一、AI产品经理=AI+产品经理？

最近，有不少人在问小编转行AI产品经理的事情，在他们看来：AI行业薪资高、待遇好，哪怕从传统软件产品经理转行到AI领域，薪资也能至少涨50%。

AI产品经理和传统产品经理，虽然都是产品经理，但工作职责和日常，还是有不少区别的。

AI产品经理的日常

AI产品经理和传统产品经理一样，工作都围绕产品展开：设计、开发、上线、迭代的全生命周期。

不过，AI产品经理更侧重需求挖掘、数据获取、模型验收和产品落地。

AI产品经理的一天可能是这样开始的：

· 上午：和业务同学开会，聊新需求，看有没有能用AI模型优化的空间，或者判断一些低效环节能不能用AI解决。

开完会后，和数据开发同学沟通，确定数据采集标准和采集路径，跟进数据采集情况，准备数据标注。

· 下午：和算法同学对接，把上午沟通的需求和数据给到算法同学，和他们一起评估哪些需求场景适合用AI，适合用哪种AI模型，模型开发需要多长时间，模型效果怎么样。

模型开发完成后，评估模型效果是否达到预期，如果没有达到预期，就要和数据、算法同学一起排查原因。

· 晚上：参加项目复盘会，总结这次模型开发过程中的问题和经验，思考怎么在下一个版本中优化。

二、AI产品经理和传统产品经理的区别

AI产品经理和传统产品经理的工作流程是相同的，只是具体到每个环节时，两者侧重点还是有很大区别。

1. 需求分析

• 传统产品经理：更关注用户需求和业务流程，需要把用户需求转化成产品功能，比如：用户想要一个更快的马车，产品经理需要设计一个更快的马车。
• AI产品经理：除了关注用户需求和业务流程，还需要关注数据，判断需求能不能用AI解决，有没有合适的数据和模型，模型效果能不能达到预期。

2. 产品设计

• 传统产品经理：更关注产品功能、交互体验和界面设计，需要输出产品原型和需求文档。
• AI产品经理：更关注数据、模型和算法，需要和数据、算法同学配合，确定数据采集标准、数据标注规则、模型选型和评估标准。

3. 产品开发

• 传统产品经理：更关注功能实现和进度，需要和开发同学保持沟通，确保产品按照预期开发。
• AI产品经理：更关注数据准备、模型训练和调优，需要和数据、算法同学一起，确保数据质量、模型效果和性能。

4. 产品验收

• 传统产品经理：更关注功能是否符合预期，交互是否顺畅，界面是否美观。
• AI产品经理：更关注模型效果是否符合预期，需要设计评估指标和测试用例，评估模型在不同场景下的表现。

5. 产品迭代

• 传统产品经理：更关注用户反馈和数据指标，根据用户反馈和数据指标，优化产品功能和体验。
• AI产品经理：更关注模型效果和数据积累，根据模型效果和数据积累，优化模型参数和算法，提升模型效果。

三、AI产品经理的能力模型

1. AI技术理解力

AI产品经理不需要精通算法和编程，但需要了解AI的基本概念、原理和流程，知道AI能做什么，不能做什么，有哪些常见的模型和算法，模型训练的流程是什么，模型评估的指标有哪些。只有这样才能和数据、算法同学顺畅沟通，更好地评估需求和技术方案。

CAIE注册人工智能工程师认证的能力模型，就精准匹配了AI产品经理所需要的技术能力标准：

2. 产品能力

AI产品经理需要具备传统产品经理的所有能力，包括用户调研、需求分析、产品设计、项目管理、数据分析等。

3. 业务理解力

AI产品经理需要深入理解业务，知道业务的痛点在哪里，哪些环节可以用AI优化，AI模型怎么和现有业务流程结合，怎么衡量AI模型带来的业务价值。

四、如何学习AI大模型？

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