在今年3月份的时候，我写了一篇《什么是AI产品经理》讲了AI产品经理的定位和能力，经过了一段时间的学习，我发现了AI产品经理和传统产品经理的通俗上的区别

AI产品经理与传统产品经理在核心目标上是一致的，都是发现用户痛点，并打造有价值、可用的产品来解决它，但是，AI作为一种全新的技术范式，有不确定性、概率性和数据依赖性，导致AI产品经理在思维、技能和工作重心上与传统的产品经理会有一定的区别

1. 核心区别

核心区别是：从 确定性逻辑 到 概率性结果，这是最根本的思维差异

• 传统产品经理处理的是一个相对确定性的系统

  • 输入A，通过预设的业务逻辑，必然得到输出B

  • 例如： 用户点击“支付”按钮，调用支付接口，必然返回成功、失败或处理中。结果是可预测、可枚举的

• AI产品经理处理的是一个概率性的系统

  • 输入A，通过训练好的模型，很可能得到输出B，但也可能得到C、D，甚至是一本正经的胡说八道（幻觉）

  • 例如： 用户输入“写一封感谢信”，模型生成的结果在风格、长度和用词上每次都可能不同，甚至可能遗漏关键信息，结果是不确定的

2. 多维度区别对比

维度1：需求定义与问题拆解

• 传统产品经理：功能导向，拆解为具体的功能点和用户流程。例如：“我们需要一个订单管理页面，包含筛选、搜索、批量操作。”

• AI产品经理：能力导向，拆解为模型需要具备的能力和任务。例如：“我们需要一个能理解多轮、有歧义的搜索query，并能从非结构化文本中提取订单信息的模型。”

• 区别：传统PM输出的是“功能清单”，AI-PM输出的是“能力定义”和“评估标准”

维度2：解决方案的设计

• 传统产品经理：逻辑与规则，设计基于“if-else”的业务流程和交互规则。解决方案是精确的、确定的

• AI产品经理：数据与提示，解决方案的核心是数据、模型和提示词。需要设计训练数据、微调策略、提示词模板以及处理模型输出的后处理逻辑。解决方案是近似的、需要调优的

• 区别：AI-PM的“代码”是数据、提示词和评估集。 他们更像是一个“模型教练”，需要思考用什么数据训练和评估模型

维度3：与研发团队的合作

• 传统产品经理：主要与前端、后端、测试工程师合作。沟通语言是业务逻辑、API接口、UI/UX

• AI产品经理：核心合作对象是算法工程师、数据科学家、数据工程师。沟通语言是模型指标（如准确率、召回率、F1分数）、训练数据、特征工程、幻觉率

• 区别：AI-PM必须具备足够的技术认知力，能理解模型能力的边界、成本与性能的权衡，才能与算法团队高效协作

维度4：产品验证与迭代

• 传统产品经理：A/B测试，通过A/B测试对比不同UI、流程对业务指标的影响。结果清晰可归因。

• AI产品经理：综合评估，离线评估与在线评估结合。先用人造的测试集评估模型能力，再通过A/B测试看用户体验和业务指标。归因更复杂（是模型不好，还是提示词不好？）

• 区别：评估是AI产品循环的核心。AI-PM需要花费大量精力定义“好”的标准，并构建持续评估的体系

维度5：对“数据”的依赖

• 传统产品经理：中度依赖，数据用于分析用户行为和业务表现

• AI产品经理：深度依赖，是产品的生命线。数据是生产资料，决定了模型的上下限。需要关心数据的获取、清洗、标注、偏见、合规性

• 区别：AI-PM是“数据驱动”的终极形态。他们需要主动规划数据战略，而不仅仅是使用数据报表

维度6：风险管理

• 传统产品经理：主要关注业务风险（如需求错误、项目延期）、用户体验风险（如流程复杂）

• AI产品经理：额外承担技术伦理与合规风险，模型偏见与公平性、幻觉与错误内容、提示词注入等安全漏洞、数据隐私与合规

• 区别：AI-PM是产品的“伦理守门人”之一，必须主动思考并设计机制来缓解AI特有的风险

维度7：核心技能要求

• 传统产品经理：市场分析、用户研究、流程设计、项目管理、数据分析（SQL， BI）

• AI产品经理：在传统PM技能基础上，增加，机器学习基础知识（懂原理，不一定会编码）、数据思维与处理经验、提示词设计与工程、AI模型评估方法论、AI伦理与治理意识

• 区别：AI-PM是“T型人才”的典范，广度是产品管理，深度是AI技术与应用