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這篇文章的作者作為一名資深的面試官，分享了他在面試上百個(gè)AI產(chǎn)品經(jīng)理候選人后總結(jié)出的四個(gè)“拿Offer”的底層能力。

最近大半年，我的日程表幾乎被兩件事填滿：一是追最新的AI進(jìn)展，推進(jìn)自己的AI產(chǎn)品迭代；二就是面試大量的AI產(chǎn)品經(jīng)理候選人。

整個(gè)行業(yè)都在跑步進(jìn)入AI時(shí)代，人才市場(chǎng)上“AI PM”的title也像雨后春筍。坦白說，簡(jiǎn)歷漂亮的很多，但聊下來能讓我眼前一亮的，鳳毛麟角。

很多人把大模型當(dāng)成了一個(gè)無所不能的“許愿池”，簡(jiǎn)歷上寫滿了“基于大模型打造XX”、“利用LLM賦能XX”，但當(dāng)我深入追問“為什么是AI？”、“AI解決了什么獨(dú)特問題？”、“這個(gè)方案的邊界和成本是什么？”時(shí)，得到的回答往往是空洞和模糊的。

作為一名大廠面試官，我看的不是你會(huì)不會(huì)用“RAG”、“Fine-tuning”這些熱詞拼湊出一個(gè)聽起來很酷的方案。我真正關(guān)心的，是你是否具備在高度不確定性中，定義問題、構(gòu)建系統(tǒng)、并最終交付用戶價(jià)值的底層能力。

今天，我就和你聊聊，拋開那些花哨的術(shù)語，我眼中一個(gè)頂級(jí)的AI產(chǎn)品經(jīng)理，到底需要具備哪四項(xiàng)核心能力。

能力一：技術(shù)直覺與系統(tǒng)思考力

我首先要強(qiáng)調(diào)，我絕不是要求AI PM去寫代碼、去當(dāng)半個(gè)算法工程師。但你必須對(duì)AI技術(shù)有足夠深的“直覺”。

這種直覺不是讓你去背誦Transformer的論文，而是理解技術(shù)的核心原理、能力邊界和成本結(jié)構(gòu)。

一個(gè)糟糕的候選人會(huì)說：“我們這里可以用大模型，它很強(qiáng)大，可以理解用戶意圖，然后生成報(bào)告?！?/p>

一個(gè)優(yōu)秀的候選人會(huì)說：“針對(duì)這個(gè)報(bào)告生成場(chǎng)景，我評(píng)估了兩種主流方案：

1. RAG（檢索增強(qiáng)生成）：優(yōu)點(diǎn)是知識(shí)更新快，成本相對(duì)可控，而且有明確的信息來源，不易產(chǎn)生事實(shí)性幻覺。缺點(diǎn)是高度依賴檢索質(zhì)量，對(duì)于深度推理和總結(jié)歸納能力稍弱。
2. Fine-tuning（模型微調(diào)）：優(yōu)點(diǎn)是可以在特定任務(wù)和風(fēng)格上達(dá)到極高的性能，能‘學(xué)會(huì)’我們私有的數(shù)據(jù)格式和邏輯。缺點(diǎn)是訓(xùn)練成本高，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作量大，且模型更新迭代慢。

考慮到我們業(yè)務(wù)需要快速驗(yàn)證，且報(bào)告的準(zhǔn)確性是第一位的，我建議初期采用RAG方案，通過優(yōu)化Embedding和檢索策略來保證基礎(chǔ)體驗(yàn)。同時(shí)，我們可以收集高質(zhì)量的生成-反饋數(shù)據(jù)，為未來可能進(jìn)行的Fine-tuning做準(zhǔn)備。在成本上，RAG主要是向量數(shù)據(jù)庫和API調(diào)用費(fèi)用，而Fine-tuning則是一次性的訓(xùn)練成本加上后續(xù)的推理服務(wù)器成本，我們需要根據(jù)預(yù)估QPS（每秒查詢率）來做一個(gè)詳細(xì)的ROI分析?！?/p>

看到區(qū)別了嗎？

優(yōu)秀的候選人不僅知道“用什么”，更知道“為什么用”、“用它的代價(jià)是什么”，以及“備選方案是什么”。他能把一個(gè)技術(shù)選型問題，上升到成本、效率、風(fēng)險(xiǎn)和未來迭代的系統(tǒng)層面去思考。這背后，是對(duì)技術(shù)原理的深刻洞察和對(duì)商業(yè)目標(biāo)的清晰認(rèn)知。

我面試候選人的tips： 我會(huì)經(jīng)常問一個(gè)開放性問題，比如“讓你來設(shè)計(jì)一個(gè)AI代碼助手，你會(huì)怎么做？” 我不關(guān)心你是否能設(shè)計(jì)出下一個(gè)Copilot，但我關(guān)心你是否會(huì)從延遲（Latency）、準(zhǔn)確性（Accuracy）、成本（Cost） 這三個(gè)基本點(diǎn)出發(fā)，去構(gòu)建你的產(chǎn)品決策框架。

