也许，你的AI团队并不需要产品经理
当AI产品的交互被简化为一个对话框，传统产品经理的PRD文档和原型设计正在失去用武之地。评价权的转移成为关键——行业专家负责评判AI回答的专业性，技术Leader主导技术路径选择，而产品经理对内容价值的评价权被大幅削弱。在项目0-1阶段，CEO正成为真正的产品决策者，技术团队开始承担PMO职责，设计工程师与产品工程师的组合正在重构团队协作模式。这场变革的本质是评价体系的重塑，而非岗位的简单消亡之前我写了一篇关于AI项目团队应该如何搭建的文章：《AI团队组织结构该如何设计？》其中提到一个观点在项目初期，产品经理这个岗位其实是没有意义的，有些同学可能会觉得不可思议，因为之前产品是很多干不动岗位想要去到的角色，比如：测试→产品、技术→产品……现在你告诉我，产品不需要了，这不玩吗？要回答这个问题，可能还需要从最初说起：01产品经理的“权柄”如果让我描述产品最大的权柄的话，我会说产品经理是产品（项目）的验收者，也就是产品往往具有产品（从测试到上线前）的首次评价权。如果再高级一点的话，产品经理是产品（项目）的定义者，但这东西多半是有点虚的，因为一个中小型公司产品最终设计者大概率是老板，老板才是最大的产品经理，如果你拥有产品定义的权限（拍板的权限），那么你可能也不是纯粹的产品经理，大概率是高管。综上，对产品的评价能力，就是产品经理耐以生存的基石，也是他可以对程序员指指点点的原因，毕竟他是上游嘛，只不过现阶段，他们这个基石有点不稳了，或者说被分出去很大一部分。这里我们先看全景图：这里几乎有一个生产级复杂AI项目的所有任务，能够读懂这张图，也就能知道为什么产品经理的价值会很低：行业专家是整个AI项目的评价者，这个AI回答的好不好、专不专业、有什么缺漏，是他们需要去评说，转达给技术Leader的；而技术Leader更是整个项目组的核心驱动，他们承上启下，需要评价技术路径的好坏；另外，行业专家团队只能发现问题，他们并不能独立解决问题，只要涉及问题解决，那就一定要回归技术团队；而产品团队在AI这个时代是比较尴尬的，原因有两点：第一，过往互联网所有的产品好坏（审美）几乎已经固化，也就是说，只要你想做一个产品，大概率是可以在市面上抄一抄、借鉴借鉴的；第二，也是核心关键，AI产品的交互就是一个对话框，极其简单，几乎没有产品审美的用武之地，其次产品经理没办法评价AI的专业回答好坏，也就是产品经理丢失了产品评价的能力，作为曾经产品好坏评价的重要参与者（至少是验收者），产品的角色被极大的削弱了；相应着，之前对程序员的评价是代码优劣，逐渐会加入提示词写得是否优雅，整个AI项目的改变是整个评价体系的重塑。在了解底层后，我们再延展下，在中小型公司产品经理的其他重要角色：02高兼容性的PMO以之前产品好坏的首次评价者和修改建议（多数是决策者）来说，产品经理在实际工作过程会有意无意承担一个角色：团队PMO！大家会发现，产品经理天然就适合这个角色，一方面要梳理很多信息，让团队运作得更顺畅、另一方面也需要确定产品在执行的过程中没有走偏；只不过，我觉得产品经理最为重要的作用可能是：向上管理，因为汇报很烦的……程序员这批人其实是比较鸡贼的，他们在平时工作中总会选择对自己职业生涯最有帮助的工作，或者说把时间精力放在ROI更高的技能上。所以，在互联网寒冬来临之前，其实程序员们是更喜欢默默的写代码，并且这几乎是一个难以两全的选择，这里可能只有真正写过代码的同学知道这其中水有多深，以多年前（10年）前端技术栈为例：最初可以选择的是JavaScript或者CSS，这样已经可以安身立命，之前很多jser是不会写CSS的，你敢信？再往后一点，前端卷起来了，JS和CSS开始变成都要会了，这里就涉及了两个技术栈，搞熟悉各自要个半年很合理；然后继续卷，只是打通前端还不够，还得搞定Native，于是乎Hybrid、RN这些东西出来了，这个时候其实已经是应用级了，前端侧业务代码已经很复杂了；但他保不齐人多啊，为了拉出差距，NodeJS来了，终于开始往后端卷了，这里技术栈跨度还不小，半年熟练绝对不夸张；只不过无论NodeJS还是Php，都是语言层面的问题，数据库这东西总得懂吧，各种坑点、卡点总得突袭吧，这可不是一年半年能搞定的了，之前我下面一个后端出身的小伙伴，去B站就一个锁没搞明白，直接就吃了一个T0级事故；…以上就是所谓全栈工程师，大家可以看出来，真正要达到那个标准，还是需要花费巨大的精力，绝不是一朝一夕能可实现的，这也说明一个问题：靠谱的程序员，根本没时间也没心思去做产品相关工作，因为他们会认为那是杂事，不具备通用能力的低阶技能。其实毫不夸张的说：项目管理的核心也就是Todolist+闹钟，就是不停的沟通、确认、汇报，全程各种push就好了…而这个角色其实有沟通能力的技术是一定比产品更适合的，他们才知道谁在摸鱼，只不过他们之前不愿意做罢了，但现在情况发生了天翻地覆的变化：市场寒冬极大的加剧了内卷；AI的出现极大的提升了效率，并且降低了全栈工程师达成的门槛；于是乎，你他妈不做，多的是人想做的场景发生了，在技术Leader（经理）愿意做PMO的时候，一般的产品经理说实话就有点小弱势了…所以，产品经理当前的生存空间其实算是被同步压缩了，现阶段聪明一点的产品已经尽可能的在自己切入VibeCoding、至少要会一点Coze/Dify，他们也想要去革程序员的命，其实大家也看出来了：现在是行业在重新定义岗位任务边界的时候了…03产品经理：翻译工具综上，在项目初期，产品经理的意义不大，但是当发展到一定阶段后，比如规模化、商业化阶段后，会需要协调市场、运营、销售等多方资源，这个时候技术又会很吃力；比如就简单跟商务沟通这个事情，技术会很不适应，销售一定会过分承诺追求成单，但技术一定会保守承诺追求把握性，销售会认为技术脑子不好使，影响自己成单、技术会认为销售满嘴跑火车，给自己找麻烦，一来二去就容易扯皮。除非能解决这种结构性上下游矛盾性问题，否则更为专业的产品万金油总是需要的，我认为一个比较贴切的形容是：产品的公司的翻译者，他首先需要帮助老板翻译、传达战略、其次需要帮各个部分翻译各种业务语言。这个不是技术和业务专家能不能做的问题，是一个对比优势的问题，谁更擅长谁做呗，只不过都到规模期、产品上线了，也不是初创团队的情况了…04结语最后总结一下：AI的出现，对当前项目研发的各个角色都造成了不小的冲击，其核心原因就是评价权被重塑了一方面，AI产出的专业性需要行业专家来评价，这剥离了产品经理过去对内容价值的评价权；另一方面，我们每个人的工作过程与产出，也前所未有地暴露在AI的审视与辅助之下，这让岗位的价值必须用更本质的贡献来衡量。一旦评价权重塑，团队的组织形态就会被迫重排，尤其是在0-1的AI项目里，会出现一种更“AI-Native”的组合方式：让技术承担更多的角色。但要注意，这不是说不要产品，而是传统产品那套靠PRD、靠传话、靠对齐的中间层被系统性压缩了。更高效的结构如下：1.老板是唯一真正产品经理初期AI项目的关键跟需求几无关系，而是清晰定义我们AI产品的能力边界，对于做什么、不做什么这个事情必须取舍清楚！就我最近两年在各个公司的经历，现在CEO越来越喜欢自己下场干活了，他们：第一时间体验输出质量、亲自判断能力边界、亲自决定下一步迭代优先级。这样可能也是时代必须，否则信息在转述—再转述中损耗，速度立刻塌掉。更进一步，增长也会被拉进产品里：你怎么把产品价值翻译给用户、怎么在社区里验证需求、怎么形成反馈回路，本质上都是产品的一部分，而不是上线之后再补的“运营工作”。总之，AI项目，一定是一把手工程。2.产品Coze小能手当交互已经被收窄到一个对话框时，产品设计的关键就肯定不是原型图了…如何把企业抽象的氛围、品味、体验、约束等，添加到这个小小的聊天框、又不显得拥挤，可能会成为新的挑战。而且，我这边看到的产品负责人就特别卷，他们往往自己就学会Coze这些东西了，这里带来的变化是他们在“原型机”阶段抛弃研发了；过去产品写在PRD里的东西，会越来越多地变成“活的原型”、“可运行的demo”、“可对齐的工作台状态”。这种Coze搭建的东西验证通过后，几乎需求文档就完成了…3.全栈技术、管理高手技术在体系里面，可能依旧是“最忙”的人，项目早期的工程师不只是接任务的人，还需要把模型能力、上下文、工具链、评测链一起跑通。AI项目demo产出时间可能很短，但真要打磨到可用、好用是非常考验耐心和能力的，所以这其实也是个巨大的项目管理事务，需要这个人是个管理高手。这个角色需要将所有的工作串联起来：怎么建测试集、怎么定红线、怎么回归验证、怎么线上监控漂移与风险。工程师越能用AI工具放大产出，团队越能用更小的人数完成闭环，也越不需要靠“中间层岗位”去维持运转。最终，谁掌握了这些，谁就掌握了事实上的评价权，你懂了吗？本文由人人都是产品经理作者【叶小钗】，微信公众号：【叶小钗】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。

AI时代产品经理的“能力重塑”：从功能定义者到人机协作的编排者
AI大潮下，产品经理的角色正经历着前所未有的重塑。从依赖确定性的功能设计到拥抱概率性的黑盒输出，从画原型的执行者转型为人机协作的指挥家。本文将深入探讨AI产品经理必备的思维升级——如何管理不确定性、理解技术边界，以及重构'数据-模型-场景'的核心三角关系，揭示这场职业范式转变的本质与机遇。这篇文章想聊聊我最近一直在琢磨的事，就是AI到底把我们产品经理这个岗位，推到了一个什么样的位置上说实话，这不是一篇系统性的教程，更像是我作为一个在一线摸爬滚打好几年的AI产品经理，跟朋友们的一次深夜长谈，想到哪说到哪，希望能给你带来一点点不一样的启发引言：画原型的PM正在消失，新时代的号角已吹响最近圈子里总能听到一种声音，说“画原型的PM正在消失”我刚听到的时候，心里咯噔一下，毕竟画原型、写PRD是我们吃饭的家伙但静下来想想，这话虽然有点刺耳，却戳中了一个血淋淋的现实过去，我们产品经理的核心工作是定义功能，把一个需求掰开了揉碎了，设计出清晰的逻辑、流畅的交互，然后交给研发去实现我们追求的是确定性，用户点击这个按钮，就必须跳转到那个页面，输入这个条件，就必须返回那个结果，一切都得在我们的掌控之中可AI来了，一切都变了AI，尤其现在的大模型，它本质上是一个“概率性的黑盒”你给它一个输入，它给你一个输出，这个输出不是百分之百确定的，它只是一个概率上最可能的结果这就好比你以前是在设计一条严丝合缝的管道，水从这头进，必须从那头出现在你面对的是一片云，你只能告诉它大概往哪个方向飘，但你没法精确控制每一滴水珠的轨迹这种根本性的变化，直接冲击了我们过去赖以生存的技能树所以，我觉得AI产品经理的角色，正在从“功能的定义者”转变为“人机协作的编排者”这个转变听起来有点虚，但它意味着我们的护城河和必备技能，正在发生根本性的重塑我们不再是那个画图纸的建筑师，而更像是一个交响乐团的指挥家，手里拿着的不是画笔，而是指挥棒，要让AI这个天赋异禀但偶尔会“即兴发挥”的乐手，和人类用户这个最终的听众，完美地协同起来，演奏出一曲和谐的乐章这事儿，比画几个原型可难多了思维重塑：从“确定性逻辑”到“概率性思维”聊能力之前，我觉得最重要、最底层的，是思维模式的转变如果脑子里的操作系统不升级，学再多新工具、新方法，也只是在旧地图上找新大陆，注定会迷路这个最关键的思维升级，就是从“确定性逻辑”切换到“概率性思维”理解不确定性：你的产品开始会“猜”了我们先来做个对比，你就明白我在说什么了想一下你做的传统产品，比如一个电商的下单流程用户选择商品、加入购物车、填写地址、支付，每一步都是确定的，输入A，必然得到输出B如果用户付了钱，订单状态没有变成“已支付”，那就是一个严重的Bug，是事故，是要被拉去祭天的那种但在AI产品里，情况完全不同你做一个智能摘要的功能，用户扔进去一篇万字长文，AI给你一个三百字的摘要这个摘要是不是百分百完美概括了所有要点不一定它可能漏掉了一个你认为很重要的细节，或者对某句话的理解出现了偏差这就是AI的“不确定性”，它的输出是基于概率的，它只是“猜”出了一个它认为最好的答案作为AI产品经理，你得打心底里接受并且拥抱这种不确定性你要建立概率思维，理解模型的每一个输出都带着一个“置信度”，它自己也在嘀咕：“我大概有95%的把握，这个答案是对的”你还要理解AI一个很可爱的毛病，叫“幻觉”就是它会一本正经地胡说八道，编造一些不存在的事实，而且说得有鼻子有眼这时候，你的工作就不是去追求一个“完美”的、永不出错的AI，那是神，不是AI你的工作是评估这种不确定性的业务影响比如，一个推荐系统，5%的推荐不准，用户可能划走就忘了，问题不大但一个医疗诊断AI，5%的误诊率，那可能就是人命关天的大事所以，你得像个风险评估师一样，去量化这种不确定性带来的后果，并把它作为你产品设计最重要的输入之一管理不确定性：从追求完美到设计容错理解了不确定性，下一步就是怎么去管理它既然AI会犯错，那我们就得给它设计一个“安全网”，让它即使犯错了，也不会造成灾难性的后果这就要求我们的产品设计理念，从追求完美的线性流程，转向设计一个鲁棒的、有弹性的系统我举个最经典的例子，智能客服一个好的智能客服产品，绝对不是指望AI能回答用户所有的问题那不现实它背后一定有一套精心设计的容错和降级机制，我管它叫“三级应答降级策略”第一级，AI直接回答用户问一个常见问题，比如“你们什么时候发货”，AI模型直接根据知识生成答案，这是最高效的第二级，知识库匹配如果AI发现这个问题它没把握直接生成答案，或者它判断这个问题比较复杂，它就不会硬着头皮去“猜”，而是会去一个结构化的知识库里，做精准匹配，找到最相关的标准答案或者文档，然后呈现给用户这步的准确性比AI生成要高，但覆盖面可能窄一些第三级，人工接管如果前面两步都搞不定，或者用户明确表达了“我要找人工”，系统就必须能无缝地把对话转接给人类客服重点来了，这个转接不是简单地把用户扔给人工就完事了一个好的设计是，把前面AI和用户的完整对话历史、AI的初步判断，都打包发给人工客服，这样人工客服一上来就知道前因后果，不用再让用户重复一遍问题你看，这个“三级火箭”的设计，就是典型的管理不确定性它承认了AI的能力边界，并且为AI的“无能为力”设计了优雅的退出通道作为产品经理，你的大部分精力，可能不是在优化AI那一级的回答有多惊艳，而是在设计这个降级策略的触发时机、不同策略间的衔接流程、以及如何让整个系统的体验尽可能顺滑这种为不确定性设计“安全垫”的思路，才是AI时代产品经理的核心价值所在能力重塑一：技术理解——从“会用”到“懂边界”聊到技术，很多产品经理可能会有点焦虑是不是得去学Python，去读懂那些复杂的论文我的看法是，大可不必，我们毕竟不是算法工程师但AI产品经理对技术的理解深度，跟传统产品经理完全不是一个量级过去，你可能只需要知道API是怎么调用的就行现在，你需要从“会用”进化到“懂边界”这个“懂边界”，不是让你去实现技术，而是让你能和技术做朋友，知道它的脾气、它的长处和短板，从而做出最合理的产品决策理解核心原理：跟你的AI搭档用同一种语言沟通你不需要会写代码，但你得懂一些黑话这些黑话不是为了让你在开会时显得牛，而是它们直接影响你的产品设计我随便说几个你必须得懂的概念比如，大模型LLM，你知道它为什么叫“大”吗，它的参数量、训练数据量级意味着什么再比如，Transformer架构，你不用懂里面复杂的数学，但你得知道它是怎么通过“注意力机制”看懂上下文的，这决定了它为什么擅长处理长文本和逻辑推理还有Token，这个概念太重要了它就像是AI处理语言的“像素点”，也是计算成本的单位你知道了Token，才能理解为什么有些模型处理中文比英文贵，为什么长对话的成本会飙升说到长对话，就必须提“上下文窗口”这玩意儿就是AI的“短期记忆”，窗口越大，它能记住的对话历史就越长，聊起天来就越像个正常人，不会三句话就忘了前面说过啥你的产品设计，比如一个需要连续多轮对话才能完成任务的场景，就直接受限于这个窗口的大小如果模型窗口只有4K，你却设计了一个需要用户输入一万字文档来分析的场景，那工程师会直接告诉你，做不了你看，这些概念都不是纯技术，它们是技术和产品之间的桥梁，是你能否和算法工程师高效沟通的“通用语言”你不懂这些，你提的需求可能在工程师看来就是天方夜谭评估技术可行性：成为一个靠谱的“技术边界翻译官”懂了基本原理，更进一步的能力，是准确评估技术的边界AI不是万能的，它有自己擅长和不擅长的领域产品经理的一个关键职责，就是要把业务需求，翻译成一个技术上可行的AI问题，并且清醒地认识到，在当前技术水平下，这个问题能被解决到什么程度我再举个医疗领域的例子假设你想做一个AI辅助诊断产品，用来在CT影像上识别肺部结节这是一个非常有价值的场景但你不能简单地跟算法团队说：“我要一个能识别所有肺结节的AI，准确率99%”一个懂边界的产品经理会问得更细他会去调研，去和医生、算法专家聊，然后了解到：目前的AI模型，对于大于8毫米的实性结节，识别效果可能已经很好了，甚至超过人类平均水平但对于小于3毫米的、磨玻璃状的微小结节，模型的漏诊率和误诊率可能还很高这个“3毫米”就是当前技术的一个边界知道了这个边界，你的产品设计就完全不一样了你不会去承诺一个“完美替代医生”的产品你会设计一个“医生助手”产品，AI负责把那些大于8毫米的结节快速标记出来，节省医生大量时间对于那些小于3毫米的疑似区域，AI可以做一个低信度的提醒，但最终的判断权必须交还给医生，甚至需要设计一个双人复核的流程来确保安全这种基于技术边界的、实事求是的产品设计，才是一个靠谱的AI产品它把AI用在了刀刃上，同时又用流程和机制规避了它的短板这种能力，是AI产品经理不可替代的价值掌握关键范式：为你的问题找到对的“锤子”除了底层原理，你还得了解当前解决AI问题的一些主流“范式”或者说“套路”就像一个木匠，你不仅得认识木头，还得知道自己工具箱里有锤子、锯子、刨子，并且知道什么时候该用哪个现在AI领域，这几个“工具”你必须得熟悉Prompt工程，这可能是最基础的了怎么通过精心设计的提示词，让大模型更好地理解你的意图，输出你想要的结果这本身就是一种产品设计，很多轻量级的AI应用，核心就是Prompt的设计RAG，检索增强生成这是解决大模型“幻觉”和知识更新不及时问题的一大利器简单说，就是让模型在回答问题前，先去你指定的知识库里“翻书”，带着参考资料来回答，而不是凭空瞎猜你想做一个企业内部的智能问答机器人，那RAG基本上是必选项微调，Fine-tuning如果RAG是给模型配了个外部大脑，微调就是对模型自己的大脑做“微创手术”用你自己的特定数据，去训练一个通用大模型，让它更懂你的业务，说话更有你的“范儿”比如，你想让AI模仿某个作家的风格来写作，微调就是个好办法Agent，智能体这是现在最火的方向了它不再是简单的一问一答，而是能理解复杂目标，自己拆解任务，调用工具，一步步去完成比如你对它说“帮我规划一个五天的北京旅游攻略，并预订