过去的14个月里，对100多位AI产品经理进行了交流和访谈，从OpenAI、Anthropic、Google，到你从未听说的初创公司，涵盖各个层面。

我问他们同样的问题：你实际上做什么工作？你需要什么知识？什么技能重要？你使用什么工具？

经过100多次对话后，模式开始显现。

AI产品经理不仅仅是传统产品经理加上AI元素。这是一个真正不同的角色，有着不同的职责、不同的知识要求、和不同的技能。

以下是AI产品经理实际所做的工作。

四大支柱：职责

发现与研究

找到AI真正增加价值的地方需要认真的研究。

传统产品经理寻找用户问题和解决方案机会。AI产品经理做这些工作，还要做更难的事情：弄清楚AI在哪里真正创造价值，哪里只是炒作。

他们不断问自己：这是一个AI能真正解决得更好的问题吗？还是我们使用AI只是因为它很流行？

我访谈过的最优秀的AI产品经理中，有30-40%的时间花在发现上。不是构建，不是发布，而是研究AI是否是正确的解决方案。

执行与交付

AI投入产出比看起来比以往更难。

AI产品有独特的挑战：非确定性输出、质量变化、模型漂移、成本不可预测地扩展。

你不能只是发布就结束。你需要监控、评估系统、回退策略和持续改进循环。

一位AI产品经理告诉我：“我花更多时间思考模型失败时会发生什么，而不是成功时。”

战略与规划

你在规划公司未来的AI战略布局。

这超越了典型产品经理的路线图。AI产品经理正在做出关于使用哪些模型、哪些能力，应该内部构建还是购买、以及AI如何改变产品竞争地位的战略选择。

在较小的公司中，AI产品经理通常就是AI战略。在较大的公司中，他们与领导层一起塑造战略。

领导力与影响力

最好的AI产品经理塑造公司战略。

每次与高级AI产品经理的访谈都揭示了相同的模式：他们超越了个人产品所有权，影响了整个公司的AI方向。

他们倡导AI投资。他们教育高管。他们为整个公司如何处理AI设定标准。

这不仅仅是个人贡献者的工作。这也是领导力，即使没有头衔。

所需知识

AI基础知识

了解AI能做什么和不能做什么是关键的。

你不需要机器学习博士学位。但你需要了解：

• • 不同模型类型如何工作（大语言模型、嵌入、分类器）
• • 每种模型适合什么问题
• • 当前的局限性和失败模式
• • 成本和性能权衡

多位AI产品经理告诉我同样的事情：“最困难的部分是：当利益相关者想要将AI用于不擅长的事情时，告诉他们这样不行。”

产品模式

为AI设计需要不同的UX模式。

传统软件是确定性的。AI是概率性的。这改变了你设计的一切。

你需要了解：

• • 如何为AI行为设定用户期望
• • 何时显示置信度分数
• • 如何设计回退体验
• • 何时让用户纠正AI输出

AI产品的UI模式仍在发明中。AI产品经理需要处于这一前沿。

市场与GTM

定位AI产品需要市场知识。

"AI驱动"现在是桌面筹码。每个人的营销都有它。

AI产品经理需要了解：

• • 什么真正区分市场中的AI产品
• • 如何向不同受众定位AI能力
• • 哪些AI功能证明溢价定价是合理的
• • 如何向非技术买家解释AI价值

这是许多产品经理可以外包的产品营销知识。而AI产品经理却不能这样。

测试分类法

测试AI与测试软件完全不同。

你不能编写单元测试来验证AI输出是"正确的"，因为正确是上下文相关的和主观的。

AI产品经理需要了解：

• • 如何评估模型性能
• • 不同AI用例的重要指标是什么
• • 如何构建评估数据集
• • 何时使用人工审查而不是自动化测试

一位AI产品经理说：“我一半的工作是弄清楚如何衡量我们的AI是否真的很好。”

