我是Carl，10+年大厂保险产品专家，分享保险/AI/PM全实战体系化内容

近期聊了不少希望转型大模型的PM，发现90%的人踩坑的真相是：用错方法论，把时间砸在错误方向。

一个很普遍的转型误区：技术思维陷阱**，觉得大模型高大上，先要了解算法底层逻辑才能入局**。然而2个转型实际案例：

❌ 某金融PM：花3个月研究transformer架构、模型微调、rag分段检索召回，面试官一句‘你的Agent产品MVP验证框架是什么？’就能让苦学算法白费。

✅ 某客服PM：聚焦AI+客服场景，细分业务痛点结合AI解决，2个月上线智能FAQ机器人，并以此为基础拿到offer

关于这一类问题，我总结了几个常见误区：

• 误区一：对各类大模型PM要求侧重点不了解，选错努力方向
• 误区二：不懂算法，就没有入行敲门砖？
• 误区三：不懂算法，就无法好好应用大模型做产品？

绝大多数大模型应用PM的本质仍然是业务PM，仍然是解决业务/用户问题创造价值。最重要的能力是：业务理解力+大模型应用产品力。

为什么会出现这些误区？两个字：信息差。

你看到的JD要求算法能力，但实际工作中，50%的时间在和业务方分析需求，30%时间在和算法一起讨论落地gap，怎么优化产品链路和效果。

让我结合真实2年大模型Agent落地经验+市场现状，逐个破除3大信息差误区，文末提供转型3步实操思路（也是我的亲身经历步骤），助力你事半功倍转型。

误区1：不了解3类大模型PM侧重点，选错努力方向

让我们先了解大模型的3层产品：

大模型基座PM

目的是把模型从小学生带到大学生毕业，让模型变得更聪明可靠。模型基础素质越来越强，能听说读写画图看3D，上知天文下知地理，有逻辑有情商等等。

• 例如 通义千问、豆包、kimi、deepseek等，目标是通过各类算法底层的技术手段（如前段时间R1爆火的强化学习等）
• 当然基座大模型也有大量的商业化、C端PM，不在讨论范围内。（例如APP登录，会员，投放……）

AI Agent应用产品经理

既然AI这么聪明，那么是不是可以帮业务解决一些以前不好处理或效率不高的痛点呢？

AI Agent应用随之诞生。

大模型应用PM的核心能力：了解大模型能力边界，具备大模型应用理解力，把业务问题翻译成AI能力需求。 例如：

• 产品目标：用AI缩短客服平均响应时间30%
• 产品形态：有面向C端用户的照片美化工具，陪聊游戏；面向B端用户的Excel神器等

AI平台产品经理

思考：既然Agent这么好用，大家都想要搭建Agent，那么我能不能让各位搭建过程更快呢？就像SaaS公司让小企业能快速搭建电商小程序一样？

大模型应用平台产品也随之诞生。对应的AI平台产品经理，本质上和SaaS产品非常类似，需要很懂企业需要搭建哪些Agent，都需要用到哪些模型、能力，这类职业用户有什么痛点？

• 例如客服答疑机器人，需要使用知识库能力；
• 现在有的A2A,MCP等各类新技术手段搭建的Agent，需要支持在平台配置时如何让Agent快速复用对应的标准化流程？

由此，我们可以理解三类大模型产品的主要异同：

• 大模型Agent应用产品，重点关注业务场景和大模型应用能力结合；较少关注大模型底层算法是怎么做的。

• 大模型平台产品，用户是专业Agent开发者，有产品也有技术算法，用户更专业，天然对技术的理解力就需要更强。开发者的痛点往往对应大模型底层的一些需求。

  例如：大模型平台如何设计好一个知识库，兼容多模态+保鲜机制？大模型平台能否具备通用的涉黄暴政敏管控，不要每个Agent都对接一遍安全服务？

• 基座大模型产品：绝大多数人不要想这个方向，跨度太大，非科班没机会，科班也很卷机会不多。这是技术主导的领域，现阶段需求不大，PM缺口主要在商业化相关，这些公司都忙着变现呢！

小结：大模型是刀，围绕刀有两种产品经理，一种是用刀的厨师，一种是锻刀的师傅。不会锻刀，也能做好菜。有招牌菜，就能入行。

误区2：不懂算法，不能入行

让我们从3个标杆公司的JD来加深感受（已隐去公司信息，都是年薪60W~100W左右的岗）：过去确实不懂算法难以入行，但是现在并不是，除了基座大模型之外，其余的并没有那么要求懂算法技术。

目前大模型相关岗位要求迭代极快，从最初的‘深度体验过大模型，对AI感兴趣’ 已经迅速迭代到‘落地过AI Agent有实战经验。’ 大模型产品转型的窗口期已经处于中期。

