān)系”，這是大錯(cuò)特錯(cuò)。比如做 AI 識(shí)別身份證，如果你給的訓(xùn)練數(shù)據(jù)里，很多身份證照片是模糊的、有遮擋的，就算用最好的模型，識(shí)別準(zhǔn)確率也上不去。所以做 AI 產(chǎn)品，一定要先抓數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)夠不夠多？標(biāo)注夠不夠準(zhǔn)？有沒(méi)有覆蓋所有場(chǎng)景（比如身份證的不同角度、不同光照）？這些比選什么模型更重要。

3. 別 “閉門造車”，要多聽(tīng)用戶和業(yè)務(wù)的聲音

有些 AI 產(chǎn)品經(jīng)理天天和算法工程師待在一起，忘了用戶需要什么。比如做 AI 教育產(chǎn)品，如果你只盯著 “模型識(shí)別錯(cuò)題的準(zhǔn)確率”，卻沒(méi)發(fā)現(xiàn) “學(xué)生覺(jué)得 AI 推薦的錯(cuò)題太難，根本不會(huì)做”，那這個(gè)產(chǎn)品也沒(méi)人用。所以要常和用戶聊，和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)聊，知道他們的真實(shí)痛點(diǎn)，再用 AI 去解決 —— 畢竟產(chǎn)品的核心是服務(wù)用戶，不是炫技術(shù)。

五、最后：AI 產(chǎn)品經(jīng)理，拼的是 “長(zhǎng)期主義”

成為 AI 產(chǎn)品經(jīng)理不是一蹴而就的，可能你第一次做 AI 項(xiàng)目會(huì)遇到 “數(shù)據(jù)不夠”“算法效果不達(dá)預(yù)期”“業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)不配合” 等問(wèn)題，但這些都是正常的。關(guān)鍵是每次項(xiàng)目后總結(jié)經(jīng)驗(yàn)：這次數(shù)據(jù)沒(méi)做好，下次怎么提前和數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)對(duì)齊需求？這次和算法工程師溝通不順暢，下次怎么把需求說(shuō)得更具體？

其實(shí) AI 產(chǎn)品經(jīng)理和傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的核心是一樣的 —— 都是 “解決問(wèn)題的人”，只是多了 “AI” 這個(gè)工具。只要你愿意沉下心來(lái)，先理解業(yè)務(wù)，再學(xué)習(xí) AI 的基礎(chǔ)知識(shí)，一步步落地項(xiàng)目，慢慢就能找到自己的節(jié)奏。畢竟，沒(méi)有天生的 AI 產(chǎn)品經(jīng)理，只有不斷成長(zhǎng)的產(chǎn)品人。