机票和酒店”，一个强大的Agent就能自己去查天气、查景点、调用订票接口，最后给你一个完整的方案作为产品经理，你需要理解这些范式的适用场景、成本、优缺点，然后在面对一个具体业务问题时，能做出合理的技术选型决策是该用成本低的Prompt工程快速上线，还是用效果更好的RAG，或者是不惜血本去做一个微调模型这种决策，直接决定了你产品的天花板和投入产出比能力重塑二：工作重心——从“功能逻辑”到“数据-模型-场景”三角如果说思维模式是底层操作系统，技术理解是硬件配置，那工作重心的转移，就是你日常运行的应用程序变了传统产品经理的工作重心，是功能逻辑和用户体验我们痴迷于画流程图，优化每一个按钮的位置，为0.5秒的加载速度提升而欢呼这些在AI时代依然重要，但它们不再是舞台的唯一主角AI产品的核心驱动力，已经变成了“数据-模型-场景”这个新的三角飞轮你的工作重心，也必须从单纯的功能设计，转移到如何转动这个飞轮上来数据驱动与闭环构建：你现在是“数据牧场主”我经常跟团队里的人说，AI产品，模型是引擎，数据是燃料没有持续不断的高质量燃料供给，再牛的引擎也只是个摆设所以，AI产品经理的一个关键挑战，甚至可以说是最重要的挑战，就是构建数据闭环什么叫数据闭环就是你的产品上线后，用户在使用过程中产生的数据，能够被有效地采集回来，经过处理和标注，再喂给模型去学习，让模型变得更聪明，从而提供更好的产品体验，吸引更多用户来使用，产生更多的数据这是一个正向的、能够自我增强的循环在这个循环里，产品经理的角色不再仅仅是做功能优先级的排序你需要主导从数据采集、标注、反馈到模型再训练的全流程设计你需要像一个“数据牧场主”一样，思考很多以前可能不太关心的问题我的产品需要什么样的数据我该如何设计产品机制，让用户在自然使用中，就帮我把数据“标注”了比如，一个AI绘画产品，用户反复修改Prompt最终生成了一张满意的图片，这个过程本身就是一条绝佳的训练数据，它告诉模型，什么样的Prompt对应着什么样的好结果你怎么把这个“满意”的信号捕捉下来是加一个“点赞”按钮，还是分析用户的下载行为用户反馈说AI的回答不好，这个“不好”到底是指什么是事实错误，还是态度不好，还是答非所问你需要在产品里设计精巧的反馈机制，让用户能方便地告诉你“不好”在哪里，这些负反馈数据和正反馈数据一样珍贵采集回来的数据，谁来标，怎么标，标注的质量如何保证这些问题，都需要你和数据团队、算法团队一起，设计一整套的策略和工具可以说，在AI产品里，数据闭环的设计，其重要性一点也不亚于核心功能的设计一个没有数据闭环的AI产品，就像一辆出厂时加满了油但再也无法加油的汽车，跑得再快，也总有耗尽的一天场景洞察与价值定义：从“功能设计师”到“能力探索家”当你的工作重心转移到数据和模型上时，你对“价值”的定义也会发生变化传统产品的价值，往往体现在一个个具体的功能上“我们做了一个一键分享功能，能提升用户拉新率”AI产品的核心价值，则更多地体现在“能力”上模型本身是一种通用的能力，比如语言理解能力、图像生成能力产品经理的核心价值，就从“设计功能”转向了“探索能力的应用场景”你需要像一个敏锐的探索家，拿着AI这个强大的新工具，深入到业务的千沟万壑中，去寻找那些过去用传统方法解决不了、或者解决得不够好的“真问题”这个过程，需要极强的场景洞察力举个例子，大模型展现出了强大的蛋白质结构预测能力这是一个非常底层的技术能力作为产品经理，你的任务就是去想，这个能力能用在什么地方创造价值你可以把它用到新药研发领域，去预测新的药物分子和靶点蛋白的结合情况，从而大大缩短新药的研发周期和成本你也可以把它用到材料科学领域，去设计具有特定性能的新型蛋白质材料甚至可以把它用到食品工业，去开发新的人造蛋白，解决未来的食物来源问题发现这些场景，定义这些问题，并把AI的能力和具体的业务流程结合起来，创造出实实在在的商业价值或社会价值，这才是AI产品经理最激动人心的工作这要求你不能只懂产品，你还得懂业务，懂行业你需要和销售、市场、行业专家、客户紧密地泡在一起，去理解他们真正的痛点是什么，然后判断AI这个“锤子”能不能砸开他们面前的“钉子”这种从0到1的价值发现，比在成熟产品上优化一个转化率，要难得多，也更有成就感能力重塑三：设计哲学——从“交互流程”到“人机协同系统”聊到这里，你会发现，我们讨论的东西，已经离传统的“界面”和“交互”越来越远了这就是我想说的第三个重塑：设计哲学的根本变化AI产品经理设计的对象，不再是用户与界面的单向交互，而是人与AI之间复杂的、双向的协作关系你设计的，是一个“人机协同系统”人机协同设计：你现在是“关系设计师”过去我们设计一个产品，思考的路径是：用户有什么目标，他需要经过哪些步骤，点击哪些按钮，才能完成这个目标我们是在为人设计一条通往目标的“路径”现在，这条路径上多了一个新角色：AI你需要设计的，是人与AI在这条路径上如何分工，如何配合，如何互相信任，如何互相纠错你成了一个“关系设计师”，设计的是人与AI之间的协作关系我们再回到那个医疗AI的例子一个好的人机协同设计，会非常精细地去规划整个工作流第一步，AI标记AI快速扫描几百张CT影像，把所有疑似结节的地方都标记出来，并给出它的判断依据和置信度这是发挥AI效率优势的地方第二步，医生复核医生不需要再从头看每一张片子，他只需要聚焦在AI标记的区域，进行确认、修改或者删除这个界面怎么设计就很讲究是把AI的标记直接画在图上，还是并排展示AI的置信度要不要显示给医生，如果显示了，会不会产生“锚定效应”，影响医生的独立判断这些都是你需要反复权衡的设计细节第三步，双盲校验为了保证最终的质量，并且持续优化模型，你可能还需要设计一个校验流程比如，随机抽取一部分AI和医生都诊断过的病例，交给一个更资深的专家进行“双盲”复审，既不告诉他AI的判断，也不告诉他初审医生的判断这个专家的最终结果，就可以作为“金标准”，用来同时评估AI的性能和初审医生的水平你看，整个流程里，AI和人不再是主仆关系，而是一个团队的两个成员AI负责“粗筛”，人负责“精判”，流程负责“质控”你需要清晰地定义每个角色的职责、权力和责任归属当AI出错时，责任在谁当人和AI的判断不一致时，以谁为准这些问题，都成了产品设计的一部分Agent管理与编排：从“指挥官”到“总导演”如果说人机协同设计是管理一个AI和一个人，那随着AIAgent的发展，产品经理很快就要面临一个更复杂的挑战：管理和编排一群AI未来的很多复杂任务，可能不是由一个大而全的超级AI完成的，而是由多个各有所长的、小而美的AIAgent协同完成的就像一个电影剧组，有导演，有摄影师，有灯光师，有剪辑师你的角色，就从一个指挥单个士兵的指挥官，变成了调度整个剧组的“总导演”你需要设计这些Agent之间的协作协议和任务流程比如，一个自动化的市场分析报告生成系统你可能需要一个“信息搜集Agent”，负责去网上爬取最新的行业新闻、财报数据、社交媒体评论一个“数据分析Agent”，负责清洗和处理搜集来的数据，生成图表和关键指标一个“观点生成Agent”，负责基于数据分析的结果，提炼出核心观点和洞察还有一个“报告撰写Agent”，负责把图表、观点用流畅的语言组织成一篇完整的报告作为产品经理，你的工作就是“编排”这个流程信息搜集Agent要把数据以什么格式交给数据分析Agent观点生成Agent如果发现了矛盾的信息，应该如何处理，是向上汇报，还是自己做个裁决整个流程的最终目标是什么，如何衡量这个由多个Agent组成的“团队”的工作效果这已经非常接近于一家小公司的管理工作了，你需要设计组织架构、工作流程和KPI这项新技能，我觉得在未来会变得越来越重要，它要求产品经理具备极强的系统思维和抽象能力能力新增：伦理、风险与商业化的新维度前面聊的都是对现有能力的“重塑”，但AI也给我们带来了一些全新的、过去可能不太需要操心的“增量”能力这些能力，决定了你的产品能走多远，能飞多高，能不能安全落地我把它们归结为三个新维度：伦理、风险和商业化伦理与合规设计：你的产品有了“价值观”AI是有价值观的，它的价值观来自于训练它的数据，也来自于设计它的我们一个在充满偏见的数据上训练出来的模型，它的输出也必然会带着偏见比如，一个招聘筛选AI，如果训练数据里大部分高管都是男性，那它在筛选简历时，可能就会不自觉地歧视女性候选人作为产品经理，你不能再说“技术是中立的”你必须主动地、前置地将伦理考量内置于产品设计之中，成为一个“负责任的创新者”你需要和算法团队一起，去检测和消除数据里的偏见你需要设计内容的过滤机制，防止AI被用来生成有害的、不合法的信息你需要思考产品的透明度和可解释性，当AI做出一个重要决策时，我们能不能向用户解释，它为什么会这么判断同时呢，全球各国对AI的监管也越来越严，比如欧盟的AI法案你需要像个法务专家一样，去了解这些法规，确保你的产品从设计之初就是合规的这些工作，以前可能是公司法务或者公共关系部门的事，现在，它们成了AI产品经理的必修课风险管理：为你的“黑盒”装上仪表盘AI产品充满了各种各样的风险技术上有“模型漂移”的风险，就是说模型上线跑了一段时间后，因为现实世界的数据分布发生了变化，它的性能会慢慢下降，就像一把刀用久了会变钝市场上也有风险，你的竞争对手可能发布了一个效果好得多的新模型，一夜之间让你的产品毫无优势作为产品经理，你需要建立一套系统性的风险管理机制你需要为你的“黑盒”模型装上各种“仪表盘”，持续监控它的关键性能指标，比如准确率、响应时间、用户满意度等等一旦发现指标异常波动，就要能触发预警，并启动相应的应对预案是需要重新标注一批数据来更新模型，还是需要调整产品的降级策略这种主动的、体系化的风险管理思维，能让你的产品在充满不确定性的市场里，走得更稳复杂商业化思维：怎么卖“算力”和“智慧”最后聊聊钱的事AI产品的成本结构和价值模式，跟传统软件很不一样，这也要求我们有更复杂的商业化思维AI的成本，很大一块是推理时的算力成本用户每调用一次模型，都是在烧实实在在的GPU这就催生了很多新的商业模式比如，按Token计费用户用了多少Token，就付多少钱，非常直接，但也给用户带来了不确定性，他不知道一次任务到底要花多少钱你怎么把这种复杂的计费模式，包装成一个用户能理解、愿意接受的定价方案是提供不同档位的套餐包，还是提供一个成本预估工具还有，按效果付费比如，一个销售线索推荐AI，可以根据推荐线索的最终成单率，来分级定价这听起来很美好，但怎么去公平、可信地追踪和衡量“效果”，又是一个巨大的挑战作为产品经理，你不仅要设计产品功能，还要设计产品的定价策略和ROI计算模型你需要能跟客户、跟销售算清楚一笔账：用我们的AI产品，能给你节省多少人力成本，带来多少收入增长，投入产出比是多少这种把技术价值翻译成商业价值的能力，是决定一个AI产品能否活下去，并且活得好的关键总结：成为技术与人性的“双语者”，构建新时代护城河聊到这里，感觉有点刹不住车了我们从思维模式，聊到技术、数据、设计，又聊到伦理和商业你会发现，AI时代对产品经理的要求，变得前所未有的高，也前所未有的立体我觉得，未来AI产品经理真正的护城河，就在于成为一个连接技术可能性与人性化需求的“双语者”和“编排者”你需要懂技术的语言，知道什么是可能的，边界在哪里你更需要懂人性的语言，知道用户真正的需求是什么，他们的恐惧和渴望是什么你的核心竞争力，不再是画出多漂亮的界面，或者写出多完美的逻辑而是在技术可行性、数据可获得性、商业合理性、伦理合规性等多重约束下，做出复杂的权衡，设计出一套优雅的、鲁棒的系统未来，顶尖的AI产品经理，会是“技术策展人”，从浩如烟海的技术中，挑选出最适合解决特定问题的那一个他们也会是“人机协作架构师”，精心设计人与AI之间的互动、信任和成长关系他们的价值，在于用AI去解决那些真正重要、真正困难的问题，并在这个过程中，让人与AI的协作，变得更高效、更可信、也更有价值这条路很难，但走在上面，风景独好本文由@北笙原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

我亲手裁掉了“产品经理”这个岗位
在传统产品经理流程被AI与代码重构的时代，一位创业者的真实实践揭示了职业路径的全新可能。从用Cursor写代码替代原型设计，到AI录音即时捕获需求痛点，这篇深度复盘展现了如何用技术工具压缩价值链条，将产品经理角色进化为‘问题解决者’。手握代码和AI，我直接绕过了所有标准流程你是否也曾认为，职业生涯的起点必须是进入大厂接受标准化培训？你是否也相信，产品经理就该遵循那套经典流程？一年前刚毕业时，我的答案都是肯定的。而今天，我却发现自己在一家创业公司，用代码直接开发产品原型，用AI录音分析客户真实需求，完全跳过了画原型图、写长篇文档、开无穷会议的“标准流程”。被规训的“拧螺丝工”曾经，我对产品经理岗位的想象，像是一条精密的工业流水线：有固定的工位——写文档、画原型；有标准的工具——Axure、Figma；有规范的流程——需求分析、PRD撰写、原型设计、评审会议、开发排期。每一个环节都要求标准化、专业化、精细化。在这条流水线上，产品经理是一个“专业拧螺丝工”，不需要了解整个机器的运转原理，只需要在自己的环节上，把螺丝拧得符合规范、漂亮标准。久而久之，我变得擅长“拧螺丝”，却逐渐远离了用户真实的需求，也远离了技术实现的核心逻辑。我被困在了“中间流程层”——那个离客户很远，离代码也很远的地方。当流水线消失，我被迫面对荒野加入创业公司后，我的世界发生了天翻地覆的变化。没有成熟的流水线，没有标准的工位，没有规定的工具。有的只是一个需要解决的商业问题：如何帮助企业用最自然的方式完成数据分析？第一次和销售去见客户时，我手足无措。按照“标准流程”，我应该在办公室里写文档，而不是坐在酒桌旁。但当客户酒后吐真言时，我下意识打开AI录音软件，看着他指着屏幕说“这里的数据我从来不知道怎么用”，我突然理解了——这才是真实的需求痛点，不是任何一份用户调研报告能告诉我的。那一刻，我决定抛弃所有标准流程。我的“野路子”工作法1.直接代码开发，跳过原型设计我不再用Figma画高保真原型，而是直接用Cursor写代码，两小时内就能搭建出一个可以交互的功能演示，直接部署到服务器上。销售可以直接发给客户试用，客户反馈在当天就能得到验证和调整。这种迭代速度，是传统流程无法想象的。2.用AI做会议纪要，跳过笔记整理每次拜访客户，我都会在征得同意后进行录音。结束后用AI工具直接生成会议纪要，并提取关键需求和痛点。以前需要2小时整理的会议记录，现在5分钟就能完成，而且更全面、更客观。3.用数据智能体，跳过分析报告当客户说“我想要看销售数据的变化趋势”，我不再写冗长的需求文档，而是让阿里的DataAgent直接连接到客户数据库，自动生成分析报表。客户当场就能看到效果，我们可以立即讨论哪些指标有价值，哪些维度需要调整。去经验化的意外收获最让我惊讶的是，恰恰因为我没有被“传统产品经理”的经验规训，我才能如此自然地拥抱这些新方法。我没有“原型必须用Figma画”的思维定式，所以直接上手写代码；我没有“需求必须通过正式访谈收集”的流程执念，所以接受任何场景下获取真实反馈；我没有“文档必须先于开发”的惯性思维，所以允许并行甚至倒置。AI时代，有时候“经验”反而成了包袱。那些在大厂被反复打磨的流程和方法论，是在上一个技术时代、上一个市场环境下的最优解。但时代变了。AI不是工具的简单升级，而是对整个工作方式的根本性颠覆。它把价值创造的链条压扁了：过去：用户→销售→产品经理→设计师→工程师→产品现在：用户（我在现场用AI听）→我（用AI分析，用代码验证）→产品中间“传递、翻译、转换”的环节被极大地压缩了。岗位是死的，问题是活的我逐渐明白一个道理：岗位名称是后人对解决方案的标签化，而社会真正需要的是能解决问题的人。“产品经理”这个岗位，最初在宝洁诞生时，也是为了解决“如何对一款肥皂负责到底”的问题而创造出来的。“Prompt工程师”这个刚出现不久的岗位，是因为需要有人解决“如何让AI更好地理解人类意图”的问题。问题在前，岗位在后。当AI能够直接理解需求、甚至生成代码时，“把用户需求翻译给工程师”这个传统产品经理的核心职能就被弱化了。取而代之的，是更重要的两个能力：在真实场景中发现和定义问题——不是从二手报告中，而是从客户的实际使用场景中；整合新技术设计解决方案——不是遵循既定流程，而是选择最有效的工具组合。我不再是一个“产品经理”，而是一个“用AI技术解决企业数据分析问题”的人。重新理解工作本质这段经历让我重新思考工作的意义。真正的工作，不是按照既定流程完成任务，而是创造价值。流程是为了保证价值创造的可重复性和可扩展性，但当流程本身成为目标，当标准化扼杀了创新，我们就需要重新审视一切。AI时代的到来，给了我们一次重新定义工作的机会：它让工具成为人的延伸——代码、AI都是我的“外脑”和“外手”，让我能够一个人完成以前需要一个团队的工作；它让流程为人服务——不再是人服务于流程，而是根据实际情况选择或创造最有效的流程；它让创新回归本质——回归到解决问题、创造价值这个最原始的动机上。给同路人的建议如果你也在这个快速变化的时代寻找自己的位置，我有几点建议：1.拥抱“解决问题者”的身份，而非“岗位执行者”不要问“如何成为一个更好的产品经理”，而要问“如何利用新技术为我服务的客户创造更大价值”。前者是向内求标准，后者是向外求实效。2.保持“新手心态”有时候，没有经验反而是一种优势。当你对“正确方法”没有预设时，你更可能发现“有效方法”。3.建立自己的工具箱熟练使用AI编程助手、数据分析工具、智能协作软件。这些不是辅助工具，而是你的核心竞争力。4.紧贴真实场景无论技术如何进步，理解真实用户、解决真实问题始终是价值创造的核心。保持与客户、用户的直接接触。5.敢于重新定义没有什么是神圣不可改变的——包括岗位定义、工作流程、行业惯例。在AI时代，唯一不变的是变化本身。写在最后：在AI荒野里造车一百年前，最早的汽车工程师没被“如何养好一匹马”的经验束缚，所以他们造出了汽车。今天，我们也不必被“如何做好一个产品经理”的经验束缚，我们可以用AI和代码直接创造解决方案。我放弃了在成熟流水线上“拧螺丝”的安全感，选择了在AI时代的“荒野”里“造车”。虽然颠簸，虽然不确定，但每一次颠簸都让我更了解地形，每一次挑战都让我更熟悉工具。这片荒野上还没有现成的路，但正因为如此，每一个方向都可能是通往未来的路。你愿意继续在旧流水线上拧螺丝，还是来这片荒野一起造车？本文由@Alex的荒诞产品观原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

AI时代产品经理真正的护城河：不是模型和算法，而是你搞定利益冲突的能力