1. 某明星大模型公司的JD：能和算法一起优化模型。如果不了解底层算法原理，完全无法入行。但是：非科班出身自学基本上也没机会入行。

2. AI平台产品JD：能抽象标准化通用能力，AI即服务。和传统的抽象中台标准化服务、平台搭建全生命周期可配置化的产品思路没变，将AI认知为平台的一个能力即可。

3. Agent PM的JD：能知道业务痛点和全局解决方案，知道大模型应该怎么用。

例如客服AI产品经理：

• 本质上先是客服业务产品经理，知道客服遇到的问题、服务流程、业务痛点
• 再是AI产品经理，知道AI能解决哪些从前不好解决的问题。
• 日常思考：✅ 知识库怎么建？✅ 怎么分类大模型理解最准确？
• ❌ 并不需要十分了解如何通过数据标注、知识准备等方式让大模型在当前场景下更聪明。

传统客服PM不缺业务理解能力。

真正缺的是：大模型的应用理解能力，拿着大模型像烫手山芋，不知道怎么剥开。于是从斯坦福吴恩达人工智能课开始看起……不能说错，但是此法用于职业转型实在是太浪费时间了。

那么如何提升大模型的应用理解能力呢？懂到什么程度才算懂？看下文：

小结：通过JD可以看出，对于大多数业务PM而言，转型大模型应用PM更好的方式是：将大模型应用在现在的场景中。

误区3：只有懂大模型是怎么从transformer架构+预训练+生成，才能应用大模型

让我们先抛开大模型，聊一个各位非常传统典型的场景：

PM需要设计一款秒杀活动，支持10万用户同时1分钱秒杀一部iPhone。该活动ROI非常高，每次可吸引上百万用户参与，业务价值很大。

此时需要PM懂分布式架构、高并发怎么实现吗？不需要。PM只需要知道：

• 10万用户秒杀是有行业案例的，所以是可实现的；
• 由于此活动带来的收益远大于其他成本，所以商业上是可行的；
• 但是由于10万还是太大了，所以可能系统会挂掉，C端做好预案兜底承接。例如温馨提示、排队等候、客服电话承接话术设计等。
• 更关注：如何设计能让用户更爽，离业务目标更近？例如增加蓄水池，提前预约提醒等。

PM视角中，推导逻辑是：技术、商业、用户、战略的平衡，技术侧思考评估时，不需要了解全部落地细节。技术评估逻辑举例：

回到大模型应用产品，逻辑并没有什么区别。第一步仍然是了解大模型的技术特性和成本，能做什么不能做什么，进而匹配业务场景。

例如：

• ❌都知道大模型有幻觉而且数学很差，就不会用大模型做计算器。
• ✅知道大模型有很强的文字表达能力，那就用大模型去写作文助手。
• ❌知道大模型召回有幻觉，就设计机制降低幻觉和人工兜底等。
• ✅知道大模型按token收费，及其他配套落地成本，评估是否ROI可行

基于这些特性，就可以分析出大模型匹配的场景和解决方案，例如：

• ✅传统技术完全无法解决只能摆烂的场景，大模型还有希望做一做；
• ✅对准确率要求就没有那么高的场景（例如重计算、重合规的场景等）；
• ✅产品形态可能是直接面客（例如AI画图）；也可能因为达不到准确率要求设计成人工copilot（例如AI销售金融产品，说错一个字就可能被罚）

初步了解到这个层面，就可以启动产品idea，进行一套标准化的分析流程，就可以决定是否要做大模型应用了。

小结：大模型产品经理的核心竞争力：用业务语言定义AI边界，而非用数学公式解释Transformer，也不是了解神经网络原理来优化召回效果

总结：3步转型破局路线+窗口期分析

最佳路径：现有岗位+提升大模型应用理解力 → 落地一款Agent，积累实战经验

一、3步破局路径：

1. 现有岗位深耕：用AI优化现有业务（如客服PM设计AI话术质检系统）
2. 实战项目积累：想办法2~3个月内上线最小可用AI产品
3. 构建方法论：沉淀大模型应用理解力、项目落地SOP（关注我后续持续分享）

二、转型要趁早，窗口期已过半：

• 早期（已过）：对AI感兴趣，深度体验过产品，用过搭建平台即可
• 中期（目前）：JD要求已经越来越趋同且明确了，要求有大模型或类似项目经验优先
• 后期：1~2年大模型项目经验，不再是优先了，是基础必备
• 未来窗口期彻底结束：大模型应用技能将和懂Excel、懂接口一样，成为基础必备

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