能力二：定義“真問題”與價(jià)值創(chuàng)造力

這是所有產(chǎn)品經(jīng)理的看家本領(lǐng)，但在AI時(shí)代，它變得更加重要，也更加困難。

因?yàn)锳I的能力太模糊、太廣闊，很容易讓人陷入“手里拿著錘子，看什么都是釘子”的陷阱。很多PM會(huì)興奮地提出“我們要做一個(gè)AI XX”，而不是從“我們的用戶遇到了一個(gè)什么無法解決的問題”出發(fā)。

前段時(shí)間我面試一個(gè)候選人，他想做一個(gè)“AI賦能的銷售SOP工具”。我問他，這個(gè)工具解決了銷售的什么具體問題？

他的回答是：“可以幫助銷售自動(dòng)寫開發(fā)信、自動(dòng)總結(jié)客戶會(huì)議紀(jì)要。”

這個(gè)回答不能算錯(cuò)，但很平庸。

而另一位候選人，他是這么回答的： “我訪談了15位一線銷售。發(fā)現(xiàn)他們最大的痛點(diǎn)不是‘寫’，而是‘不知道寫什么能成單’。他們每天要花大量時(shí)間在CRM系統(tǒng)、產(chǎn)品文檔、歷史郵件里尋找信息，試圖拼湊出一個(gè)針對(duì)特定客戶的‘最佳實(shí)踐’。這個(gè)過程非常低效，且高度依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。

所以，我要做的AI工具，核心價(jià)值不是‘代寫’，而是‘決策輔助’。它應(yīng)該能自動(dòng)聚合某個(gè)客戶的所有相關(guān)信息，并基于我們歷史成交數(shù)據(jù)，為銷售推薦3個(gè)最有可能打動(dòng)客戶的切入點(diǎn)和對(duì)應(yīng)的郵件模板。衡量的核心指標(biāo)，不是生成了多少封郵件，而是使用了我們推薦方案的銷售，其‘線索轉(zhuǎn)化率’提升了多少。”

高下立判。

頂級(jí)的AI PM，永遠(yuǎn)從用戶的真實(shí)困境出發(fā)，去思考AI技術(shù)如何能創(chuàng)造10倍好的體驗(yàn)，而不是對(duì)現(xiàn)有流程做一點(diǎn)無關(guān)痛癢的優(yōu)化。他們能精準(zhǔn)地定義問題，并把AI的能力，轉(zhuǎn)化為可衡量的用戶價(jià)值和商業(yè)價(jià)值。

我面試候選人的tips：給你一個(gè)場(chǎng)景，比如“用AI提升電商App的用戶活躍度”，看你是直接拋出“個(gè)性化推薦”、“AI虛擬主播”這些方案，還是會(huì)先去質(zhì)疑問題，拆解“用戶活躍度”的構(gòu)成（DAU/MAU？停留時(shí)長(zhǎng)？互動(dòng)率？），并追問不同用戶群體的活躍度瓶頸分別是什么。

先定義問題，再談解決方案，是頂級(jí)PM的肌肉記憶。

能力三：數(shù)據(jù)飛輪與產(chǎn)品閉環(huán)的設(shè)計(jì)能力

AI產(chǎn)品不是一次性交付的軟件，它是一個(gè)有生命的、需要持續(xù)“喂養(yǎng)”和“調(diào)教”的系統(tǒng)。而它的“食物”，就是數(shù)據(jù)。

一個(gè)平庸的PM，會(huì)把模型上線視為項(xiàng)目的結(jié)束。而一個(gè)卓越的PM，會(huì)把上線看作是數(shù)據(jù)飛輪開始轉(zhuǎn)動(dòng)的第一天。

他會(huì)癡迷于設(shè)計(jì)一個(gè)優(yōu)雅的產(chǎn)品閉環(huán)：

1. 冷啟動(dòng)：如何獲取第一批高質(zhì)量的啟動(dòng)數(shù)據(jù)？是人工標(biāo)注，還是利用現(xiàn)有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？
2. 數(shù)據(jù)采集：產(chǎn)品上線后，如何設(shè)計(jì)機(jī)制，讓用戶在使用過程中，自然而然地為我們貢獻(xiàn)高質(zhì)量的反饋數(shù)據(jù)？是點(diǎn)贊/點(diǎn)踩？是用戶主動(dòng)修正？還是分析用戶的后續(xù)行為（比如生成內(nèi)容后是否被采納）？
3. 數(shù)據(jù)反哺：收集到的數(shù)據(jù)，如何流回給算法團(tuán)隊(duì)？如何定義數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)？多久進(jìn)行一次模型的迭代更新？
4. 價(jià)值展現(xiàn)：模型優(yōu)化后，如何讓用戶清晰地感知到產(chǎn)品的進(jìn)步，從而更愿意使用和提供反饋？