在G端和B端产品领域，项目推进的真正障碍往往不是技术或方案本身，而是部门间的利益博弈。从需求收集到数据打通，从跨部门协同到资源分配，每个环节都暗藏权力与动机的较量。本文通过10个真实观察，揭示了产品经理如何从功能设计者蜕变为利益协调者，在AI时代突破组织壁垒，实现真正的项目成功。开篇先叠个甲：笔者在G端产品领域摸爬滚打了7年，文中的许多观察，源于G端项目的切身体会。但我相信，这些关于利益、流程与人性的博弈，在B端的世界里同样普遍存在，甚至有过之而无不及。做产品这些年，我越来越清醒地认识到一个残酷的真相：绝大多数项目推不动、数据打不通、需求收不上来……根源不在产品方案，不在技术能力，而在部门之间无法调和的利益。这不是抱怨，这是每个大公司都在默默遵守的潜规则。当你真正潜入职场的深水区，你会发现，所有你以为的“专业”和“逻辑”，最终都要向“利益”低头。1.需求，你收到的只是“安全”的废话别天真了，你收不到真实需求，不是用户不会表达，而是不敢说。因为在职场里，说真话的代价极高：说太清楚，意味着要背责任；说太真实，可能被KPI捆死；说太具体，会被领导天天追着要结果；说太直白，一不小心就踩了其他部门的雷区。所以，你拿到的永远是经过层层包装、毫无风险的“安全需求”，而不是那个能真正解决问题的“核心需求”。你表现得越专业，别人就越“防着你”。进入AI时代，这个问题只会被无限放大。因为AI最依赖的“数据、需求、场景”，恰恰是组织内部最敏感、最容易被利益卡住的三样东西。2.数据？那是权力的筹码，不是技术的接口“数据打通”，是每家公司挂在嘴边的战略口号。但当你真的去推动时，听到的却是另一套说辞：“这个数据涉及隐私，暂时不能开放。”“我们要评估一下数据安全风险。”“领导希望我们基于这些数据，自己先做一版分析。”“权限问题很复杂，我们先走个内部流程吧。”是的，这根本不是技术问题。而是——数据是权力，是资源，是未来KPI的归属。谁会心甘情愿地把自己的权力版图拱手让人？数据通不通，从来不是技术问题，而是政治问题。3.协同？KPI不一致，你的沟通一文不值职场里有一句被无数次验证的真理：只要KPI不一致，一切沟通都只是在浪费时间。一个看似完美的跨部门项目，在会议室里会经历这样的“逻辑闭环”：产品：这个功能能提升公司整体的用户体验和效率！业务：很好，但这对我这个季度的KPI没用。运营：这会打乱我的活动节奏，影响我的核心指标。技术：看起来不错，但优先级不高，先放进需求池，下下个季度再看。领导：嗯，大家意见不统一，我们再讨论一下。看，问题的本质不是谁对谁错，也不是谁能力不行。而是，在公司的“大盘子”面前，每个人都优先选择保住自己的“小盘子”。4.流程？那是给弱者画的框，强者只看权力很多人以为，清晰的流程等于高效的协作。但现实的故事，往往是这样上演的：一个无关紧要的需求，因为某位高层领导的一句“我重点关注”，优先级瞬间提到最高。一个至关重要的底层项目，因为没人愿意牵头承担风险，可以被搁置半年以上。一个明明技术、商业都可行的方案，只因触及了某个强势部门的利益，就永远无法上线。这时候你才明白：流程是用来规范普通人的，而权力是用来打破规则的。一个成熟的产品经理，他看的不是流程图，而是组织权力地图。5.资源？真相不是“没有”，而是“凭什么给你”项目卡壳时，最常见的理由是：“资源不足”。但你很快会发现，资源其实一直都在，只是：另一个“明星”产品线把它预定了。另一个部门的负责人关系更“硬”。技术团队觉得你的项目价值不大，不值得投入。你的直属领导，没能为你争取到足够的支持。“资源不足”只是一个体面的借口。真正的潜台词是：“把资源给你，对我有什么好处？”6.冲突？别谈专业，这全是“地盘之争”会议室里，所有人都在心平气和地讨论技术、方案、用户体验。但每个人的脑子里，真正计算的是另一本账：这个项目的功劳，最后算谁的？产生的数据和用户，归哪个部门？万一搞砸了，谁来承担责任？这个方向，会不会削弱我部门未来的话语权？你以为你在推进一个功能，实际上，你可能在挑战组织内部既定的利益格局。所有内部的专业冲突，本质上都是一句话：产品为公司，部门为自己。7.不配合？别怪别人态度差，先问自己动机给了吗你总觉得某个同事在刻意刁难你，不配合你的工作。但真相往往是：他压根没有一丁点动机去配合你。人永远不会去反对一个好方案，人只会反对一个对自己无利，甚至有害的方案。所以，一个不成熟的产品经理会抱怨：“他不配合我。”而一个成熟的产品经理会反思：“我有没有给到足够的动机，让他心甘情愿地配合我？”8.关系？这才是产品经理最硬核的竞争力一个能轻松搞定跨部门关系的产品经理，永远比一个只会画原型、写PRD的人稀缺一万倍。因为：技术方案可以被研究，交互细节可以被模仿，产品文档更是人人都能写的。但：谁能从最强势的业务方那里，拿到最核心的数据？谁能让最忙的技术团队，心甘情愿地为你的项目加班？谁能让摇摆不定的高层，为你的方案公开站台？这种搞定人的能力，才是决定一个产品最终能走多远的核心关键。9.天花板？你的能力再强，也顶不破组织结构最令人绝望的，莫过于此：你的方向完全正确，方案无懈可击，技术完全可行，商业价值巨大……但项目就是死了。为什么？因为组织结构本身就不支持你成功：数据和权力分散在互不隶属的部门；审批流程横跨数个KPI完全不同的事业群；没人愿意为这种“跨界”的创新承担风险；决策层对项目的归属和未来没有达成共识。这时你才幡然醒悟：一个产品经理真正的天花板，从来不是个人能力，而是他所在的组织结构。尤其在AI时代，任何有价值的AI系统都势必跨部门、跨数据、跨流程，这本质上就是在向最坚固的组织壁垒发起挑战。10.写在最后刚入行时，我们以为产品经理的核心能力是把事做对：画好原型，写清文档，做好分析。后来才明白，产品经理真正的核心能力，是把事做成：让一件正确的事，变成一件所有人都愿意去做的事。这需要你从一个“功能设计者”，进化成一个“利益协调者”。所以，从明天起，试着把一半的精力从“做事”分到“对人”：在写PRD之前，先去和业务的兄弟喝杯咖啡，真诚地问问他最近背了什么KPI；在开评审会之前，先找到最有话语权的那个人，私下和他对齐一次目标和收益。当你开始理解权力的地图，看懂利益的棋局，一个属于高阶产品经理的世界，才会真正向你敞开。本文由@六年级同学原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

什么是企业中数字化产品经理？看完就懂了
企业数字化转型中的“困局”如何破？关键在于数字化产品经理！他们通过建立智能系统重塑管理流程，驱动企业变革。本文将解析数字化产品经理的角色定位及必备技能。经常有同学问我：“数字化产品经理具体是做什么的？在企业中是什么角色？和互联网产品经理有什么区别？”接下来，我就结合自己的工作思考和体会，为大家分享一下，企业中数字化产品经理的角色定位。一个传统企业中经常发生的场景：周一早上，某时尚品牌公司的会议室里，气氛凝重。运营总监指着报表首先发难：“为什么现在市场旺季，线下零售业绩却无增长？研发团队告诉我新品上市后用户反馈很好，但是我却看不见门店零售增长？原因是什么？”A店店长一脸委屈地在电话里说：“新品样机未及时到店，竞品又在附近开了门店，分流的潜在用户。”负责区域样机管理经理解释说：“系统里样机积压的单子太多了，都是按常规流程排队处理。样机正在发货途中，正在陆续到店。”运营总监一脸怒气说“新品样机就不能看订单状态提前看到问题吗，建店经理你说为什么市场空白里没有我们门店触点？”建店经理又解释道：“位置已经规划好了，也找到客户，目前正在走流程建店，报告已经提交了，正在层层审批，一直在催”整个会议室里，所有人都很努力，但所有人也都束手无策。零售额就在这种“看不到、调不动、说不清”的内耗中白白流失。这就是今天无数企业在数字化转型面前，最具体、最典型的“困局”：订单信息是“看不见”的——订单状态只在订单系统出现，终端销售业务看不见流程是“连不上”的——建个门店触点，各个环节都依赖人工、邮件和Excel，错误率高，效率极低决策是“猜不准”的——该备什么货？该做什么促销？全靠经验猜，无法基于精准的数据分析顾客是“抓不住”的——无法识别、触达、服务好那些最有价值的顾客那么，破局点在哪里？是再次对业务员工进行流程规范培训？还是总监亲自给各个环节负责人打电话催促？也许一时可以解决问题，但是这些都根本解决不了业务顽症本质。所以，越来越多领先企业发现，破局的关键在于通过数字化手段，建立一个能打通前后端、连接各业务环节、并用一套智能系统重塑整个终端门店管理流程的解决方案。而驱动这一切的核心，不再是某个软件本身，而是设计并驾驭这套系统的人群。他们，就是能走进文章开头的会议室，不参与争吵，而是画出一张蓝图的人。他们会告诉大家：“我们将建立一个全流程的终端门店数字化管理系统。这个系统将实现订单与样机状态的实时可视、建店流程的在线审批与追踪，并能自动监测经营状态，进行事前预警。”他们，就是这套系统的规划与设计师。这个角色，就是企业数字化产品经理。那么，如何成为一名合格的数字化产品经理呢？数字化产品经理是一个复合型人才，需要具备①商业思维、②业务知识、③产品思维、④数据思维、⑤产品设计技能、⑥项目管理技能。商业思维：决定数字化产品经理未来发展的高度试想一下，如果你作为数字化项目或产品的总设计师，通过你设计的产品改变了企业的经营模式，开创了企业增长的第二曲线，这将带来巨大的成就感与价值。真正掌握商业思维很难，但是随着工作中经营积累，掌握思维方法方式，慢慢的也能摸索到“门路”。我在23年做了一个数字化项目，通过这个项目改变员工对数字化转型认知，我主导设计产品现成为企业内部相似产品的代名词。接下来我找个时间复盘一下这个产品，讲讲我是如何作为产品总设计师和项目经理从0到1完成这个项目的。业务知识：能帮助数字化产品经理更快的深入了解到企业经营过程中去企业数字化转型的核心是“业务+数字化”。正如乔新亮老师所说，企业数字化转型的锚点，往往就藏在那些参与人数多、重复性高的业务环节中。这些工作都是可以梳理出来流程与逻辑，通过数字化系统去替代。一个数字化产品在掌握企业业务知识后，他就能快速的去调研和挖掘业务中痛点，做出来的产品也能更快的让业务接受。数字化产品上线后，业务能深度使用后为企业带来经营效率或增收，才是数字化对企业真正的价值。产品思维：做出有用且好用的数字化产品，而非传统IT的需求为导向传统企业的IT部门多以被动响应需求为导向，业务部门提什么就做什么。而数字化产品经理则需要主动设计产品，他们基于业务提出的需求，深入挖掘背后的核心痛点，从而设计出一款能从根本上解决问题的数字化产品。例如，销售部门需要很多报表来帮助他们经营业务，如果是传统的IT需跟进业务需求做出来一张张报表，如果业务提出增加个字段或者改个展示样式，那么IT工程师需要继续开发。如何是数字化产品接到需求后，他一定不会直接去做报表，而是调研和挖掘一下业务根本需求是什么。后续他发现业务需要一个可以快速灵活的可以显示销售数据看板，最好可以生成报告自动发送。那么一个可以支持业务同事自主自助式的查询分析BI工具产品诞生了，另外有附带了可以自动每天发送报告功能，当然这个BI工具是可以自研的，也可以是采购成品。数据思维：从“主观臆断”到“客观洞察”的罗盘数据思维必须贯穿于数字化产品经理工作的全流程。例如，在评估一个产品时，我们依据什么？是产品的使用数据、使用产品后产生的业务数据、带来的企业效率提升，还是仅仅依靠主观的“我认为”？这便是产品推广运营中的数据思维。还有更重要的，通过数字化产品发现业务经营的问题？举个很简单例子，线上审批企业中数字化中最常见的功能，24年我们在上线某产品后，发现其中一个审批流，执行各节点执行速度很快。同学们可能会说那这样不是很好嘛，业务同事工作效率很高，处理很快。从我的角度上看，处理速度快，是否意味着这个审批流程本身没有实质价值，可以取消，或仅需系统留痕即可？我反馈给业务部门后，业务部门很快把这个流程取消，只做业务留痕处理了。有的同学会问到，这个带来的价值是啥，就是取消掉了个审批流嘛。这里有2个价值，一是取消审批流后涉及审批流程同事不用花时间去点击审批和查看审批了，哪怕是很少时间（积少成多后时间也很多）；第二个如果无效审批流程都取消或者减少，那么运维费用也会减少，哪怕是每年剩下几千块钱，也是为企业降低了成本。产品设计技能：架构设计、流程设计、原型设计、PRD文档撰写、运营推广能力数字化产品经理与传统互联网产品这些技能都是通用的，一个产品在上线前都是要经历这些过程。项目管理技能：数字化产品通过项目方式去建设上线在一些企业中，产品经理也常兼任项目经理的职责。我经常对团队同事说，要善于协调业务同事，也要能有效管理技术同事。一个数字化项目前期需要业务部门深度参与，但在项目推进过程中，常常会遇到不配合或阻力。这时，就需要运用项目管理技能去一一化解。例如，业务部门不配合怎么办？这就需要识别出阻力根源所在，并设法解决。本文由@Sean原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

B端产品经理的“灵魂三问”：边界、权限与流程
在B端领域，每一个功能决策都如同一次权衡。我通过无数次实战，沉淀了三个关键问题：边界、权限与流程。它们是我在复杂需求迷宫中导航的罗盘。在某科技公司的两年里，我面对过无数产品决策。从“登录方式要不要加微信快捷登录”到“平台大客户的订单该如何流转”，表面上是功能之争，背后其实是三种核心维度的权衡。我将其总结为B端产品经理的“灵魂三问”：边界之问：做，还是不做？(界定产品范围)权限之问：谁，能看/做什么？(设计安全与协作框架)流程之问：步骤，如何串联？(构建业务骨架)这套框架，帮助我在混沌中建立了清晰的决策秩序。第一问：边界之问——抵御“范围蔓延”的第一道防线“这个功能看起来不错，我们加上吧！”——这是产品范围失控的开端。边界之问，就是要在冲动面前保持清醒。实战案例：登录方式的“减法”需求背景：团队伙伴提出，“现在大家都用微信、QQ、微博，我们应该全部作为快捷登录方式。”灵魂拷问：这个功能的边界在哪里？它是否是我们当前阶段必须的？决策过程：1）回归商业模式：我们的目标用户是35-50岁的创业者、自由职业者，他们对社交账号登录的依赖度并不高。2）评估成本与收益：每增加一种登录方式，就意味着：开发工作量增加，上线周期延长。BUG出现机率增多，维护成本飙升。后续的账户安全、合并逻辑变得极其复杂。3）最终决策：在产品初期，果断将登录方式边界限定为“手机号”一种。这保证了我们能用最小的代价，最快地验证核心业务模式。心法提炼：清晰的边界，来自于对“用户群体”和“当前阶段”的深刻理解。不做，有时比做需要更大的勇气和更深的思考。第二问：权限之问——设计“安全与协作”的基石B端系统的复杂性，很大程度上来自于不同角色的人在同一套系统里协作。权限之问，决定了系统的安全性与秩序。实战案例：平台大客户的“视图隔离”需求背景：“某某”平台需要管理其名下上千个主播的工作室。灵魂拷问：在这个系统里，平台管理员、单个主播、我们的客服，分别能看到和操作什么？决策过程：1）角色定义：明确出现了“平台管理员”这一新角色。2）权限拆解：平台管理员：拥有批量视角。可以查看所有工作室的列表和整体进度，但不能看到主播的身份证号等敏感信息，也不能操作核心工商流程。主播：只有个人视角。只能查看和操作自己名下的工作室信息。客服：拥有流程视角。可以跨平台处理指派给自己的订单，推动流程。3）系统实现：在业务后台通过角色权限矩阵，实现了严格的数据隔离与功能隔离。心法提炼：权限设计的本质，是模拟并固化真实的组织协作关系。它必须保证“正确的角色，在正确的场景下，进行正确的操作”。第三问：流程之问——构建“业务骨架”的核心B端产品的价值，在于支撑一个完整的业务闭环。流程之问，就是将散乱的功能点，串成一条高效、可靠的价值交付线。实战案例：“个人独资企业注册”的线上化重构需求背景：将原本线下的、靠人工跟单的工商注册服务，搬至线上。灵魂拷问：完成这项服务，需要经历哪些关键步骤？这些步骤之间如何衔接？状态如何扭转？决策过程：流程解构：我将整个服务拆解为8个核心节点：支付订单->提交信息->确认信息->打印邮寄->指派订单->服务执行->注册完成->开启后续服务。状态机设计：每个节点对应一个系统状态。例如，只有“资料邮寄”完成后，系统状态才变为“待指派”，客服才能进行指派操作。这杜绝了流程的跳跃和混乱。自动化触达：在每个状态变更的关键节点（如需要客户补充资料），系统会自动通过微信消息通知客户，将人从繁琐的沟通中解放出来。心法提炼：一个健壮的流程，是B端系统的骨架。它必须是可视的、可控的、且尽可能自动化的。总结：三维一体，综合决策在实际工作中，这三个问题往往交织在一起。例如，设计“平台大客户开票流程”时：流程上，它需要支持“批量生成开票订单”。权限上，要允许平台管理员“批量上传结算工资模板”。边界上，要明确“我们系统生成的模板只包含必要字段，复杂的薪资计算逻辑不属于我们的边界”。最终，一个优秀的B端产品，正是在“边界-权限-流程”这个三维空间中找到的最优解。下次当你面对一个复杂的B端需求时，不妨也拿起这个罗盘，问自己这三个问题，它会让你的决策之路变得清晰而坚定。本文由@mageihu原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

AI 产品经理能力模型 2025 版：三年经验总结，除了 Prompt 工程，这 4 个隐性能力更决定晋升