重要技能

上下文工程

让AI理解你需要什么是一半的工作。

这不是提示工程。它更重要。

上下文工程是关于：

• • 在系统提示中包含什么信息
• • 如何结构化上下文以获得最佳结果
• • 何时使用RAG而不是微调而不是长上下文
• • 如何在对话中维护上下文

擅长这一点的AI产品经理可以从相同模型获得10倍更好的输出。

评估与测试

在不知道它是否真的有效的情况下你不能发布。

这是将优秀AI产品经理与优秀者分离的技能。

构建评估系统。创建测试数据集。定义质量指标。在提示和模型上运行A/B测试。

我访谈的大多数AI产品经理说这是最难发展的技能。

AI架构

选择正确的模型和系统设计很重要。

你应该使用GPT-4还是Claude？何时应该使用更小更快的模型？你如何减少延迟？你如何管理大规模成本？

AI产品经理不实现架构，但他们需要理解权衡来做出好的产品决策。

跨团队沟通

你是技术团队和业务之间的桥梁。

AI产品经理在以下之间转换：

• • 以模型和指标思考的数据科学家
• • 以系统和延迟思考的工程师
• • 以用户体验思考的设计师
• • 以业务影响思考的高管

这是传统产品经理沟通的加强版，因为AI技术和业务理解之间的差距更大。

实际使用的工具

核心AI平台

**Claude、**GPT-4、Gemini、NotebookLM

这些不只是用于演示。AI产品经理每天使用它们来：

• • 测试产品概念
• • 分析用户反馈
• • 编写文档
• • 原型AI行为

最好的AI产品经理对多个平台有深入了解，知道何时使用哪个。

原型工具

Bolt、Cursor、Claude Code、v0

AI产品经理不断原型化。不只是模拟图——他们可以用用户测试的功能性AI体验。

这些氛围编码工具让非工程师在几小时内构建可工作的演示。

多位AI产品经理说：“如果我不能原型化，我会慢10倍。”

实验平台

Amplitude、Kameleoon、Optimizely

AI产品需要持续实验：

• • 测试不同提示
• • 比较模型性能
• • A/B测试AI功能
• • 测量用户满意度

传统分析是不够的。你需要为AI实验构建工具。

无代码构建器

Zapier、n8n、Lindy、Relay

用于工作流自动化和代理构建。AI产品经理使用这些来：

• • 快速构建内部工具
• • 自动化重复任务
• • 测试代理工作流
• • 原型多步骤AI体验

AI产品经理角色需要比传统产品经理更广泛的工具包。

没人谈论的现实

我访谈的每位AI产品经理都提到了同样的挑战：

产品经理是"什么都要做"的角色。而AI产品经理更糟。

你需要：

• • 深入理解技术
• • 战略性地思考业务
• • 设计出色的用户体验
• • 在巨大的技能差距之间沟通
• • 跟上快速发展的AI能力

工作生活平衡很困难。

一位高级AI产品经理告诉我：“我感觉总是落后。总是有另一个模型需要理解，另一个技巧要学习，另一个工具要尝试。”

但他们也说：

那些茁壮成长的人不是试图知道一切。他们正在构建系统来有效地保持最新。他们专注于基础知识而不是炒作。他们对90%不重要的AI趋势说不。

这个角色的真实含义

经过100多次访谈后，这里是我知道的：

AI产品经理不是临时角色。 当AI炒作周期结束时，它不会消失。

这是一个专业化，需要与传统产品经理不同的知识、不同的技能和不同的思维方式。

最好的AI产品经理是那些：

• • 对事物如何工作有深度好奇心
• • 能够处理模糊性和快速变化
• • 自然地桥接技术和业务思维
• • 痴迷于AI是否真正帮助用户

如果这听起来像你，你已经成功了一半。

另一半是学习具体内容，职责，知识，技能和工具。

这些都是可学的，并且所有这些网上都有丰富的资源。

问题是：你会学习吗？

AI产品经理是技术中最 demanding 的角色之一，他也是最有影响力的人物。

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