這個(gè) “產(chǎn)品體驗(yàn) -> 用戶反饋 -> 數(shù)據(jù)積累 -> 模型優(yōu)化 -> 更好的產(chǎn)品體驗(yàn)” 的循環(huán)，就是AI產(chǎn)品的核心增長(zhǎng)引擎。你，作為產(chǎn)品經(jīng)理，就是這個(gè)引擎的總設(shè)計(jì)師。

舉個(gè)栗子： 想想早期的“猜你喜歡”，你“不喜歡”點(diǎn)擊得越多，它就越懂你。這就是一個(gè)最經(jīng)典的數(shù)據(jù)飛輪。在今天的AIGC產(chǎn)品里，Midjourney通過用戶的U（Upscale）和V（Variation）操作，不斷收集人類對(duì)“美”的偏好數(shù)據(jù)，這遠(yuǎn)比任何標(biāo)注數(shù)據(jù)都更寶貴。

我面試候選人的tips：我會(huì)問候選人，“你負(fù)責(zé)的這個(gè)AI功能上線后，你最關(guān)注的數(shù)據(jù)后臺(tái)是什么樣的？你會(huì)設(shè)計(jì)哪些核心看板？如果發(fā)現(xiàn)模型效果突然變差，你的排查思路是什么？” 能清晰回答這個(gè)問題的人，腦子里一定有“數(shù)據(jù)飛輪”這根弦。

能力四：商業(yè)嗅覺與產(chǎn)品倫理的平衡力

最后，也是最考驗(yàn)PM成熟度的一點(diǎn)。AI，尤其是大模型，非?！鞍嘿F”。每一次API調(diào)用都是真金白銀的成本。同時(shí)，AI的決策過程很多時(shí)候是個(gè)“黑盒”，充滿了不確定性，也帶來了前所未有的倫理風(fēng)險(xiǎn)。

一個(gè)只談技術(shù)和體驗(yàn)，不談成本和風(fēng)險(xiǎn)的AI PM，是極其危險(xiǎn)的。

商業(yè)嗅覺體現(xiàn)在：

1. 成本意識(shí)：你會(huì)去計(jì)算一個(gè)功能的Token消耗嗎？你會(huì)因?yàn)槌杀締栴}，選擇用一個(gè)更小的、本地部署的模型去替代GPT-4嗎？你會(huì)在用戶體驗(yàn)和API調(diào)用成本之間做取舍（Trade-off）嗎？
2. 模式思考：你的AI功能是作為免費(fèi)的“體驗(yàn)增值”，還是一個(gè)需要付費(fèi)的“核心能力”？是按次收費(fèi)，還是打包在訂閱服務(wù)里？你考慮過如何防止惡意用戶薅你昂貴的API羊毛嗎？

產(chǎn)品倫理體現(xiàn)在：

1. 偏見與公平：你的算法是否會(huì)對(duì)特定人群產(chǎn)生偏見？例如，一個(gè)AI招聘篩選工具，是否會(huì)因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)的問題，歧視女性候選人？
2. 數(shù)據(jù)隱私：你如何處理用戶的隱私數(shù)據(jù)？在追求模型效果和保護(hù)用戶隱私之間，你的底線在哪里？
3. 責(zé)任與透明：當(dāng)AI犯錯(cuò)時(shí)（比如生成了有害內(nèi)容或錯(cuò)誤信息），產(chǎn)品應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)？我們是否應(yīng)該告知用戶，當(dāng)前內(nèi)容是由AI生成的？

一個(gè)能脫穎而出的候選人，會(huì)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)的初期，就將這些商業(yè)和倫理問題納入考量，而不是等到產(chǎn)品上線造成了問題再去補(bǔ)救。這展現(xiàn)的是一種超越功能層面的全局觀和責(zé)任感。

寫在最后

AI產(chǎn)品經(jīng)理的浪潮，既是機(jī)遇，也是挑戰(zhàn)。它要求我們跳出傳統(tǒng)的“功能型”產(chǎn)品思維，進(jìn)化為“系統(tǒng)型”的產(chǎn)品締造者。

技術(shù)直覺、價(jià)值定義、數(shù)據(jù)飛輪、商業(yè)倫理，這四項(xiàng)能力，環(huán)環(huán)相扣，共同構(gòu)成了一個(gè)優(yōu)秀AI PM的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

說到底，面試官想找的，不是一個(gè)AI技術(shù)的“傳聲筒”，而是一個(gè)能駕馭這頭“技術(shù)巨獸”的“馴獸師”。他要深刻理解這頭巨獸的習(xí)性、潛力和風(fēng)險(xiǎn)，并引導(dǎo)它去創(chuàng)造真正對(duì)世界有益的價(jià)值。