在AI浪潮席卷产品岗位的当下，Prompt工程不再是唯一的晋升通道。真正决定AI产品经理成长曲线的，是那些不易察觉却至关重要的隐性能力。本文基于三年实战沉淀，提出2025版能力模型，帮助你看清职业跃迁的底层逻辑。刚入行时，我和很多AI产品新人一样，把80%精力花在卷Prompt工程——背提示词模板、练多轮对话技巧，以为把模型“喂”明白就能出成绩。直到去年参与公司智能客服项目，看着同组另一位三年经验的同事，没比我多会几个Prompt，却能牵头搞定技术团队的算法优化、说服业务方调整需求优先级，最后率先晋升为高级产品，我才突然醒悟：AI产品的晋升密码，藏在那些“看不见”的隐性能力里。2025年的AI产品赛道，早已不是“会调用API、能写Prompt”就能立足的阶段。结合我三年来做过智能客服、内容推荐、企业SaaS工具三个AI项目的踩坑经历，总结出这4个比Prompt工程更关键的隐性能力，新手期想快速突破的朋友可以直接对标。1.AI需求的“可行性翻译”能力：别做业务和技术的“传声筒”AI产品最容易踩的坑，就是把业务方的需求直接“复制粘贴”给算法团队，最后落得“业务嫌没用、技术嫌难搞”的两头空。真正值钱的能力，是把模糊的业务需求，翻译成技术能落地、数据能支撑的AI目标——这就是“可行性翻译”。我去年做智能客服的初始需求是“让机器人能回答用户90%的问题”，直接丢给算法团队后，技术leader只回了一句“哪类用户？什么场景的问题？现有对话数据够吗？”。后来我花了一周跟着客服坐班，把需求拆成三个可落地的点：先筛选出“售后退款”这类占比60%的高频问题，优先做意图识别。明确“用户发3句话内必须识别出意图”的时效标准，对应模型响应速度指标。用过去6个月的10万条对话数据做训练集，不足的部分标注补充。这样一改，技术团队直接拿着方案推进，业务方也清楚阶段性目标，项目落地效率比之前快了一倍。对三年经验的AI产品来说，“翻译”的核心不是懂算法原理，而是能找到“业务价值”和“技术边界”的平衡点——知道哪些需求是模型现阶段能实现的，哪些需要先补数据，哪些得劝业务方先放一放。2.数据“敏感嗅觉”：比看报表更重要的是“发现异常”AI产品离不开数据，但很多人只停留在“看准确率、召回率”的层面，却忽略了数据背后的“异常信号”——这恰恰是判断AI功能是否真的有用的关键。我把这种对数据的感知力称为“敏感嗅觉”，它不是靠工具，而是靠实战中积累的“直觉”。之前做内容推荐功能时，模型的推荐准确率一直稳定在85%，但用户停留时长却连续两周下降。我一开始以为是内容质量问题，直到去看“边缘用户数据”才发现：对“新注册用户”的推荐准确率只有50%，因为模型用的是老用户的行为数据，新用户的兴趣标签太模糊。后来我们加了“新用户冷启动”的数据策略，比如用注册时的行业标签先推荐泛内容，用户停留时长很快就回升了。对三年经验的AI产品来说，“数据嗅觉”的培养有两个简单方法：别只盯核心指标，多拆“细分维度”——比如把“用户留存”拆成新/老用户、不同地域、不同使用场景的留存。定期和一线用户聊，比如每周找3个真实用户问“用AI功能时有没有觉得不方便”，很多数据异常的原因，用户一句话就能点透。3.跨团队“共识搭建”能力：AI项目不是“一个人搞定”AI项目从来不是产品一个人能推进的——要和算法团队对齐模型迭代节奏，和工程团队确认开发排期，和业务团队明确价值目标，甚至还要和数据标注团队沟通标注标准。很多时候，产品的核心工作不是“做决策”，而是“拉共识”——让所有人都知道“我们为什么要做这个AI功能，各自要负责什么”。我之前推动“企业SaaS工具的AI摘要功能”时，算法团队觉得“先做文本摘要就行”，业务团队却要求“必须能识别表格里的数据并总结”，两边吵了快一周。后来我拉了一次共识会，没讲太多技术细节，而是放了两个业务场景的用户反馈：“客户说每次看50页的报告太费时间，要是能直接看表格里的关键数据就好了”。最后大家一致同意，先做“文本+简单表格”的摘要，后续再迭代复杂表格功能。三年经验的AI产品，搭建共识有个小技巧：别拿“我觉得”“技术应该能做到”当理由，多拿“用户反馈”“业务数据”当依据。比如和技术团队聊排期时，不说“这个功能很紧急”，而是说“这个AI功能能帮业务方减少30%的人工操作，上周已经有5个客户问什么时候上线”，这样更容易达成共识。4.AI“风险预判”能力：2025年别忽略“合规+体验”双坑2025年AI监管越来越严，加上用户对AI的容忍度越来越低，“风险预判”成了AI产品必须有的能力——既要避免踩合规的坑，也要防止AI功能给用户带来“不好的体验”，比如推荐太精准导致的“信息茧房”，或者隐私数据泄露的问题。我今年做员工培训的AI问答功能时，一开始想直接用公司内部的培训文档做训练数据，后来突然想到“文档里有员工的绩效数据”，如果AI不小心把这些隐私信息回答给其他员工，会有合规风险。最后我们先把文档里的隐私数据脱敏，再用脱敏后的内容训练模型，还加了“敏感词过滤”机制，避免AI回答违规内容。对三年经验的AI产品来说，预判风险不用等出了问题再补救，两个简单动作就能提前规避：做AI功能前，先问自己两个问题：“用的训练数据合规吗？”“用户用这个功能会不会有隐私顾虑？”。上线前找“非技术、非业务”的同事测一测，比如让行政同事用用AI功能，看会不会有“看不懂、觉得不安全”的问题——他们的视角往往和真实用户最像。写在最后：三年经验，别再“死磕技术”回头看这三年，我最庆幸的不是练会了多少Prompt技巧，而是慢慢摸清了AI产品的“底层逻辑”：AI只是工具，真正能让你脱颖而出的，是把AI和业务结合、和用户需求结合的能力。那些能快速晋升的AI产品，不是比别人多懂多少算法，而是能搞定需求、拉通团队、避开风险，让AI功能真正落地产生价值。如果你也是三年左右经验的AI产品，不妨从今天开始，把精力多分给这4个隐性能力——它们可能不会让你立刻变成“技术大牛”，但一定会让你成为“能解决问题”的产品，而这正是晋升的核心。本文由@郑嘉智（AIPM）原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

内功铸就视野，外功驱动执行：产品经理的双修之道
产品经理的成长，不只是技能堆叠，更是认知与执行的双向打磨。本文从“内功”与“外功”两个维度，系统拆解产品经理的能力构成与成长路径，帮助你理解如何在复杂环境中构建战略视野，同时保持落地执行力。最近在做产品经理职业生涯复盘时，发现一个很有意思的现象：有些产品经理工具用得飞起，原型画得精美，但一到战略讨论就哑火；而另一些看似”笨拙”的同事，却能一针见血指出市场机会。这让我想起了武侠小说中的内功与外功——今天我们就来聊聊产品经理如何内外兼修，实现真正的职业跃迁。01内功——产品经理的”道”，决定战略深度与长期竞争力在产品经理的能力体系中，内功就像是武侠小说中的内功心法，它决定了你的战略深度和长期竞争力。很多年轻产品经理容易陷入一个误区：过于追求工具的使用技巧，却忽略了最核心的思考能力。内功的核心能力主要体现在三个方面：首先是市场分析能力，这包括对行业趋势的把握、竞品格局的理解，以及用户生命周期价值的判断。我记得曾经带过一个项目，当时团队都在跟风做社交功能，但我通过深入的市场分析发现，其实用户更需要的是内容聚合工具，这个判断让我们避免了盲目跟风，最终产品获得了不错的市场反响。其次是需求洞察能力。很多产品经理会停留在表面需求，但真正的高手能够挖掘出用户的隐性需求。比如我们曾经做过一个社交产品，用户反馈说想要更多表情包功能，但通过深度访谈发现，其实用户真正需要的是更便捷的情感表达方式。我们砍掉了冗余的表情包功能，优化了快捷回复和语音转表情功能，结果DAU反而提升了30%。最后是创新与逻辑思维。产品经理需要具备第一性原理的思考能力，能够透过现象看本质。系统思考和决策模型也是内功的重要组成部分，这决定了你在复杂环境中做出正确判断的能力。内功修炼好了，你在战略规划、赛道选择、商业模式设计上就会有明显优势，这也是中高层晋升和创业成功的关键因素。02外功——产品经理的”术”，保障执行效率与落地能力如果说内功是”道”，那么外功就是”术”。外功是产品经理的基本功，它保证了想法能够高效落地。外功的核心技能包括：原型与交互设计能力工具熟练度很重要，但更重要的是对用户体验细节的把控。我记得有个项目，因为前期原型做得比较粗糙，开发过程中反复修改，导致项目延期了一个月。后来我们坚持做高保真原型，虽然前期多花了一些时间，但整体开发效率反而提升了40%。技术理解能力也是外功的重要组成部分。产品经理不需要成为技术专家，但必须理解前后端逻辑、数据接口和技术边界。有一次，我们想做一个很酷的AR功能，但通过和技术团队沟通后，发现当前的技术条件还无法完美实现，于是及时调整方案，避免了资源浪费。项目管理和协作能力同样关键。敏捷开发、跨部门推动、资源协调，这些都是外功的体现。优秀的产品经理就像一个乐队的指挥，能够协调各个部门奏出和谐的乐章。但外功也有其局限性。如果只注重外功，很容易沦为”需求翻译器”，整天忙着画原型、写文档，却无法参与战略决策，职业天花板会很明显。03内外兼修——双翼协同，实现职业跃迁真正优秀的产品经理，一定是内外兼修的。内功指导方向，外功保障落地，二者相辅相成，就像鸟的双翼，缺一不可。内功与外功的协同模式很有意思。内功帮助你确定方向，比如通过市场分析确定功能优先级；而外功则保障落地，用原型和排期工具推动执行。同时，外功也能反哺内功——通过用户数据反馈可以验证战略假设，不断迭代认知。不同职业阶段的产品经理，对内外功的要求也不同：初级产品经理以外功为主，需要快速掌握各种工具，但也要开始培养内功思维，多问几个”为什么”。中级产品经理要追求内外平衡，用内功做决策，用外功搞协作。高级产品经理和创业者则要以内功为主导，专注于战略规划和资源整合，外功作为辅助工具。我见过很多案例：有些产品经理因为只重外功，在晋升时因为缺乏行业视野而被否决；而那些内外兼修的产品经理，往往能够通过跨界创新获得突破。比如有个同事结合金融与生态的产品设计思路，创造出了一个全新的产品形态，获得了很大的成功。04实践建议：如何系统修炼内外功修炼内功，首先要养成深度思考的习惯。每天花30分钟阅读行业深度报告，每周至少进行一次竞品分析，定期与用户交流获取第一手信息。建议建立自己的知识体系，比如用Notion或飞书文档整理行业洞察、用户研究、产品方法论等。外功的修炼更需要实践。可以参加原型设计工作坊，学习最新的设计工具；多和技术同事交流，了解技术实现原理；主动承担项目管理职责，锻炼协调能力。记住，工具是手段不是目的，关键是要理解背后的设计思维。最重要的是在实践中融会贯通。每个项目都是修炼的机会——从市场分析到需求洞察，从原型设计到项目推进，全程参与并反思总结。建议建立项目复盘机制，不仅总结成功经验，更要分析失败教训。对于中高级产品经理，要有意识地将经验提炼为方法论，形成自己的护城河。可以尝试写作、分享，通过输出倒逼输入，这也是修炼内功的好方法。产品经理的职业发展就像修炼武功，内功决定你的天花板，外功决定你的地板。只修外功，可能成为一个优秀的执行者；只修内功，可能成为一个空想家。唯有内外兼修，才能在瞬息万变的市场中既脚踏实地又仰望星空。记住，产品经理的本质是”用科技解决人类问题”，这个初心永远不能忘。定期投资时间学习行业深度内容，保持工具技能的更新，在项目中主动实践”由内到外”的思考流程——从市场到需求，从原型到执行。本文由@沙磊原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

面了上百个AI产品经理后，我总结了这4个“拿Offer”的底层能力
这篇文章的作者作为一名资深的面试官，分享了他在面试上百个AI产品经理候选人后总结出的四个“拿Offer”的底层能力。最近大半年，我的日程表几乎被两件事填满：一是追最新的AI进展，推进自己的AI产品迭代；二就是面试大量的AI产品经理候选人。整个行业都在跑步进入AI时代，人才市场上“AIPM”的title也像雨后春笋。坦白说，简历漂亮的很多，但聊下来能让我眼前一亮的，凤毛麟角。很多人把大模型当成了一个无所不能的“许愿池”，简历上写满了“基于大模型打造XX”、“利用LLM赋能XX”，但当我深入追问“为什么是AI？”、“AI解决了什么独特问题？”、“这个方案的边界和成本是什么？”时，得到的回答往往是空洞和模糊的。作为一名大厂面试官，我看的不是你会不会用“RAG”、“Fine-tuning”这些热词拼凑出一个听起来很酷的方案。我真正关心的，是你是否具备在高度不确定性中，定义问题、构建系统、并最终交付用户价值的底层能力。今天，我就和你聊聊，抛开那些花哨的术语，我眼中一个顶级的AI产品经理，到底需要具备哪四项核心能力。能力一：技术直觉与系统思考力我首先要强调，我绝不是要求AIPM去写代码、去当半个算法工程师。但你必须对AI技术有足够深的“直觉”。这种直觉不是让你去背诵Transformer的论文，而是理解技术的核心原理、能力边界和成本结构。一个糟糕的候选人会说：“我们这里可以用大模型，它很强大，可以理解用户意图，然后生成报告。”一个优秀的候选人会说：“针对这个报告生成场景，我评估了两种主流方案：RAG（检索增强生成）：优点是知识更新快，成本相对可控，而且有明确的信息来源，不易产生事实性幻觉。缺点是高度依赖检索质量，对于深度推理和总结归纳能力稍弱。Fine-tuning（模型微调）：优点是可以在特定任务和风格上达到极高的性能，能‘学会’我们私有的数据格式和逻辑。缺点是训练成本高，数据准备工作量大，且模型更新迭代慢。考虑到我们业务需要快速验证，且报告的准确性是第一位的，我建议初期采用RAG方案，通过优化Embedding和检索策略来保证基础体验。同时，我们可以收集高质量的生成-反馈数据，为未来可能进行的Fine-tuning做准备。在成本上，RAG主要是向量数据库和API调用费用，而Fine-tuning则是一次性的训练成本加上后续的推理服务器成本，我们需要根据预估QPS（每秒查询率）来做一个详细的ROI分析。”看到区别了吗？优秀的候选人不仅知道“用什么”，更知道“为什么用”、“用它的代价是什么”，以及“备选方案是什么”。他能把一个技术选型问题，上升到成本、效率、风险和未来迭代的系统层面去思考。这背后，是对技术原理的深刻洞察和对商业目标的清晰认知。我面试候选人的tips：我会经常问一个开放性问题，比如“让你来设计一个AI代码助手，你会怎么做？”我不关心你是否能设计出下一个Copilot，但我关心你是否会从延迟（Latency）、准确性（Accuracy）、成本（Cost）这三个基本点出发，去构建你的产品决策框架。能力二：定义“真问题”与价值创造力这是所有产品经理的看家本领，但在AI时代，它变得更加重要，也更加困难。因为AI的能力太模糊、太广阔，很容易让人陷入“手里拿着锤子，看什么都是钉子”的陷阱。很多PM会兴奋地提出“我们要做一个AIXX”，而不是从“我们的用户遇到了一个什么无法解决的问题”出发。前段时间我面试一个候选人，他想做一个“AI赋能的销售SOP工具”。我问他，这个工具解决了销售的什么具体问题？他的回答是：“可以帮助销售自动写开发信、自动总结客户会议纪要。”这个回答不能算错，但很平庸。而另一位候选人，他是这么回答的：“我访谈了15位一线销售。发现他们最大的痛点不是‘写’，而是‘不知道写什么能成单’。他们每天要花大量时间在CRM系统、产品文档、历史邮件里寻找信息，试图拼凑出一个针对特定客户的‘最佳实践’。这个过程非常低效，且高度依赖个人经验。所以，我要做的AI工具，核心价值不是‘代写’，而是‘决策辅助’。它应该能自动聚合某个客户的所有相关信息，并基于我们历史成交数据，为销售推荐3个最有可能打动客户的切入点和对应的邮件模板。衡量的核心指标，不是生成了多少封邮件，而是使用了我们推荐方案的销售，其‘线索转化率’提升了多少。”高下立判。顶级的AIPM，永远从用户的真实困境出发，去思考AI技术如何能创造10倍好的体验，而不是对现有流程做一点无关痛痒的优化。他们能精准地定义问题，并把AI的能力，转化为可衡量的用户价值和商业价值。我面试候选人的tips：给你一个场景，比如“用AI提升电商App的用户活跃度”，看你是直接抛出“个性化推荐”、“AI虚拟主播”这些方案，还是会先去质疑问题，拆解“用户活跃度”的构成（DAU/MAU？停留时长？互动率？），并追问不同用户群体的活跃度瓶颈分别是什么。先定义问题，再谈解决方案，是顶级PM的肌肉记忆。能力三：数据飞轮与产品闭环的设计能力AI产品不是一次性交付的软件，它是一个有生命的、需要持续“喂养”和“调教”的系统。而它的“食物”，就是数据。一个平庸的PM，会把模型上线视为项目的结束。而一个卓越的PM，会把上线看作是数据飞轮开始转动的第一天。他会痴迷于设计一个优雅的产品闭环：冷启动：如何获取第一批高质量的启动数据？是人工标注，还是利用现有业务数据？数据采集：产品上线后，如何设计机制，让用户在使用过程中，自然而然地为我们贡献高质量的反馈数据？是点赞/点踩？是用户主动修正？还是分析用户的后续行为（比如生成内容后是否被采纳）？数据反哺：收集到的数据，如何流回给算法团队？如何定义数据质量标准？多久进行一次模型的迭代更新？价值展现：模型优化后，如何让用户清晰地感知到产品的进步，从而更愿意使用和提供反馈？这个“产品体验->用户反馈->数据积累->模型优化->更好的产品体验”的循环，就是AI产品的核心增长引擎。你，作为产品经理，就是这个引擎的总设计师。举个栗子：想想早期的“猜你喜欢”，你“不喜欢”点击得越多，它就越懂你。这就是一个最经典的数据飞轮。在今天的AIGC产品里，Midjourney通过用户的U（Upscale）和V（Variation）操作，不断收集人类对“美”的偏好数据，这远比任何标注数据都更宝贵。我面试候选人的tips：我会问候选人，“你负责的这个AI功能上线后，你最关注的数据后台是什么样的？你会设计哪些核心看板？如果发现模型效果突然变差，你的排查思路是什么？”能清晰回答这个问题的人，脑子里一定有“数据飞轮”这根弦。能力四：商业嗅觉与产品伦理的平衡力最后，也是最考验PM成熟度的一点。AI，尤其是大模型，非常“昂贵”。每一次API调用都是真金白银的成本。同时，AI的决策过程很多时候是个“黑盒”，充满了不确定性，也带来了前所未有的伦理风险。一个只谈技术和体验，不谈成本和风险的AIPM，是极其危险的。商业嗅觉体现在：成本意识：你会去计算一个功能的Token消耗吗？你会因为成本问题，选择用一个更小的、本地部署的模型去替代GPT-4吗？你会在用户体验和API调用成本之间做取舍（Trade-off）吗？模式思考：你的AI功能是作为免费的“体验增值”，还是一个需要付费的“核心能力”？是按次收费，还是打包在订阅服务里？你考虑过如何防止恶意用户薅你昂贵的API羊毛吗？产品伦理体现在：偏见与公平：你的算法是否会对特定人群产生偏见？例如，一个AI招聘筛选工具，是否会因为训练数据的问题，歧视女性候选人？数据隐私：你如何处理用户的隐私数据？在追求模型效果和保护用户隐私之间，你的底线在哪里？责任与透明：当AI犯错时（比如生成了有害内容或错误信息），产品应该如何应对？我们是否应该告知用户，当前内容是由AI生成的？一个能脱颖而出的候选人，会在产品设计的初期，就将这些商业和伦理问题纳入考量，而不是等到产品上线造成了问题再去补救。这展现的是一种超越功能层面的全局观和责任感。写在最后AI产品经理的浪潮，既是机遇，也是挑战。它要求我们跳出传统的“功能型”产品思维，进化为“系统型”的产品缔造者。技术直觉、价值定义、数据飞轮、商业伦理，这四项能力，环环相扣，共同构成了一个优秀AIPM的核心竞争力。说到底，面试官想找的，不是一个AI技术的“传声筒”，而是一个能驾驭这头“技术巨兽”的“驯兽师”。他要深刻理解这头巨兽的习性、潜力和风险，并引导它去创造真正对世界有益的价值。本文由人人都是产品经理作者【产品经理骆齐】，微信公众号：【骆齐】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。

从“互怼”到“互信”：财务产品经理构建“黄金信任三角”攻略（听懂痛、说对话、做成事）
