AI产品经理到底做什么?90%的人误解了

副标题:不是会写Prompt就是AI PM,也不是懂算法就能当产品。一文说清这个职业的真正价值

大家好,我是AI产品经理Hedy!

“AI产品经理”这个词,火了三年。

但你有没有发现——
有人把它当成“会调ChatGPT参数的运营”,
有人说是“不写代码的算法工程师”,
还有人认为“只要懂大模型,就能做AI产品”。

这些理解,都错了

真正的AI产品经理,既不是“调参侠”,也不是“二流算法”,更不是“技术翻译”。

那TA到底是谁?做什么?价值在哪?

今天,我们用一张图 + 三个对比 + 四个真相,
彻底讲清楚:什么是AI产品经理

❌ 先破误区:这些都不是AI产品经理

误区1:“会写Prompt = AI产品经理”

场景:每天用Coze或Dify搭个Bot,发朋友圈说“我做了个AI产品”。

✅ 真相:这叫AI工具使用者,不是产品经理。
就像会用微信,不代表你会做微信。

误区2:“懂Transformer就能当AI PM”

场景:算法背景转产品,天天和团队聊注意力机制,但用户需求说不清。

✅ 真相:这是算法工程师思维,不是产品思维。
AI PM不需要推导公式,但要懂模型能做什么、不能做什么。

误区3:“画原型+写PRD = AI产品流程”

场景:照搬传统产品流程,输出一堆文档,结果算法团队根本不认。

✅ 真相:AI产品是数据驱动、持续迭代的闭环,
不是“需求→开发→上线”一条线走到底。

✅ 那么,什么是AI产品经理?

一句话定义:

AI产品经理,是设计“人机协同系统”的架构师
TA不直接写代码,但要定义AI的能力边界、交互逻辑和进化路径。

你可以理解为:
TA在设计一个“数字员工”——
这个员工会犯错、需要培训、依赖数据、还要和人类同事协作。

而AI PM,就是这个“数字员工”的招聘官、培训师、绩效考核官和职业规划师

🔍 对比一:AI PM vs 传统PM,差在哪?

维度 传统产品经理 AI产品经理
核心输入 用户需求 用户需求 + 数据质量
交付物 功能/界面 模型效果 + 用户体验
确定性 流程可控,结果可预期 结果概率性,需持续迭代
关键挑战 排期、资源协调 数据缺失、模型偏差、评测标准
成功标准 功能上线 效果达标 + 可持续优化

📌 关键区别
传统PM关注“怎么做出来”,
AI PM关注“怎么让它越用越好”。

🔍 对比二:AI PM vs 算法工程师,谁主导?

很多人以为:
“算法工程师决定AI能做什么,AI PM只能提需求。”

错!

在真正高效的团队中,AI PM是项目的第一责任人

  • 算法工程师负责“如何实现”
  • AI PM负责“做什么、为什么做、做到什么程度”

举个例子:
你要做一个“AI客服自动回复”功能。

角色 负责事项
AI PM 定义回复准确率目标(≥85%)、设计人工干预流程、推动标注数据采集、组织评测
算法工程师 选模型、调参、优化推理速度

👉 AI PM定方向,算法工程师定实现
就像导演和摄影师的关系。

🔍 对比三:AI PM的核心能力模型

AI产品经理 ≠ 50%产品 + 50%技术
而是 “三层能力”叠加

第一层:产品基本功(地基)
  • 需求挖掘
  • 用户洞察
  • 原型设计
  • 项目管理
第二层:AI理解力(支柱)
  • 懂RAG、Agent、微调、提示工程
  • 能设计评测体系
  • 能判断技术边界(数据够不够?算力行不行?)
第三层:系统思维(屋顶)
  • 设计“数据闭环”:让AI越用越聪明
  • 搭建“人机协作”流程:AI出结果,人来审核/修正
  • 规划“迭代节奏”:什么时候升级模型?什么时候换架构?

📌 总结
AI PM的价值,不在于“会不会用AI工具”,
而在于能否构建一个可持续进化的智能系统

🧩 真实工作场景:AI PM的一天

来看看一位资深AI PM的真实日程:

  • 上午9:00:开模型评审会
    → 和算法团队讨论:“当前模型在‘退款咨询’场景准确率低,是否需要补充数据?”
  • 上午11:00:审核评测报告
    → 发现AI生成的营销文案有“夸大宣传”风险,要求增加合规过滤模块
  • 下午2:00:和运营对齐数据采集方案
    → “用户点击‘不满意’后,要把原文+反馈自动存入bad case库”
  • 下午4:00:设计新功能原型
    → “AI自动生成周报 → 主管一键修改 → 自动同步到飞书日历”
  • 晚上7:00:复盘上线效果
    → 监控看板显示:AI任务完成率提升40%,但人工干预率仍偏高,下周优化

👉 看见了吗?
TA一天做的事,既不像纯产品,也不像纯技术
而是在搭建一个人机共生的工作流

✅ 结语:AI产品经理,是AI时代的“系统设计师”

不要再问:
“我会不会写Prompt?”
“我懂不懂Transformer?”

真正的问题是:

你能不能设计一个AI系统,让它在真实业务中稳定运行、持续进化、创造价值?

未来的顶级AI产品经理,
不再是“功能执行者”,
而是智能生态的构建者

如果你正在转型,
记住:
别只学技术,更要练思维;
别只画原型,更要建闭环。

这才是AI产品经理的真正护城河。

AI产品进化录,专注AI时代的产品思维与职业跃迁。
帮你看清趋势,找准定位,稳步前行。

AI大模型产品经理学习和面试资源

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

在这里插入图片描述

👉学会后的收获:👈

• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

在这里插入图片描述

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式:
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

在这里插入图片描述

Logo

更多推荐