为什么财务产品经理总被“互怼”？不是沟通不够，而是信任机制没建好。本文试图打破“产品=流程推进”的惯性认知，从痛点识别、语言对齐到协同闭环，重新定义财务产品经理的角色边界与成事逻辑。产品经理，特别是财务领域的产品经理，与财务部门建立深厚、互信的合作关系，绝非一日之功，也非简单的技巧堆砌它需要深入骨髓的理解、持之以恒的真诚、以及脚踏实地的行动。核心理念：从“供需方”到“命运共同体”我们常陷入一个误区：产品经理是“乙方”，财务是“甲方”或“需求方”。这种定位天然带有距离感。真正健康的财务产品经理（FinancialProductManager‌，简称为FPM）与财务部门的关系，应基于一个共同目标：利用技术与流程优化，最大化释放财务的价值，使其从繁琐的核算者转型为业务的战略伙伴，最终驱动企业健康发展。我们财务产品经理平时工作时，至始至终要清醒、且牢牢把握一个关键：“财务信息化需匹配企业发展阶段与实情，成为战略落地的‘数字引擎’”，FPM正是构建和维护这个引擎的核心工程师之一。理解并认同这个共同目标，是信任的起点。如何构建起与需求方（即财务同学）良性共建共生的鱼水关系呢？我认为应从以下4个阶段去实践：01第一阶段：深度理解–走进财务的世界信任始于理解。作为FPM，你需要比财务人员更懂他们的痛（至少在系统层面），才能成为值得信赖的伙伴。1.1.吃透“财务的语言”与流程逻辑作为FPM，首先需要了解甚至熟悉会计基础知识、会计核算流程，理解财务流程每个环节的“血肉”。例如，“审核原始凭证”时，财务人员具体在看什么？（发票真伪、合规性、审批完整性、业务实质？）填制凭证时，他们如何选择科目？借贷规则如何应用？结账前有哪些必须完成的校验和关账步骤？每个环节的输入、输出、耗时、易错点在哪里？想达到上述目的，有几种方法，比如花时间“蹲点”观察不同岗位（出纳、应收/应付会计、总账、报表）的日常工作，记录他们的操作步骤、遇到的阻碍、常用的Excel表格、依赖的其他部门信息，并归纳总结，把流程图细化、场景化。其次还要了解财务岗位职责的广度与深度，理解财务不仅仅是记账和出报表（狭义职责）。他们承担着资金管理、税务筹划、成本控制、风险管控、决策支持（广义职责）等重任。每一项职责都对应着不同的系统需求和沟通对象。FPM需要理解财务部门在整个企业价值链中的位置和压力点（如审计压力、合规要求、管理层的决策信息需求）。1.2.精准把握痛点与真实诉求基础性的财务信息化核心诉求无外乎两个：诉求一：提升核算效率，解放生产力“将财务从‘重复性工作’中解放出来”是直接呐喊。这不仅仅是“省时间”，更深层的含义是：减少人为错误：手工录入、复杂的Excel公式、跨系统复制粘贴是错误温床，错误带来的后续更正、对账、审计解释成本极高。释放精力做更有价值的事：让财务人员能投入到分析、预测、控制、支持决策等高附加值工作中，实现个人价值和组织价值的双赢。提升工作体验和幸福感：长期从事枯燥重复劳动，士气必然低落。诉求二：打破系统壁垒，提升数据质量与价值“业财数据实时同步、同源共享”、“数据可追溯”是核心关键。痛点在于：对账差异的折磨：业务系统和财务系统数据不一致，导致月底对账耗时耗力，且差异原因难以定位。信息孤岛的困境：数据散落在ERP、OA、费控、CRM、SRM、MES等系统中，财务获取完整、准确的业务信息困难，难以支持精细化管理和快速决策。追溯能力的缺失：当审计、管理层或业务部门询问某个财务数据时（如“这笔应收账款对应的销售订单或合同等细节？”），财务无法快速、清晰地追溯到业务源头，只能“翻箱倒柜”，效率低下且易引发不信任。数据质量的隐忧：多系统维护相同基础数据（客户、供应商、物料），必然存在不一致，影响报表准确性和分析可靠性。提升数据质量，需要FPM日常工作中杜绝潜在隐患的发生，比如在沟通需求时，不能停留在“你们需要什么功能？”，要深入追问：“这个手工操作（比如发票录入）现在占用了您多少时间？最容易出错的地方在哪里？出错了后果是什么？”“您提到的对账困难，具体是哪个系统（销售/采购）和财务哪个模块（应收/应付）的对账？差异率大概多少？每次找差异平均花多长时间？主要是什么原因导致的（数据不同步？规则不一致？）？”“当您需要追溯某笔凭证背后的业务细节时，现在的流程是怎样的？遇到过哪些困难？”用具体场景和量化数据（哪怕估算）来锚定痛点，这能让财务感受到你真正理解他们。1.3.理解财务的“风险厌恶”基因财务工作天然与合规、准确、风险控制紧密相连。一个数据错误可能引发税务风险、审计问题，甚至是法律纠纷。FPM提出的任何改变（新系统、新流程），财务首先考虑的是：“这会带来什么风险？会不会影响月结？会不会导致报表错误？会不会违反会计准则或税法？”理解并尊重这种谨慎，是沟通顺畅的前提，我们需要主动思考并沟通风险点及应对措施。02第二阶段：专业沟通–搭建理解的桥梁理解了财务的世界，下一步是用他们能接受、能理解的方式进行沟通对话。2.1.摒弃“技术黑话”，拥抱“业务/财务语言”比如常见有同学：张口闭口“API”、“微服务”、“数据库索引”、“SaaS架构”。财务人员可能一头雾水，甚至产生排斥感。正确的沟通方式是：用财务流程和结果描述功能：不说“我们提供API接口”，而说“系统会自动把销售系统当天确认的订单信息（订单号、客户、金额、产品）实时同步到财务系统，自动生成应收账款的会计凭证，您审核确认后过账即可”，将技术实现隐藏在业务价值之后。用会计分录举例：当解释系统如何记录一笔业务时，直接用借贷分录来说明（如：销售订单确认时，系统自动生成`Dr：应收账款/Cr：主营业务收入`的凭证分录）。用财务熟悉的术语：如“总账科目”、“辅助核算”、“凭证字号”、“关账”、“结账”、“试算平衡”、“穿透查询”等。可视化演示：原型设计、流程图（如数据流转图、业务触发财务核算的时序图）比文字描述直观百倍。展示从“业务动作”（如采购订单审批完成）到“财务结果”（如应付账款凭证生成）的全链路。2.2.紧扣业务场景，拒绝空中楼阁比如：空谈某个功能的先进性（“我们这个AI预测模型很牛！”），却不说明它能解决财务工作中的哪个具体问题。如果换成下列方式，效果会明显好很多：讲故事：围绕业务中的具体痛点场景（采购下单触发成本暂估、销售订单触发收入预提、统一数据源避免对账差异、凭证追溯业务单据）来设计你的沟通。演示真实用例：最好能用接近真实的数据和业务场景进行原型演示。例如，演示在模拟的SRM系统里完成一笔采购审批后，ERP系统如何自动生成暂估入库和应付账款的凭证；演示如何在总账模块双击一个应收账款凭证行，直接穿透到CRM系统的销售订单，再穿透到询价邮件。关联财务目标：明确告知新功能/系统如何帮助财务达成其KPI，如缩短月结时间（X天->Y天）、降低对账差异率（X%->Y%）、提高报表准确率、减少人工操作工时。2.3.坦诚透明，管理预期许多产品经理在与需求沟通时，常常为了取悦或快速推进项目，承诺超出系统能力范围的功能，或隐瞒潜在的限制和风险。这导致将所有压力都压在FPM身上，并隐藏了潜在风险。有经验的产品同学一般会按下列方法将相关干系方凝聚成一个团队，风险共担、利益共享：清晰界定范围与边界：在需求讨论初期就明确哪些操作是系统能自动化实现的，哪些是仍需人工干预的（如某些特殊、非标的税务处理、非常规业务场景），否则会出现“承诺的功能无法落地”等大忌。主动沟通技术限制：如果某项需求在技术上实现难度大、成本高或有风险，尽早、坦诚地告知财务，并解释原因。同时，提供替代方案或分阶段实现的建议。拥抱“做不到”：勇敢地说“目前这个需求技术上还做不到”或“实现这个需求的代价（时间/成本/风险）可能远超收益”，比硬着头皮接下然后失败要好得多，这反而能建立“可靠”的印象。不仅是财务产品同学，我发现几乎所有产品在评估需求时或碍于面子、或抗不住压力，在明知需求无法实现或满足预期时都不好意思说NO，相反技术同学比如程序员哥哥就勇敢得多，确实是个有意思的现象。重视合规底线：任何功能设计必须优先考虑合规性。在涉及会计准则变更（如新收入准则）、税法更新等关键节点，主动邀请财务专家（甚至外部审计师）参与方案评审，确保系统逻辑满足合规要求，要把合规视为不可逾越的红线。2.4.积极倾听，确认理解在日常工作中，我经常看到有些产品同学在与财务沟通时，急于表达自己的想法，没有真正听懂财务的诉求和顾虑。多问“为什么”：深挖需求背后的真实意图。财务说“需要这个报表”，要问“这个报表用于什么场景？谁看？现有的报表哪里不能满足？”。复述与总结：会议结束前或关键讨论后，用自己的话复述一遍达成的共识、待解决的问题、下一步行动。确保双方理解一致。书面邮件确认是更可靠的方式。鼓励反馈，特别是不同意见：营造安全的沟通氛围，让财务人员敢于提出质疑和担忧。他们的顾虑往往是风险点所在。03第三阶段：建立信任–从承诺到交付理解是基础，沟通是手段，真正的信任是在一次次可靠的交付和共同克服困难的过程中建立起来的。3.1.成为值得信赖的“流程伙伴”超越功能，理解端到端流程：不仅理解单个财务功能点的操作，更要理解财务流程如何与采购、销售、库存、生产等业务流衔接。理解业务事件如何触发财务核算（如“业务发生后，财务能实时获取并触发生成相应核算凭证”）。要想成为财务同学信任伙伴，FPM在工作中，需绘制详细的跨职能流程图（业务+财务），与财务及相关业务部门共同评审、确认。确保你的产品设计覆盖了所有关键的业务-财务触点，解决了数据同源和流程断点问题。在系统上线后，持续关注流程运行是否顺畅。3.2.用数据说话，兑现价值承诺财务天然对数据敏感，我们如果用数据形式展未我们的承诺，效果意外的棒。如何量化成果呢？财务需求常见的指标如“提升核算效率”、“提升数据质量与价值”，这些都是需要量化的。在项目启动前，与财务共同定义成功指标（KPIs）。例如：自动化率：凭证自动生成比例、银行对账自动完成比例。效率提升：月结周期缩短天数、特定流程（如报销处理、发票录入）处理时间减少百分比、人均处理单据量提升。质量提升：对账差异率下降、凭证错误率下降、报表首次通过率提升、追溯业务单据的平均时间缩短。成本节约：节省的工时折算的人力成本、减少的差错损失。无论是否是财务的需求，在系统上线后，产品经理定期（如每月/每季度）收集并分析这些数据，形成简洁明了的报告，与财务团队（或需求团队）分享成果。用事实证明你的工作确实为他们带来了价值。即使效果未达预期，也要坦诚分析原因，共同制定改进计划。3.3.主动担当，风险共担财务最紧张的时刻莫过于月结、年结、审计期间。在这些关键时期，作为FPM应未雨绸缪做预案，做到关键时刻不掉链子。提前预警：如新功能上线可能影响月结，务必提前足够时间（如几周）预警，并与财务共同制定应急预案（如回滚计划、手工处理流程）。现场支持：在重要的月结、年结窗口期，主动提供现场支持或保持高度响应，随时准备解决系统相关问题。共担压力：当系统问题确实影响了财务工作（如导致结账延迟），要勇于承认问题，第一时间投入资源解决，并与财务一起向管理层解释情况，而不是推卸责任。建立透明的反馈与跟踪机制，比如建立问题跟踪表，通过一个共享的（如在线表格或项目管理工具），记录财务提出的系统问题、改进建议、Bug反馈等。清晰标注状态（待处理、处理中、已解决、已发布）、负责人、预计完成时间。定期同步进展。还可通过设立固定的沟通节奏（如双周会），回顾系统运行情况、讨论新需求、同步产品规划。让财务知道他们的声音被听到，事情在推进。04第四阶段：深化信任–从执行者到战略共创者当基础信任建立后，FPM可以更进一步，从被动响应需求，转向主动引领，与财务共创未来。4.1.前瞻思考，匹配战略理解企业战略与财务目标，FPM需要跳出具体的功能需求，思考：公司未来1-3年的战略重点是什么？（扩张？降本增效？并购？上市？）财务部门为实现公司战略，自身需要完成哪些转型？（如从核算型转向分析型、控制型、战略型？）现有的财务系统和数据能力，如何支撑这些战略和转型目标？差距在哪里？在具体行动上，可主动要求参与财务部门的年度规划会议或战略研讨会。基于你对技术和数据的理解，提出前瞻性的建议：例如，“为了实现更精准的现金流预测（支撑扩张战略），我们可能需要整合哪些业务系统的实时数据？需要建立哪些预测模型？系统架构需要做何调整？”从技术角度为财务战略落地提供路径图。4.2.赋能财务，释放数据潜能核算只是财务的基础性职能，在解决了效率和数据质量问题后，FPM应思考如何帮助财务利用系统沉淀的海量业财融合数据，发挥更大的分析、预测、决策支持价值。赋能财务，可从以下几方面着手：推动自助分析：建设易用的BI平台，赋予财务人员（无需依赖IT）自定义报表、进行多维度分析（如分产品线、区域、客户群分析盈利能力、现金流趋势）的能力。探索预测能力：结合历史数据和业务计划，利用系统能力辅助进行更精准的收入预测、现金流预测、成本模拟。挖掘数据洞见：帮助财务利用数据识别成本节约机会、风险预警信号（如客户信用恶化趋势）、业务优化点（如低效的销售渠道）。4.3.共同进化，持续改进信任关系的最高境界是成为互相促进的伙伴。FPM可以从财务对业务的理解和风险把控中学习，提升自己的业务敏锐度；财务也可以从FPM的技术视野和创新思维中获得启发，思考如何更好地利用技术。建立一种机制，鼓励双方就系统优化、流程改进、数据应用等方面进行持续的头脑风暴和知识分享。唠唠叨叨说了这么多，财务产品经理要想赢得需求方的信任，有三点是贯穿始终的基石：同理心、可靠性与真诚同理心：永远尝试站在财务人员的角度思考问题。理解他们月末加班的疲惫，理解他们对审计抽查的紧张，理解他们对数据准确性的执着。你的方案和沟通方式，要体现出你理解并尊重他们的处境和感受。可靠性：这是信任的钢筋水泥。做到“言必信，行必果”。承诺的交付时间、答应的功能、约定的沟通，都要尽全力做到。如果遇到困难或需要延期，务必提前、主动、坦诚地沟通。每一次可靠的交付都是信任账户的存款。真诚：不虚伪，不敷衍。承认自己不懂的财务知识（但承诺去学），承认系统的不足（但承诺去改）。以解决问题为导向，而非推卸责任或争功诿过。真诚地认可财务人员的专业和价值。与财务部门建立深厚的信任关系，没有捷径可走。它要求财务产品经理沉下心来，真正走进财务的世界，理解他们的语言、逻辑、痛点和梦想；要求我们用清晰、务实、基于场景的方式沟通，摒弃浮夸，坦诚透明；更要求我们在每一次交互、每一个项目中，用专业的能力、可靠的交付和主动的担当，持续积累信任的资本。这是一个从“我帮你做系统”，到“我们共同解决问题”，再到“我们共同创造财务未来”的渐进过程。当你不再是财务眼中那个“提需求的麻烦制造者”或“听不懂话的技术宅”，而是他们心中值得信赖、并肩作战的“战友”和“引擎建造师”时，你就真正成功了。这份信任，将成为你推动财务数字化转型、释放财务战略价值最强大的武器。最后用一句话结束本篇文章：信任是一场漫长的修行。作者：业财老曾，公众号：业财老曾谈，专注财务信息化20年本文由@业财老曾原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

将“自我”作为一个产品来打造的SOP
你不是缺能力，而是缺一套“自我运营”的方法论。这篇文章教你如何像打磨产品一样打磨自己，从定位、结构、价值到反馈机制，构建属于自己的成长飞轮。如果你正在寻找个人成长的系统解法，这就是起点。产品经理的“终局困境”——我们管理一切，除了我们自己作为产品经理，我们活在一套严谨的流程和框架之中。我们用PRD（产品需求文档）定义混沌，用Roadmap（路线图）丈量未来，用敏捷开发迭代现实，用数据分析审视结果。我们是“价值”的捕手，“增长”的引擎，“不确定性”的驯兽师。我们痴迷于为我们的产品，寻找那个最优的、通往成功的路径。然而，在夜深人静、关上电脑的那一刻，一个深刻的困境常常浮现：我们能为世界上最复杂的产品制定清晰的战略，却常常对我们自己的人生战略感到迷茫。我们像一个勤奋的“码农”，为自己的职业生涯不断地“堆砌功能”：学习Python、钻研AIGC、考取PMP证书、研究增长黑客……我们的技能列表（FeatureList）越来越长，但我们却越来越不确定，这些“功能”是否服务于一个统一的、有意义的“产品愿景”。我们陷入了个人成长的“构建陷阱”（TheBuildTrap）——为了构建而构建，为了学习而学习，却忘记了去问那个最根本的产品问题：“我的用户是谁？我要解决他们的什么核心痛点？”而对于“自我”这个产品而言，它的第一个，也是最重要的用户，就是我们自己。前两篇的内观修炼，我们解剖了我们内在的“代码冲突”，逆向工程了我们的“决策算法”。那是一次深入底层的“技术勘探”和“架构评审”。现在，我们要从“后台”走向“前台”，从“理解”走向“创造”。这篇长文，将是我迄今为止最重要的思考沉淀。它不再仅仅是“复盘”或“分析”，而是一份完整的、可供所有产品经理参照执行的**“SOP”（StandardOperatingProcedure，标准作业程序）**。我们将运用我们最熟悉的、完整的“产品生命周期管理”框架，一步一步地，将那个模糊、焦虑、充满“可能性”却缺乏“路径感”的“自我”，打造成一个目标清晰、价值主张明确、且具备持续迭代能力的“伟大产品”。这，是你作为产品经理，所能接手的，最重要的一个项目。项目代号：Mev1.0。立项之前——逃离“功能堆砌”，回归“用户价值”在任何一个伟大的产品诞生之前，都有一段“立项前”的混沌期。而绝大多数平庸的产品，都死于一个共同的错误：在没有想清楚“Why”和“Who”之前，就一头扎进了“What”和“How”的细节之中。个人成长，同样如此。我们常常焦虑于“我应该学点什么？”，却很少冷静下来，问自己：“我学习这些，到底是为了成为一个什么样的‘我’？这个未来的‘我’，他的核心需求是什么？”这种“功能堆砌”式的成长，就像一个没有灵魂的产品，看起来功能齐全，但组合在一起却毫无章法，无法形成合力，更无法给“用户”（我们自己）带来真正的满足感和成就感。因此，在我们的SOP正式开始之前，第一步，也是最重要的一步，就是**“立项评审”**。行动项1.1：召开“自我立项评审会”时间：找一个不受打扰的、完整的半天。参会人：只有你，以及一个绝对诚实的你。议题：1）痛点分析（PainPointAnalysis）：写下当前让你感到最焦虑、最不满、最痛苦的3-5件事。（例如：职业发展停滞、技能单一、缺乏影响力、收入不达预期、感觉活得“不真实”……）对每一个痛点，进行“五个为什么”的根本原因分析。2）机会评估（OpportunitySizing）：如果这些痛点被解决了，你的生活/工作会发生什么质的变化？审视外部世界，有哪些趋势（AI、新能源、国产化……）是你感兴趣，且可能与你的能力/愿景相结合的？3）立项决策（Go/No-GoDecision）：明确回答：“我是否真的愿意，投入我未来1-3年最宝贵的精力、时间和资源，来系统性地解决这些痛点，打造一个全新的‘自我’版本？”如果答案是“Yes”，那么恭喜你，项目“Mev1.0”，正式立项。这个看似“形式化”的步骤，其核心价值在于，它强迫我们从一个“被动的技能学习者”，转变为一个“主动的价值创造者”。我们不再是自己人生的“码农”，我们正式成为了它的**“产品负责人”（ProductOwner）**。Phase1·探索与战略——撰写你的“个人产品需求文档”（PPRD）项目已立项，我们进入了产品管理的核心阶段：定义与战略。我们需要为“Mev1.0”撰写一份详尽的“个人产品需求文档”（PersonalPRD），它将是我们未来一切行动的“宪法”。SOP2.1：市场与用户研究（Market&UserResearch）目标：定义你的“目标市场”和“核心用户画像”。行动项：1）市场分析：赛道选择：罗列出你未来可能进入的3-5个职业赛道（e.g.,AI产品经理、短视频运营、管理咨询、SaaS行业专家……）。PEST分析：对每个赛道，用PEST模型（政治、经济、社会、技术）进行宏观趋势分析。竞争分析：找到每个赛道中的3个“标杆人物”（你的“竞品”），分析他们的能力模型、成长路径和影响力来源。2）用户画像（UserPersona）：核心用户：这个“用户”不是别人，而是**“三年后的、你最想成为的那个自己”**。画像描绘：给这个“三年后的你”画一幅像。他的职位是什么？日收入是多少？每天的工作和生活是怎样的？他最大的成就是什么？他周围的人如何评价他？他最大的快乐和烦恼是什么？（越具体，越有力量）核心需求与痛点：这个“未来的你”，最需要“现在的你”为他解决什么问题？是“缺乏某个关键技能”，是“没有拿得出手的作品”，还是“缺少关键的人脉资源”？SOP2.2：定义价值主张（ValueProposition）目标：用一句话，清晰地定义“Mev1.0”的核心价值。工具：价值主张画布（ValuePropositionCanvas）。行动项：1）客户档案（右侧）：客户任务（Jobs-to-be-Done）：你的“客户”（目标公司、合作伙伴、社会）需要你为他们完成什么“工作”？（e.g.,“提升产品留存率”、“降低运营成本”、“构建高效团队”……）痛点（Pains）：他们在完成这些工作时，最大的痛点是什么？收益（Gains）：他们最渴望得到的“收益”是什么？2）价值地图（左侧）：产品与服务（Products&Services）：你的“产品”，即你的能力和服务的集合。痛点缓释剂（PainRelievers）：你的哪些能力，可以直接缓解他们的痛点？收益创造器（GainCreators）：你的哪些能力，能为他们创造额外的收益？3）提炼价值主张：将两者匹配，形成你的一句话价值主张。例如：“我，[你的名字]，致力于通过[你的核心能力，e.g.,构建数据驱动的AI产品体系]，帮助[你的目标客户，e.g.,成长期的SaaS公司]，解决[核心痛点，e.g.,用户活跃度低、商业化路径不清晰]的问题，实现[关键收益，e.g.,可持续的用户与收入增长]。”SOP2.3：确立北极星指标（NorthStarMetric）目标：为“Mev1.0”在当前阶段，找到那个唯一的最重要的、指引所有行动的衡量指标。行动项：1）指标选型：从以下几个方向，选择一个最符合你当前“产品阶段”的北极星指标：学习速度（LearningVelocity）：如果你处于探索期，目标是最大化认知和技能的增长。价值产出（ValueOutput）：如果你处于成长期，目标是最大化可被衡量的、有影响力的“作品”或“项目成果”的数量。财务自由度（FinancialFreedomScore）：如果你处于稳定期，目标是最大化收入或被动收入。影响力指数（InfluenceIndex）：如果你追求个人IP，目标可能是你的内容阅读量、关注者数量或行业内的认可度。2）指标定义：将其量化。例如，“学习速度”可以定义为“（新技能数x技能深度）/时间”。SOP2.4：绘制个人路线图（PersonalRoadmap）目标：将宏大的愿景，分解为可执行的、有时间节点的路径。工具：三层产品组合规划（HorizonsofGrowth）。行动项：Horizon3（1-3年，探索与愿景）：这是你“三年后的用户画像”所在的地方。定义3-5个里程碑式的目标。（e.g.,“成为AI产品总监”、“出版一本关于产品经理内观的书”、“成功孵化一个副业项目”）。Horizon2（6-12个月，成长与扩张）：为了实现H3的目标，你在未来一年内需要构建哪些“核心能力”或拿下哪些“关键战役”？（e.g.,“主导一个完整的AIGC项目”、“将个人IP的关注者做到1万”、“搭建起自己的财务知识体系”）。Horizon1（0-3个月，执行与优化）：这是你下个季度的OKRs。为了实现H2的目标，你在接下来的三个月里，要完成哪3-5个最重要、最具体的目标？（e.g.,“完成AI产品经理的系统学习并输出10篇深度笔记”、“拿到至少一个一线AI公司的面试机会”、“发布5条关于‘产品经理内观’的短视频并验证内容方向”）。至此，你的“个人产品需求文档”已初步完成。你不再是一个迷茫的探索者，你变成了一个手持清晰战略地图的**“产品战略家”**。Phase2·研发与架构——构建你的“内核操作系统”战略已定，现在进入最硬核的“研发”阶段。我们要像构建一个复杂的软件一样，来构建我们的“能力系统”。SOP3.1：功能清单与优先级排序（FeatureBacklog&Prioritization）目标：将所有需要学习的“技能”，转化为一个可管理的“功能待办列表”。行动项：1）创建Backlog：将你在PPRD中识别出的所有能力缺口，分解为具体的“技能项”（UserStory），放入你的个人Backlog。（e.g.,“作为一个AIPM，我需要掌握LangChain的核心用法，以便我能设计出更强大的Agent”）。2）优先级排序（RICE）：对每一项技能，用RICE模型进行打分和排序。Reach（覆盖面）：掌握这个技能，能影响到我多少个目标？Impact（影响力）：这个技能对我实现北极星指标的贡献有多大？Confidence（信心）：我有多大把握能学会并用好它？Effort（投入）：学习这个技能，大概需要多少小时/金钱？3）形成优先级列表：你会得到一个清晰的、接下来应该先学什么的“技能学习路线图”。SOP3.2：设计后端架构（BackendArchitecture）——你的知识图谱目标：避免“技能”成为孤立的“数据点”，而是将它们构建成一个相互连接、能够产生“涌现”效应的“知识图谱”。行动项：1）定义核心模型：识别你知识体系中最核心的1-3个“底层模型”。（e.g.,从你的笔记看，可能是“系统动力学”、“辩证法”、“精神分析”）。2）构建连接：在学习任何一个新技能（前端）时，都强迫自己思考，它如何与你的核心模型（后端）相关联。例如，学习“用户访谈技巧”时，思考：“这背后体现了精神分析中的哪些‘倾听’和‘共情’原则？”学习“A/B测试”时，思考：“这不就是‘辩证法’中‘否定之否定’的实践应用吗？”3）可视化你的架构：使用Obsidian、RoamResearch等双向链接笔记工具，将你的知识“节点”连接起来，真正地“看到”你的思想是如何“生长”的。SOP3.3：开发API层（APILayer）——让内在价值被外部调用目标：打造一套高效的“接口”，将你的“后端”知识和思考，转化为可被外部世界（面试官、同事、用户）“调用”和“理解”的“前端”表达。行动项：API文档（写作）：定期写作，就是为你思想的API编写“说明文档”。它强迫你将模糊的思考，结构化、清晰化。API演示（演讲）：参与分享、演讲，就是在进行API的“现场演示”。API调试（沟通）：日常的每一次沟通、汇报、评审，都是在“调试”你的API，看它是否能被对方正确“解析”，是否会返回“错误代码”（误解）。SOP3.4：性能与扩展性（Performance&Scalability）——你的精力管理系统目标：确保你这个“产品”能够7×24小时稳定运行，而不是频繁“宕机”。行动项：性能监控（精力追踪）：像监控服务器的CPU占用率一样，每天记录自己的精力水平（1-10分）。识别出哪些活动是“高耗能”（e.g.,无效会议），哪些是“能量补充包”（e.g.,深度阅读、运动）。负载均衡（精力分配）：遵循“波谷波峰”原则。在高强度的“逻辑研发”（e.g.,写PRD）之后，安排一段时间的“感性放松”（e.g.,听音乐、散步），反之亦然。系统维护（健康与睡眠）：将睡眠、饮食、运动，视为最高优先级的“底层系统维护任务”，而不是可以随意牺牲的“低优Ticket”。SOP3.5：采用敏捷开发（AgileMethodology）目标：用“小步快跑、快速迭代”的方式，来推进你的个人成长，对抗“完美主义”带来的“拖延症”。行动项：两周冲刺（Sprints）：以两周为一个“学习冲刺”，专注于Backlog中最优先的1-2个技能。每日站会（DailyStand-up）：每天早上花5分钟，回答三个问题：“我昨天完成了什么？我今天计划做什么？我遇到了什么障碍？”冲刺评审（SprintReview）：在两周结束时，拿出一个小小的“可交付成果”（e.g.,一篇学习笔记、一个代码小样、一次分享），向你的“审查者”（导师或朋友）进行“演示”。回顾会议（Retrospective）：回顾这两周，哪些做得好？哪些可以改进？Phase3·市场与运营——向世界“交付”你自己产品研发完成，就必须走向市场，接受检验。SOP4.1：打造你的“营销官网”（MarketingSite）——简历与作品集目标：将你的简历，从一份“历史记录”，升级为一份为“转化”而优化的“营销落地页”（LandingPage）。行动项：价值主张置顶：在简历最上方，用一句话（你的价值主张）告诉HR，“我是谁，我能为你解决什么问题”。STAR原则=用户案例（CaseStudy）：每一个项目经历，都用STAR原则（情境、任务、行动、结果）来写，把它变成一个“客户成功案例”。重点突出“结果”（Result），并尽可能量化。作品集=产品演示（ProductDemo）：准备一个在线作品集（Notion、个人网站），展示你的深度思考（文章）、项目复盘（PRD、流程图）、甚至是SideProject。SOP4.2：优化你的“销售流程”（SalesProcess）——面试目标：将面试，从一次“被审判”的考试，转变为一次你主导的“产品销售”过程。行动项：售前调研：面试前，深入研究公司的产品、财报、创始人访谈，理解他们的“痛点”。开场破冰（价值主张）：在自我介绍时，直接抛出你的“价值主张”，告诉对方你为何而来。功能演示（案例展示）：将你的项目经历，包装成一个个“解决方案”，来回应面试官的问题。成交（提问环节）：你的提问，是你展示你对公司思考深度的最佳机会。SOP4.3：开展“内容营销”（ContentMarketing）——个人IP的构建目标：这正是你正在做的事——通过持续输出高质量内容，建立信任和影响力，吸引“潜在客户”（机会）主动上门。行动项：内容矩阵：规划你的内容主题（已完成）。内容漏斗：设计不同深度的内容，来吸引和转化不同层次的关注者。短视频/观点（漏斗顶层，吸引泛用户），深度文章（漏斗中层，筛选同路人），课程/咨询（漏斗底层，价值变现）。一致性：确保你所有的内容，都围绕着你的“价值主张”和“产品愿景”展开。SOP4.4：建立“数据看板”（Dashboard）——复盘与衡量目标：用数据来驱动你“自我”这个产品的迭代。行动项：创建你的个人Dashboard：追踪你的“北极星指标”和一系列“过程指标”。过程指标示例：每周学习时长、每月输出文章数、面试转化率、项目成功率、收入增长率、获得的正面反馈数……定期复盘：每月/每季度，像开产品数据分析会一样，审视你的Dashboard，分析数据背后的原因，并制定下一阶段的“优化策略”。终局的智慧——转型与“下线”的勇气最伟大的产品经理，不仅知道要做什么，更知道“不要做什么”，甚至知道何时“杀死”自己的产品。SOP5.1：定期进行“产品线评估”目标：评估你当前的“产品”（职业身份、核心技能），是否依然服务于你的终极愿景。行动项：每年进行一次“身份复盘”。问自己：“我当前‘IT项目经理’或‘电商产品经理’这个身份，是否依然是我通往‘AI产品领袖’这个愿景的最佳路径？它是否已经成为了我的‘历史包袱’？”SOP5.2：勇敢地“下线”过时的功能目标：释放资源，聚焦于未来。行动项：当你发现一项你曾经引以为傲的技能，已经不再能为你创造核心价值时，要有勇气在你的简历和日常工作中，主动将其“降级”或“移除”。当你发现一条职业路径已经走入死胡同时，要有勇气进行“战略转型”（Pivot），哪怕这意味着要放弃一部分“沉没成本”。产品“你”的生命周期，永不终结。每一次“下线”，都是为了下一次更伟大的“发布”。你，就是你一生最重要的产品我们，作为产品经理，终其一生，都在与“创造”为伴。我们创造功能，创造体验，创造价值。但我们所能创造的，最复杂、最深刻、也最值得投入的，正是“我们自己”。这份SOP，不是一份僵硬的教条，而是一张动态的、活的“地图”。它邀请你，将你全部的产品智慧、全部的内观勇气，都倾注于这个独一无二的项目之上。它邀请你，停止零散的“功能堆砌”，开始系统的“价值创造”。它邀请你，停止被动的“随波逐流”，开始主动的“战略领航”。它邀请你，从今天起，为你自己，写下第一份PRD，创建第一个Backlog，规划第一个Sprint。打开你的个人看板吧。产品“Mev1.0”的第一个P0级用户故事，你，准备好写下了吗？本文由@鸣老师原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

AI产品经理全解析：三类核心岗位的破局之道与能力图谱
AI产品经理不是“懂技术的PM”，而是“表达机制的设计者”。本文系统梳理三类核心岗位——模型产品经理、Agent产品经理、平台产品经理的能力图谱与协同路径，希望能帮到大家。根据具体岗位职责的不同，我们将AI产品经理分为以下三种主要的类型：一、业务导向型AI产品经理：深耕垂直领域的场景破局者1.岗位画像与核心价值业务导向型AI产品经理就像是一位“行业场景深耕者”，他们将全部的精力聚焦在特定行业的场景之中，凭借着自己在该领域深厚的经验，如同一位技艺精湛的工匠，将AI技术精准无误地嵌入到业务链条的每一个环节里。在医疗领域，医疗AI影像产品经理能助力医生更高效地识别病灶；在金融领域，金融智能风控产品经理可实时评估交易风险，拦截潜在的欺诈行为。他们在复杂的合规框架下，小心翼翼地平衡着临床需求与技术的可行性，或是业务需求与技术的实现难度，就像在走钢丝一般，每一步都需要无比的谨慎和精准，最终推动AI技术从实验室的“象牙塔”中走出来，成功落地到真实的应用场景里，为行业带来全新的变革和突破。2.核心能力解构行业洞见壁垒：这是业务导向型AI产品经理的核心竞争力之一。以医疗影像领域为例，他们需要像熟悉自己的掌纹一样掌握医疗影像诊断标准，比如DICOM协议，这是医疗影像数据交换的国际标准，只有深入理解它，才能在海量的影像数据中找到关键信息。在金融反欺诈领域，他们要熟知各种业务规则，了解常见的欺诈手段和风险点，只有这样，才能敏锐地识别出AI技术可以优化的关键环节，如提高医疗影像病灶识别的效率，让医生能够更快、更准确地发现疾病；或是实现金融交易的实时风险评估，保障金融机构和用户的资金安全。需求翻译能力：这是业务导向型AI产品经理的一项关键技能，他们需要具备将业务语言转化为技术语言的能力。在医疗场景中，医生对于影像阅片有着自己的临床需求，比如希望能够更准确地检测出肺结节，业务导向型AI产品经理就要把这种需求转化为AI模型的具体性能指标，像要求肺结节检出率≥95%。然后，他们要像一位沟通高手一样，协调算法团队与业务专家进行深入的交流和探讨，确保双方对技术方案达成共识，避免因为沟通不畅而导致的误解和偏差。合规与伦理把控：在各个行业中，合规与伦理都是不可逾越的红线。在医疗AI领域，产品经理需要严格遵循HIPAA数据隐私规范，保护患者的个人隐私信息不被泄露，确保患者的权益得到充分的保障。在金融领域，要符合GDPR算法透明要求，让用户清楚地了解算法的决策过程和依据，增强用户对金融服务的信任。只有确保产品落地符合行业监管红线，才能让产品在市场上稳健发展，赢得用户和监管机构的认可。3.适合人群与转型路径这类岗位非常适合那些已经在某个行业中积累了5年以上经验的从业者，他们对行业的业务流程了如指掌，就像熟悉自己每天走过的街道一样。无论是医疗、教育还是零售行业，他们在自己的领域中都有着丰富的实践经验和深刻的理解。对于这些人来说，转型成为业务导向型AI产品经理是一个非常不错的选择。在转型时，他们可以从一些边缘场景入手，比如将零售库存管理经验巧妙地转化为智能供应链AI产品设计。通过主导一些小型的AI赋能项目，他们可以逐渐积累跨领域协作的经验，学会与不同专业背景的人合作，共同推动项目的进展，为自己的转型之路打下坚实的基础。4.典型案例：医疗AI影像产品经理的一天清晨，某医疗AI影像产品经理早早来到公司，第一件事便是打开电脑，梳理当天的工作任务。随后，他与三甲医院放射科的医生进行线上会议，仔细聆听医生们在日常工作中遇到的痛点，尤其是关于肺结节CT影像漏诊率的问题。医生们反映，在大量的影像数据中，有时会因为一些细微的病灶难以察觉而导致漏诊，这给患者的治疗带来了潜在的风险。了解到这些问题后，产品经理深知时间紧迫，立即协调算法团队召开紧急会议。在会议上，他详细地向算法团队传达了医生们的需求，共同探讨如何优化分割模型，提高肺结节的检测准确率。同时，他还与合规部门进行沟通，确认患者数据脱敏方案，确保在使用患者数据进行模型训练时，严格遵守相关的法律法规，保护患者的隐私安全。经过一整天的忙碌，他终于推动产品在技术层面取得了关键进展，并朝着通过NMPA医疗器械注册的目标又迈进了一步，为产品最终实现临床场景落地奠定了坚实的基础。二、AI平台型产品经理：构建技术基建的开发者赋能者1.岗位定位与核心职责平台型AI产品经理堪称是“技术基建的构建师”以及“开发者的赋能者”。他们的使命是打造出一套通用化的AI工具链，就像为企业搭建起一座功能齐全的“技术大厦”，为企业提供从数据处理、模型训练到部署监控的全生命周期解决方案，让企业能够在这座“大厦”里高效地开展AI应用的开发工作。以万兴科技的云端AI视频创作平台产品经理为例，他们需要整合大模型能力，对传统视频编辑工具进行全面的改造和升级，使其具备智能化的创作功能，从而支撑起千万级创作者的智能化创作需求。无论是视频的剪辑、特效的添加还是字幕的生成，都能通过这个平台轻松实现，为创作者们提供了极大的便利。2.能力模型与关键任务技术架构思维：平台型AI产品经理需要具备深厚的技术架构思维，深入理解MLOps（机器学习开发运维）流程，这就好比是一位优秀的建筑师，要熟悉建筑的每一个施工环节。他们要能够设计出支持分布式训练的资源调度系统，以字节跳动数据平台的千卡并行训练任务调度方案为参考，通过合理地分配计算资源，优化模型迭代效率，让模型能够在短时间内得到更精准的训练结果。开发者体验优化：针对算法工程师在开发过程中遇到的痛点，设计出实用的工具，是平台型AI产品经理的重要任务之一。以万兴科技为视频创作者开发的AI脚本生成插件为例，不仅要确保插件的功能强大，能够根据用户的需求快速生成高质量的脚本，还要保证API调用成功率≥99.9%，文档覆盖率100%，这样才能降低开发者接入成本，让他们能够更加顺利地使用插件，提高开发效率。生态整合能力：平台型AI产品经理还需要具备强大的生态整合能力，能够对接第三方算法供应商（如商汤视觉算法）与企业客户需求，将不同的技术和资源整合在一起，构建“平台+工具+服务”的闭环生态。阿里云AI平台就是一个很好的例子，它整合了自然语言处理、计算机视觉等多模态能力，为企业提供了一站式的AI解决方案，让企业能够根据自己的需求选择合适的功能和服务，实现智能化转型。3.典型招聘画像这类岗位通常要求应聘者具备5年以上B端产品经验，并且要有创作工具/数据平台设计经历。以万兴科技的招聘要求为例，他们希望应聘者熟悉视频编辑工具生态，对视频创作的流程和需求有深入的了解。而字节跳动则更看重应聘者是否有SaaS/PaaS产品落地经验，因为这涉及到产品的实际应用和推广。核心是应聘者要能够平衡技术深度与商业价值，既要懂技术，又要了解市场需求，能够将技术转化为实际的商业价值。4.实战场景：从0到1搭建AI中台的关键挑战某从业者在搭建AI中台时，面临着诸多挑战。首先，他需要精心规划智能中台的功能模块，明确每个模块的职责和作用，就像规划一座城市的布局一样。然后，协调研发团队开发数据标注平台、模型训练框架、推理服务引擎等关键组件，确保各个组件之间能够无缝协作。同时，设计租户隔离机制也是至关重要的，这可以保障企业客户数据安全，防止数据泄露和滥用。经过一系列的努力，最终实现了内部工具外部化，成功支撑100+企业客户的AI应用开发，为企业的发展提供了强大的技术支持。三、技术导向型AI产品经理：大模型时代的数据价值挖掘者1.岗位起源与核心使命随着AIGC的爆发式增长，技术导向型AI产品经理如同一位敏锐的“数据价值挖掘者”，应运而生。他们的目光聚焦于数据的全链路管理，从数据的采集、清洗，到深入的分析，每一个环节都精心把控，致力于为大模型的训练提供最优质的数据“燃料”。在数据采集阶段，他们可能会采用合规的网页文本爬取技术，从海量的互联网信息中筛选出有价值的数据。比如，在为智能客服系统收集数据时，他们会爬取各种常见问题和用户反馈，为后续的模型训练提供丰富的素材。在数据清洗环节，他们则要像一位精细的工匠，去除非结构化数据中的噪声，让数据更加纯净。面对杂乱无章的文本数据，他们会运用专业的工具和算法，识别并剔除其中的错误信息、重复内容和无关词汇，确保数据的准确性和可用性。而在数据分析阶段，他们又像是一位洞察人心的心理学家，构建用户画像标签体系，从数据中挖掘出用户的行为模式、兴趣爱好和需求偏好。通过对电商平台用户购买数据的分析，他们可以为用户打上诸如“时尚达人”“数码爱好者”“家居生活爱好者”等标签，为个性化推荐系统提供有力的支持。像智能客服对话数据产品经理、推荐系统数据策略产品经理等，都是这个领域中的典型代表，他们在幕后默默耕耘，为大模型的高效运行提供着坚实的数据保障。2.核心能力矩阵数据工程认知：技术导向型AI产品经理需要对数据工程有深入的认知，这是他们工作的基础。在数据标注质量评估方面，他们要掌握各种评估指标，确保标注数据的准确性。比如，在实体识别任务中，要求准确率达到90%以上，这意味着他们需要对标注数据进行严格的审核和验证，不放过任何一个可能出现的错误。同时，他们还要具备设计数据增强策略的能力，以扩充训练数据的规模和多样性。在文本数据处理中，采用EDA（EasyDataAugmentation）数据扩充技术，通过同义词替换、随机插入、随机删除等操作，生成更多的训练样本，让模型能够学习到更丰富的语言表达和语义信息，从而提升模型的泛化能力。算法协同能力：与算法团队的紧密协作是技术导向型AI产品经理的关键能力之一。以NLP（自然语言处理）领域为例，他们要与NLP工程师密切配合，共同优化对话模型。通过对用户交互日志的细致分析，他们能够发现意图识别过程中的错误案例，进而提出针对性的改进措施。当发现模型在识别某些领域的问题时存在偏差，他们会建议增加相关领域的关键词库，丰富模型的知识储备，从而提高模型意图分类的准确性。经过他们的努力，模型意图分类的F1值成功提升了15%，大大提高了智能客服系统的服务质量和用户满意度。技术前沿追踪：在这个快速发展的时代，技术导向型AI产品经理必须时刻关注大模型训练技术和数据存储方案的最新动态。他们要了解LoRA（Low-RankAdaptation）参数高效微调技术，这种技术可以在不改变原有模型结构的前提下，通过少量的参数调整实现模型的快速优化，大大降低了训练成本和时间。同时，他们还要关注向量数据库Milvus的应用，Milvus能够高效地存储和检索向量数据，为大模型的快速检索和匹配提供了强大的支持。通过及时将这些前沿技术转化为产品优化方案，他们能够不断提升产品的性能和竞争力，让产品始终保持在技术的前沿。3.适合人群与技能储备技术导向型AI产品经理岗位非常适合那些在数据领域已经有一定经验的从业者，比如有3年以上数据产品、策略产品经验的专业人士。他们对数据的处理和分析有深入的理解，能够熟练运用Python进行数据处理，使用SQL进行数据分析，这些技能是他们在这个岗位上的宝贵财富。对于想要从事这个岗位的人来说，还需要补充一些大模型相关的基础知识，了解Tokenizer的工作原理，这是文本处理中的关键环节，能够将文本转化为模型可以处理的单元。同时，要学习数据合规知识，熟悉《生成式AI服务管理暂行办法》等相关法规，确保在数据处理和使用过程中遵守法律法规，保护用户的隐私和数据安全。4.落地案例：大模型训练数据体系建设某从业者在主导构建金融领域大模型训练数据集时，面临着诸多挑战和任务。首先，他需要制定严格的用户隐私数据脱敏规则，以保护用户的敏感信息。对于银行卡号，采用部分掩码处理的方式，只显示前几位和后几位数字，中间部分用星号代替，这样既保证了数据的可用性，又确保了用户隐私的安全。在设计多轮对话数据标注指南时，他详细规定了标注的标准和流程，让标注人员能够准确地理解和执行任务。为了获取足够的训练数据，他协调标注团队，经过艰苦的努力，最终完成了50万条合规数据的采集工作。这些数据经过精心的处理和分析，为金融客服大模型提供了强大的支持，使其能够实现精准问答，快速准确地回答用户的各种金融问题，提升了金融服务的效率和质量。四、如何选择适合自己的AI产品经理赛道？1.经验匹配法则行业老兵：对于那些在某个行业深耕了10年以上的老兵来说，业务导向型的AI产品经理岗位无疑是他们的首选。比如，一位在零售供应链领域摸爬滚打了多年的从业者，对仓储管理、物流配送等环节了如指掌。他完全可以利用自己的这些宝贵经验，转型成为智能仓储调度系统的产品负责人。在这个岗位上，他能够凭借对行业痛点的深刻理解，提出更贴合实际需求的产品方案，实现从业务专家到AI产品负责人的华丽转身。技术背景：拥有技术背景的人，如3年云计算开发经验的工程师，更适合在平台型或技术导向型岗位上发光发热。他们可以将自己在云计算方面的技术能力，转化为AI平台架构设计的思路，为AI平台的搭建提供坚实的技术支持。又比如，具有数据科学背景的专业人士，可以在技术导向型岗位上，深入挖掘数据价值，利用自己的数据处理和分析能力，为大模型的训练提供高质量的数据，助力大模型在数据的“喂养”下不断优化和升级。产品通才：产品通才们虽然没有特定的行业或技术专长，但他们丰富的产品设计经验和敏锐的用户洞察力，使他们可以从AI+场景切入，找到适合自己的发展方向。例如，一位在C端产品领域有着丰富经验的产品经理，可以将自己对用户体验的深刻理解和创新思维，应用到生成式AI绘图工具的设计中。在这个过程中，他们能够充分发挥自己的优势，聚焦用户体验与功能创新，打造出更受用户欢迎的AI产品。2.能力补足策略缺乏技术背景的人，可以通过学习一些专业课程来提升自己的技术能力。比如，学习《HuggingFace实战》课程，深入了解大模型的应用和开发，掌握基本的技术原理和操作方法，为从事AI产品经理工作打下坚实的技术基础。对于行业经验不足的人来说，参与一些实际项目是积累经验的有效途径。可以参加医疗AI创业项目，在实践中深入了解医疗行业的业务流程和需求，提升自己对行业的认知和理解。而平台型PM则需要重点学习K8s容器调度、云原生架构等技术基建知识，以更好地满足岗位需求，为AI平台的建设和优化提供技术支持。3.职业发展前瞻据相关预测，到2025年，AI产品经理岗位需求将同比增长240%，这表明AI产品经理领域有着广阔的发展前景。业务导向型AI产品经理将聚焦“AI+行业”的深度融合，不断挖掘行业痛点，推动AI技术在各个行业的落地应用，为行业的发展带来新的机遇和变革。平台型AI产品经理则会转向低代码化工具研发，降低AI应用开发的门槛，让更多的企业和开发者能够轻松地使用AI技术，推动AI技术的普及和应用。技术导向型AI产品经理则需应对数据安全与模型可解释性等新挑战，在保障数据安全的前提下，提高模型的可解释性，让用户更加信任AI技术，为AI技术的发展创造良好的环境。在选择AI产品经理赛道时，我们需要结合个人优势，在技术可行性、商业价值、用户体验的三角模型中找到独特定位。无论是深耕垂直场景的业务专家，还是构建技术中台的平台架构师，或是挖掘数据价值的技术派，AI产品经理的核心在于成为“技术语言”与“业务语言”的翻译官。只有找准自身经验与岗位要求的契合点，才能在这场AI职业浪潮中占据先机，实现自己的职业目标本文由@而立与拾遗原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

市场推向策略GTM和产品经理PM有什么差异又如何协同？
GTM把产品推向市场，PM把需求拉回研发——一个负责“打出去”，一个负责“收回来”，却常常在公司内部互相甩锅。我们访谈了20位字节、阿里、SHEIN的GTM与PM双一线，发现高绩效团队都把协作拆成三张“共享KPI卡”：需求验证卡、上市节奏卡、收入对赌卡。在当下激烈的商业竞争中，许多企业都会面临这样的困惑：明明打造出了满足用户需求的优质产品，却在市场推广中陷陷入“酒香也怕巷子深”的困境；或是凭借营销热度快速打开市场，却因产品体验不足导致用户流失。这些问题的核心，往往在于对“产品价值创造”与“产品价值实现”两个关键环节的协同认知不足——而这恰好对应着企业中两个核心角色：产品经理（PM）与市场推向策略（GTM）。PM决定了“产品是否有用”，后者决定了“产品能否被用并产生商业价值”，二者的定位差异、职责分工与协同逻辑，直接影响着产品从概念到落地的全链路成功率，也成为企业能否在市场中占据优势的关键。在产品从概念到商业落地的全链路中，GTM与产品经理（PM）的核心使命差异，首先体现在对“产品价值”的不同赋能方向上。产品经理是典型的“价值定义者”，其工作核心围绕“造对的产品”展开，需要串联用户需求、商业目标与技术能力三大维度：通过深度用户调研（如问卷、访谈）挖掘隐性痛点，结合行业趋势与企业资源制定产品路线图（Roadmap），再以产品需求文档（PRD）和原型设计为载体，推动研发、设计团队将抽象需求转化为具体功能，最终确保产品具备解决真实问题的核心价值。GTM则承担着“价值转化者”的角色，聚焦“卖对的产品”，是产品从实验室走向市场的关键桥梁：它需要基于PM定义的产品价值，进一步明确市场定位（如目标用户画像、差异化卖点USP），整合市场、销售、渠道等多方资源设计推广策略，再通过全链路执行（如预售布局、线下铺货、广告投放），将产品的功能优势转化为用户可感知的价值，最终实现销量增长与商业变现。以华为Mate系列为例，其研发初期，PM团队通过十万份用户问卷精准锁定“长续航”与“影像升级”两大核心需求，为产品奠定了坚实的市场基础，这正是PM“价值定义”作用的直接体现；其GTM团队在产品上市前便规划好“预售-线下铺货-广告投放”的完整节奏，让技术优势快速转化为市场销量，完成了“价值转化”的闭环。这种定位差异也决定了二者的核心目标：PM追求“产品-市场匹配度（PMF）”，确保产品与市场需求的精准契合；GTM则追求“商业价值最大化”，让产品价值高效转化为实际收益。从具体职责来看，GTM与PM在需求端、执行端产出物及核心思维上的差异，进一步明确了二者的分工边界，同时也为协同提供了方向。在需求端，PM更侧重“挖掘与定义”，需要从海量信息中筛选出核心需求并排序（如通过MoSCoW矩阵区分需求优先级），输出的PRD与原型是研发团队的核心依据；而GTM则侧重“细化与转化”，需将PM定义的需求转化为市场端可落地的语言，比如基于PM的产品功能，细化目标用户的年龄、行业、决策习惯等画像特征，提炼出能打动用户的差异化卖点。在执行端，PM的工作围绕“产品落地”展开，需协调研发、测试团队推进功能开发，把控项目进度与质量，确保产品按时上线；GTM则围绕“市场推广”发力，需整合市场部的品牌宣传资源、销售团队的客户触达能力、渠道伙伴的资源优势，推动推广方案落地。产出物方面，PM的核心产出是与产品直接相关的文档与数据，如PRD、产品原型、迭代数据报告；GTM的产出则聚焦市场端，包括GTM策略文档、营销物料（如产品介绍页、销售话术）、渠道合作方案及转化效果分析报告。核心思维上，PM以“产品思维”为导向，始终站在用户视角思考“如何解决问题”；GTM则以“商业思维”为核心，聚焦“如何实现增长与转化”。以供应链管理软件为例，PM通过调研制造企业痛点，定义“供应链可视化”核心功能并撰写技术需求文档；而GTM则针对“大型制造业”与“中小电商”两类客户，分别定位“协同效率专家”与“成本优化伙伴”，设计直销+渠道代理的双轨推广模式，正是这种职责分工的典型体现。这种分工在ToB与ToC不同场景下，还会呈现出差异化的实践逻辑。ToB领域，由于产品决策链更长、客户更关注长期价值与专业适配性，PM的工作重心会偏向功能稳定性与可扩展性，比如SAP系统的PM会预留多行业API接口，方便企业客户根据自身需求进行二次开发；GTM则需要围绕“建立专业信任”展开动作，通过输出行业白皮书、举办专业峰会、提供POC（概念验证）演示等方式，让客户清晰看到产品带来的ROI（投资回报率），某供应链解决方案公司针对大型制造企业采用的项目制定价与驻场服务，便是GTM基于PM功能设计的精准落地。ToC领域，用户决策路径短、更易受情感因素影响，PM需追求“3秒惊艳”的用户体验，比如健身APP的PM会通过A/B测试反复优化交互流程，确保用户首次使用就能快速上手；GTM则需要通过情感化营销实现快速有效的触达，比如借助KOL种草、短视频内容激发用户共鸣，某社交管理平台曾借助AI生成3000篇SEO内容，30天内点击量暴涨30倍，正是GTM对PM功能进行场景化放大的成果。在产品全生命周期中，GTM与PM的协同并非零散的互动，而是集中在三个关键阶段来形成深度联动，共同推动产品成功。首先是产品定义期，此时GTM需将市场端的一手信息反馈给PM——包括目标市场规模、竞品动态、用户潜在偏好等，帮助PM更精准地排序需求优先级，比如某AI语音平台的PM，正是结合GTM提供的用户画像数据，发现方言使用场景的高频需求，将“方言识别”功能提上开发日程。其次是上市筹备期，PM需要向GTM清晰传递产品的核心价值与差异化优势，确保GTM的推广策略与产品定位不偏离，Zigpoll的调研数据显示，建立联合OKR（目标与关键成果）的企业，产品上市周期能缩短40%，这正是协同效率的直接体现。最后是迭代优化期，GTM作为贴近市场和客户的前端角色，需及时将销售端的客户投诉、用户反馈传递给PM，为产品迭代提供方向，某SaaS公司曾通过GTM收集到“续约率低”的核心问题，PM据此优化了服务模块，最终使NDR（净留存率）提升23%，验证了协同迭代的价值。现实中，不少企业因忽视二者的协同而陷入困境，这些失败案例也从反面印证了二者共生的必要性。有的团队中，PM专注于技术打磨却脱离市场，某AI语音产品的PM团队虽实现了95%的识别准确率，打造出技术层面的标杆产品，但由于GTM未明确市场定位，未针对客服、医疗等垂直场景设计推广方案，最终产品只能停留在实验室阶段，无法产生商业价值；而另一些案例中，GTM的强势推广反而暴露了产品的短板，某智能硬件团队通过网红带货快速实现百万预售，但PM未解决“续航短”的核心痛点，最终用户退货率高达30%，不仅造成直接损失，更透支了品牌信任。而从底层逻辑来看，二者的共生源于三个核心支撑。首先是数据闭环的相互依赖：PM需要GTM提供的市场转化数据（如功能使用率、用户流失节点）来判断产品迭代方向，而GTM则需要PM的产品升级（如新增功能、体验优化）来创造新的营销抓手，形成“数据反馈-迭代优化-价值提升”的循环。其次是组织层面的协同机制：针对“销售-产品反馈闭环”，GTM需建立常态化的信息同步机制，将一线客户需求及时传递给PM，而PM也需要通过产品培训、价值解读等方式，帮助销售团队精准传递产品优势，避免因信息偏差导致推广效果打折。最后是AI技术驱动赋能高效协同：GTM可借助AI工具快速生成精准用户画像，节省PM的调研时间；PM则能通过AI解析竞品动态、用户反馈，为GTM提供更精准的策略依据，形成“人类决策+AI执行”的复合协同系统，进一步提升效率。产品经理与GTM从来不是相互割裂的角色，而是共同支撑产品成功的“双翼”——PM用产品思维为产品注入“有用”的灵魂，确保其能真正解决用户痛点、匹配市场需求；GTM则用商业思维为产品插上“被用”的翅膀，让产品的价值被更多目标用户感知并转化为商业成果。在当前AI驱动的激烈竞争中，二者的协同深度不仅决定了单个产品的市场表现，更影响着企业整体的产品战略落地效果。唯有让PM的“价值定义”与GTM的“价值转化”形成无缝衔接，才能真正实现从技术创新到商业成功的完整闭环，让产品在市场中持续占据优势地位。作者|陈壕 来源|品牌市场相对论本文由人人都是产品经理作者【品牌市场相对论】，微信公众号：【品牌市场相对论】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。

万字探讨：如何成为一名 AI 产品经理
AI产品经理，不是“懂点AI”的传统PM，也不是“懂点产品”的技术人。随着大模型能力爆发、产品形态重构，AIPM正成为连接技术、用户与商业的关键角色。本文将从能力模型、协作方式、产品逻辑三个维度，系统梳理AI产品经理的成长路径与认知框架。身边常有人问，想转AI产品经理，到底该从哪里开始？有人抱着厚厚的AI教材啃了半个月，还是分不清协同过滤和深度学习在产品里怎么用；也有人跟着网上的课程学了Python，却不知道怎么把技术和业务需求结合起来。其实AI产品经理没那么“玄乎”，但也确实和传统产品经理有区别——它不是“懂AI+懂产品”的简单叠加，而是要在技术、数据、业务之间找到平衡点。今天就从实际工作出发，聊聊怎么一步步成为能落地的AI产品经理。一、AI产品经理到底在做什么很多人误以为AI产品经理就是提需求给算法工程师，其实远不止如此。传统产品经理更关注用户要什么功能，比如做一个电商APP的购物车，核心是流程顺畅、交互友好；但AI产品经理得先想这个功能能不能用AI优化？用AI的话需要什么数据?怎么判断AI效果好不好?举个例子，同样是电商的推荐功能：传统产品可能会做猜你喜欢的入口，把用户浏览过的商品放进去；但AI产品要先和数据团队确认，用户的浏览、加购、下单数据够不够，有没有清洗干净——如果用户只浏览了10秒就退出，这种数据能不能算有效偏好？然后要和算法工程师沟通，是用协同过滤（适合用户行为多的场景）还是深度学习模型（适合需要挖掘潜在偏好的场景）？上线后还要盯着点击率、加购率，这些业务指标，更要关注误推荐率——比如用户买过一次婴儿奶粉，就天天推，会不会让用户反感？这些都是AI产品要盯的细节。简单说，AI产品经理的核心是用AI解决传统方法解决不了的问题。比如客服场景，传统客服要靠人工接电话，高峰期根本忙不过来；AI产品经理就会考虑做智能客服，先梳理用户常见问题（比如“怎么退款”“物流查不到”），再和算法团队确定用意图识别模型，把用户的口语转化成具体需求，最后还要设计“转人工”的节点——如果AI识别不了，不能让用户一直等。这里面，既要有产品思维（用户怎么用着方便），也要懂技术边界（AI能做到什么程度），还要抓数据（用户问过的问题要沉淀成语料库）。二、3个核心能力练扎实1.技术理解能力：不用会写代码，但要懂“能做什么、不能做什么”很多人怕做AI产品，是觉得必须懂深度学习，要会调参，其实完全没必要。算法工程师负责怎么实现，AI产品经理负责要不要做和做到什么程度。但你得知道不同技术的适用场景，不然很容易提不可能实现的需求。比如做图像识别的产品：如果需求是“识别一张图里有没有猫”，用CNN（卷积神经网络）就够了，成本也低；但如果要“识别这只猫是什么品种，有没有生病”，可能就要用更复杂的模型，还要更多标注好的数据（比如不同品种猫的照片、生病猫的特征图）。这时候你要知道，不是“模型越复杂越好”，而是要看业务需要——如果用户只是想筛选“有猫的照片”，用简单模型反而更快、更省成本。怎么提升这种能力？不用啃专业教材，推荐从“场景化学习”入手：比如看电商推荐的案例，就去查“淘宝推荐系统用了什么技术”；看智能音箱的案例，就了解“语音识别的基本流程”。重点记3个东西：这个技术能解决什么问题、需要什么数据支撑、有什么局限性。比如语音识别，在安静环境下准确率能到95%以上，但在嘈杂的菜市场，准确率可能就降到60%，你做产品时就要考虑——如果用户在菜市场用智能音箱，要不要加“重复确认”的步骤？2.数据敏感度：能从数据里找到“产品优化的方向”AI产品的核心是“数据驱动”，没有数据，再厉害的模型也没用。但很多新人容易陷入“数据越多越好”的误区，其实关键是“数据够不够准、够不够相关”。比如做一个“智能错题本”产品，要给学生推荐相似的错题。有人会说“把所有错题都放进数据库就行了”，但其实没用——如果错题没有标注“知识点”（比如“初一数学–一元一次方程”），没有标注“错误原因”（比如“计算错误”“概念不清”），算法根本没办法推荐。这时候AI产品经理就要牵头，和教研团队一起设计“错题标注规则”，和数据团队一起确认“怎么从用户上传的错题照片里提取这些信息”（比如用OCR识别题目，再用NLP提取知识点）。日常怎么练数据敏感度？可以从“分析产品数据”开始。比如你用某款AI推荐APP，看到“推荐的商品你都没点”，就可以想：是数据不够（比如你刚注册，没多少行为数据），还是模型有问题（比如把你浏览过但没买的商品反复推）？再比如，看到AI客服的“转人工率高达40%”，就要去看“哪些问题转人工多”——如果是“退款进度查询”转人工多，可能是AI没办法实时获取物流数据，这时候就要推动技术团队对接物流接口，而不是怪算法不好。3.业务转化能力：把“AI技术”变成“用户能感知的价值”很多AI产品失败，不是技术不行，而是“为了AI而AI”。比如有个团队做了一个“AI导购机器人”，能识别用户的穿搭风格，但上线后没人用——因为用户逛电商时，更想直接看“新款”“打折款”，而不是和机器人聊半天风格。这就是没把技术转化成用户需要的价值。怎么避免这种问题？关键是“先想业务，再想AI”。比如做教育AI产品，先想“老师的痛点是什么”——可能是批改作业慢，尤其是作文批改，要逐字看有没有错别字、语句通不通。这时候再想“AI能不能解决”——可以做一个“AI作文批改工具”，用NLP识别错别字、病句，还能标注“段落逻辑问题”，帮老师节省时间。这里的核心是“老师需要节省时间”，AI只是实现这个目标的手段，而不是目标本身。再比如医疗AI，有团队做“AI影像识别”，能识别肺部CT里的结节。但上线后医生不用，为什么？因为医生需要的不只是“有没有结节”，还要知道“结节的大小、位置、边界清不清晰”，这些信息AI识别后，还要以“医生习惯的格式”展示（比如在CT图上标注结节位置，旁边列数据），而不是简单弹一个“有结节”的提示。这就是要把AI的输出，转化成业务场景里能用的形式。三、成长路径：从0到1，分3个阶段落地1.入门期（0-6个月）：先搭框架，别贪多这个阶段重点是“建立AI产品的基本认知”，不用追求“精通某个领域”。可以按这3步来：第一步，学基础概念，用“场景联想”记。比如学“监督学习”，就想“AI识别垃圾邮件”——给模型喂“已标注的垃圾邮件”（比如含“中奖”“汇款”关键词的邮件），模型学会后就能识别新邮件，这就是监督学习；学“无监督学习”，就想“电商用户分群”——不用标注“哪些是学生用户、哪些是白领用户”，模型会根据用户的购买频率、金额自动分成不同群体，这就是无监督学习。用具体场景记，比死记定义快得多。第二步，找一个小场景练手。比如你常用某款笔记APP，可以想“能不能加一个AI摘要功能”——用户写完笔记后，AI自动生成摘要。然后试着梳理需求：需要什么数据（用户的笔记文本）、用什么技术（文本摘要模型）、怎么判断效果（用户会不会点击“生成摘要”，生成的摘要有没有覆盖笔记核心内容）。不用真的做出来，重点是练“从需求到AI落地的思考逻辑”。第三步，多和从业者聊。比如在“人人都是产品经理”社区看AI产品的文章，重点看“他们遇到了什么问题”——比如“数据标注不够怎么办”“算法效果不达预期怎么调”。也可以加一些AI产品的交流群，听大家聊实际工作中的坑，比自己瞎琢磨强。2.进阶期（6-18个月）：聚焦一个领域，深入落地入门后，别想着“什么AI领域都做”，要选一个细分方向深耕，比如推荐系统、NLP（自然语言处理）、计算机视觉（CV）。选方向的原则是“你感兴趣，且有业务场景可接触”——比如你在电商公司，就选推荐系统；在教育公司，就选NLP（比如作文批改、智能答疑）。这个阶段要做3件事：第一，深入理解业务流程。比如做推荐系统，要知道“用户从打开APP到下单的全流程”——首页推荐、搜索推荐、购物车推荐，每个环节的目标不一样（首页要吸引用户停留，购物车推荐要促进下单），对应的AI策略也不一样。还要和业务团队聊，比如和运营聊“最近在推新品，推荐系统要不要倾斜”，和销售聊“哪些品类的利润率高，要不要多推荐”。第二，参与实际项目的“全流程”。比如公司要做一个“AI智能答疑”功能，你要从需求调研开始（用户常问什么问题？），到数据准备（整理历史答疑数据，标注问题类型），再到模型选型（用意图识别还是问答匹配模型？），上线后还要跟踪数据（答疑准确率、用户满意度），然后迭代（比如用户问“怎么改密码”，AI没识别到，就要补充这个问题到语料库）。这个过程中，你会慢慢摸清“AI项目的节奏”，知道什么时候要催数据团队，什么时候要和算法工程师对齐预期。第三，学习“跨团队沟通技巧”。AI产品经常要和算法、数据、业务团队打交道，沟通很关键。比如和算法工程师沟通时，别说“我要准确率达到99%”，而是说“用户反馈最近AI识别错误太多，尤其是在‘xxx场景’下，我们能不能先把这个场景的准确率提到95%以上？”——前者是“拍脑袋的要求”，后者是“结合业务场景的具体目标”，算法工程师也更容易配合。3.成熟期（18个月以上）：关注商业价值，牵头复杂项目到了这个阶段，你要从“执行型”变成“策略型”，重点考虑“AI产品怎么为公司创造更多价值”。比如做AI推荐系统，不只是看“点击率提升了多少”，还要看“推荐带来的GMV增长了多少”“用户复购率有没有提升”。还要学会牵头复杂项目，比如做一个“全链路AI客服系统”——不只是智能答疑，还要对接CRM系统（知道用户的历史购买记录）、对接物流系统（能查物流进度），还要设计“AI和人工的协同流程”（比如AI解决不了的问题，自动转给对应的人工客服，同时把用户的历史对话发给客服）。这时候你要协调算法、数据、业务、技术开发多个团队，还要把控项目节奏，避免某个环节拖后腿。另外，还要关注行业趋势，但别盲目追热点。比如大模型火的时候，很多公司想做“大模型客服”，但如果你公司的用户需求很简单（大多是查物流、查订单），用传统的意图识别模型就够了，没必要花大成本做大模型——这时候你要能说服领导，“AI不是越先进越好，适合业务的才是最好的”。四、避坑指南：这3个误区别踩1.别把“懂技术”和“会写代码”画等号很多新人觉得“不会写代码就做不了AI产品”，其实没必要。算法工程师负责写代码、调模型，你负责判断“这个模型能不能解决业务问题”。比如算法工程师说“我们可以用深度学习模型提升推荐准确率”，你要问的是“用这个模型需要多少数据？开发周期多久？成本比现在的模型高多少？提升的准确率能带来多少业务价值？”——这些问题不用写代码也能回答，靠的是对业务和技术边界的理解。2.别忽视“数据质量”，只盯着“模型效果”有人觉得“只要模型够好，数据差点没关系”，这是大错特错。比如做AI识别身份证，如果你给的训练数据里，很多身份证照片是模糊的、有遮挡的，就算用最好的模型，识别准确率也上不去。所以做AI产品，一定要先抓数据：数据够不够多？标注够不够准？有没有覆盖所有场景（比如身份证的不同角度、不同光照）？这些比选什么模型更重要。3.别“闭门造车”，要多听用户和业务的声音有些AI产品经理天天和算法工程师待在一起，忘了用户需要什么。比如做AI教育产品，如果你只盯着“模型识别错题的准确率”，却没发现“学生觉得AI推荐的错题太难，根本不会做”，那这个产品也没人用。所以要常和用户聊，和业务团队聊，知道他们的真实痛点，再用AI去解决——毕竟产品的核心是服务用户，不是炫技术。五、最后：AI产品经理，拼的是“长期主义”成为AI产品经理不是一蹴而就的，可能你第一次做AI项目会遇到“数据不够”“算法效果不达预期”“业务团队不配合”等问题，但这些都是正常的。关键是每次项目后总结经验：这次数据没做好，下次怎么提前和数据团队对齐需求？这次和算法工程师沟通不顺畅，下次怎么把需求说得更具体？其实AI产品经理和传统产品经理的核心是一样的——都是“解决问题的人”，只是多了“AI”这个工具。只要你愿意沉下心来，先理解业务，再学习AI的基础知识，一步步落地项目，慢慢就能找到自己的节奏。毕竟，没有天生的AI产品经理，只有不断成长的产品人。本文由@为了罐罐原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。

未来产品经理长什么样
产品经理的决定性价值到底是什么，哪些事情变得重要了，哪些事情需要更花时间去沉淀打磨，产品经理的能力模型发生了什么变化？未来需要什么产品经理从硅谷的产品经理职责，看产品经理的发展趋势曾几何时，我们认为的产品经理，是产品的全线负责人，负责制定产品的功能要求、产品运营和用户增长；负责制定产品线的蓝图和策略；通过自身魅力影响他人，而不是直接管理他人。我们会发现，产品经理的发展趋势是这样的：更专业化：产品经理需要在特定领域内积累更多的专业知识，掌握更多的工具和技能，例如数据分析、用户研究等。更综合化：产品经理需要不断扩展自己的视野，了解更多与产品相关的领域，例如市场营销、商业模式、技术等，从而更好地协调团队，促进产品的成功。更注重用户体验：用户体验已经成为产品经理的核心关注点之一，产品经理需要深入了解用户需求，不断优化产品功能和界面，提高用户满意度。更注重数据驱动：数据已经成为产品决策的重要依据，产品经理需要具备数据分析能力，能够利用数据来验证假设、优化产品，提高产品的商业价值。更注重商业化：产品经理需要具备商业思维，了解市场需求和竞争状况，掌握商业模式和营销策略，从而更好地推动产品的商业化进程，实现商业成功。而普通产品经理，大部分的工作内容聚焦于追求解决用户痛点，或者改善用户体验。随着互联网进入下半场，时代变革带来的产业互联网化的要求，要求产品经理只有在加深对行业的理解，以及对商业的理解基础上，才能解决用户痛点，才能提升用户的服务体验，这意味着行业化和商业化，是很多互联网行业岗位发展的必然趋势。这时需要产品经理不仅有能力设计拆解产品功能和服务流程，还有对产品的商业化和产品文化等，都有成熟思考能力。换句话说，只专注于产品设计的产品经理，又无法做到出类拔萃的，一定会被彻底淘汰。产品经理的决定性价值所以，未来的各种行业，商业化产品经理非常稀缺，而产品经理的决定性价值，是稀缺性而非经验。商业化产品经理不是只负责商业化，而是在整个规划设计中，都能以满足用户需求，实现持续的商业变现作为设计的唯一目的，这个目的会使这类产品经理，在产品布局和规划时更有方向感和耐心。因为大多数行业形势瞬息万变，需要产品经理们能适应快节奏的规划设计工作。并且能在极短周期内交付过得去的产品，这里的衡量标准，要么是能验证商业模式，要么能直接开始挣钱。想要在一个行业中以一个产品经理的身份立足，除了对本行业有深耕的勇气和耐心，还需要有跨行业的视角，只有观察到更多更广的视野，才能对当前行业的走势有预判，设计的产品和服务更能满足用户与市场的需求。需要有产品从零到一，从一到十的经验或认知，能亲历多个野生产品最好，如果没有这个机会，要多和其他产品经理走走聊聊，让自己对一件事从无到有的认知更清晰。同时，多花些时间在了解产品周边岗位的技能和知识上，例如设计、交互、营销、运营、研发、运维、测试等等，尽可能成为各个领域的半个专家，能听懂对方的专业术语，也能以专业的行内话与对方沟通，以获取最准确的信息，方便自己评估包括时间、技术在内的各项成本，让自己很清楚的知道，办成这件事有多大困难，谁有能力在某个环节上帮你办成这件事。具备更多的技能，能对产品实现过程和程度有更清晰的认知，也知道办成这件事会有多大困难。以上的能力，抛开天赋，其他只有通过长期强化，刻意训练才能获得。所以，总结一下，将来一段时间内需要的商业化产品经理的特征是：适应快节奏，短周期拥有全视野，能理解行业变革，产品布局和规划时有方向具备多技能，熟悉各个环节，能掌控全局，知道实现的难度由此可见，对于商业化产品经理而言，对软件使用熟练度要求不再是唯一的要求，因为产品研发流程和软件工具是产品经理基本功，初级能力需要内化为自然技能。哪些能力，变得重要了理解用户，以及理解和关注用户价值真正做到以用户为中心去思考，我记得以前梁宁曾提到过，作为产品人，不知道如何开展工作时，只需认准一条，那就是用户价值驱动。我们的设计目的，是以用户达到某项目的而提供服务，思考提供怎样一种服务让用户需求满足和满意。而不是想着我要做出什么东西或者我有什么东西，然后千方百计卖出去。理解了用户，理解了用户需求和用户价值，才能识别用户典型场景中的撬动点，准确定义产品。才能不恐慌不焦虑，不跟着竞争对手的风吹草动随波逐流。思考的习惯，以及刻意锻炼系统思考能力产品经理，如果条件允许，尽可能保证每天有一半时间在完整思考，随时捕捉因为深度思考带来的思维火花。思考未成为潜意识习惯之前，日报其实是必不可少的一个刻意锻炼环节，日报中不要因为偷懒只是单纯罗列事项，更重要的是将每天对业务和产品的思考过程记录在案，并尽可能配以思考结论以供周月回顾，进一步形成复盘的习惯和能力。不要把思考仅仅视为目的，没有达成结论的思考，只要具备一定的深度，也对产品和业务有积极的影响，很多业务创新点或者第二增长曲线，就来自于深度思考的衍生品。同时，思考本身作为一种行动，也需要计划和复盘，才能让有限的思考力得到最大化的利用。思考问题时，不能只看表象，只看因果，还需要关注相关性，关注时延对业务的影响。当每一个开放性的问题，在穷举条件之后，最终能形成逻辑成立的思闭环，就是系统思考。系统思考能让人对产品和业务有深层次的认知，知道成功与否互相之间的关联是什么，该怎么趋利避害，实现业务增长。关注商业本质，关注数据指标能尽快看清行业的发展趋势和商业模式。对商业目标能做拆解，能识别商业目标背后的用户价值和业务价值，分别需要什么产品来支持。产品得以成立的关键假设是什么？产品能成功商业化的增长假设又是什么？产品经理验证自己产品商业化的假设，不能信口雌黄，否则难以服众也难以建立口碑，这时需要用客观数据作为验证的工具。所以产品经理一定要尽可能关注全部数据，思考数据之间的关联，同时也要能从数据中寻找机会。如果时间有限，推荐思考哪三个数据，能证明产品运营正常或增长可期，同时也推荐思考洞察老板最关心哪三个业务数据。很多时候，用户规模、增速、销量、利润、ROI等，是产品经理优先观察和思考的数据内容。从现在开始花时间做这6件事产品经理越高级，越少花时间写需求，对软件使用熟练度要求越低，产品研发流程和软件工具是产品经理基本功，初级能力需要内化为自然技能，时间应该慢慢分配到思考和成长上，不需要深度思考的事，不值得花太多时间。微观上做这三件事讲清楚产品解决的问题，即用户价值和商业价值，讲清楚衡量产品的成功标准。产品经理切忌不要自己闷头画流程功能，与设计师在白板前写画，在沟通中设计体验过程，不要总是自己闷头画流程功能。永远记住团队合作最重要，这时代没有单枪匹马能做成的事。宏观上做这三件事对长期计划的思考，特别是按年计算的规划，并从这个角度重新思考优先级，培养自己的战略定力，形成长期主义的特质，也能抑制对即时反馈的本能需求。将产品按逻辑梳理为多条产品线，根据自己对业务的理解，对用户的理解，做沙盘推演，哪些产品需要分配更多的资源，哪些功能是成败的关键。过了一个周期后，回头复盘，看哪些如自己所料，而那些因为失察与设想不同，让自己有意识地关注那些在上次规划时被自己忽略的盲点。无论现在是否在带领团队，都可以对制定有效率有创新力的团队文化进行思考，使团队成员最大限度发挥积极性，这是团队加强吸引力成长壮大的必经之路。哪怕只有一个人，只要文化设定到位，也能在职业生涯茫然时期给到自己鼓舞，何况产品经理很多时候就是孤独的舞者，任劳容易任怨难。到这里，也许你会发现：产品经理最稀缺的从来不是技能，而是认知。从今天开始，不妨给自己设一个小目标：每天多花半小时思考“用户价值+商业价值”，而不是只盯着需求和流程。因为未来真正脱颖而出的产品经理，并不是写需求更快的，也不是工具用得更熟练的，而是那些能回答三个问题的人：能回答“价值是什么、钱从哪来、怎么做大”这三个问题，你就不再是执行者，而是能带路的人。作者：极懒产品经理公众号：极懒产品经理本文由@极懒产品经理原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务