收藏必备！AI产品经理转型指南：10年总监亲授核心能力清单，小白也能快速上手

文章详细解析AI产品经理的两种类型（模型层和应用型）及必备能力：AI原生思维（接受不确定性、提示即交互、数据飞轮）、技术理解力、交互设计能力、数据评估能力，以及场景解构能力。强调AI产品经理是"新物种"，需认知升维，建立人机协作边界，并构建数据-模型-反馈的持续优化循环。文章还提供了转型实践建议，帮助传统产品经理成功转型AI领域。

yihanss

618人浏览 · 2025-12-11 11:38:45

yihanss · 2025-12-11 11:38:45 发布

工作10年，刚开始做B端产品，后来开始做策略推荐产品，从22年开始做AI产品，接近4年的AI产品经验。

当前作为AI产品总监，这几个月扩展了我们的产品团队（从原来22人增长到24人），面了大概20多个人，最终面试通过且入职的有2个吧。其他部门最近也在招聘有AI经验的产品，也来咨询我，AI产品经理应该具备啥样的特质？因此想写一篇，我眼中好的AI产品经理应该是啥样的。如果大家想转型的可以按着这个准备起来。我判断AI产品经理一定是未来的趋势，即使大家不转型，也需要尽可能的提早了解。看过一个数据，2025年AI产品经理岗位需求同比增长240%-420%，人才缺口从年初的 150 万扩大到 300 万，供需比仅为1:3.8，即 1 个候选人要被 3.8 家公司争抢。目前确实是这个趋势。

首先说一下AI产品经理的分类

打开boss搜索AI产品岗位，有很多不同的分法，比如按照目标用户分，有to B/C/G的AI产品岗，这跟传统产品的分法类似，分别面向消费者（如豆包）、面向企业（如AI工业质检），面向政府或公共领域（如智慧城市）。还有一种分法是按照软件/硬件/平台型AI产品经理来划分。我自己的划分方法是按照模型与应用，分为两类AI产品经理：

1偏模型层的产品经理：如大模型平台PM、AI开发平台PM。这里的模型有通用的，比如问心一言，也有一些垂类模型，比如语音/数字人等等。这类产品经理的目标更多是提升模型各能力的准确性，对应要求就是得懂大模型，包括大模型架构（Transformer、MoE 混合专家系统、RAG 检索增强原理），模型训练与微调(SFT)，同时因为要评估模型效果，所以得知道如何设计算法目标与评估指标，懂得制定数据标注规范。

2偏应用型的产品经理：如AI Agent 产品负责人、AI 法律顾问。这里有两种，一种在现有产品中加入 AI 功能，要熟悉主流 AI 工具（如文心一言、Coze 等），能设计 Prompt，另外一种是从0-1设计完全由 AI 驱动的新产品，能拆解复杂任务，设计多 Agent 协作流程。我们现在招聘的都是偏应用类产品。

招聘AI产品经历核心会考察哪些能力？

我觉得核心看有没有AI原生思维**。AI思维不是一种简单的工具思维，而是一种完全以AI为核心能力重新思考、设计和构建产品的心智模式。它要求我们从根本上改变看待问题、设计解决方案的方式。核心有几个点：1接受不确定性**，AI输出具有概率性，不是确定性的代码。产品设计需包含容错、引导和修正机制。2重视“提示即交互”：用户输入（提示词）本身就是核心交互界面，需要设计如何引导用户给出好提示。3、理解数据飞轮价值：产品使用的数据要思考如何反哺模型优化，这样才能形成越用越强的护城河。

先要掌握以下基本功，这些是最基础的能力

**1懂大模型，了解技术的边界。**了解大模型的基本原理（Transformer、Token、微调、RAG等），清楚知道其强项（创意生成、文本总结、非精确匹配）和弱项（精确计算、事实性、长逻辑链）。另一方面可以评估可行性，比如能和技术团队初步评估一个需求是适合用提示工程解决，还是需要微调，或是需要RAG增强，并能预估大致成本和周期。

2 AI交互与体验设计能力。这里要为概率性输出设计确定性的、可信赖的用户体验。一个是提示词框架设计：设计用户输入前的引导、示例、结构化输入框，降低用户的提示词门槛。二要设计容错与纠正流程：重新生成、局部编辑、反馈改进（点赞/点踩）等成为标配功能。思考如何让用户轻松地微调AI的输出。三要支持多模态交互设计：顺畅融合文本、语音、图像等多种生成和交互形式。

3数据与评估闭环能力。要建立以数据驱动的AI功能迭代循环。要建立AI质量评估体系，包括自动评估（如相关性、流畅度）和人工评估（标注团队或众包）。二要关注数据管道：理解训练/微调数据的来源、质量、清洗和标注过程。能规划产品中的数据收集点，用于持续优化模型。三要分析bad cases：深度分析失败案例，是提示词问题、数据问题还是模型本身问题，并转化为具体的改进需求。

除了基础能力，我核心还会考察2点：

1解构应用场景，有想象力。每次面试我都会重点考察这里，我觉得想象力是AI产品经理很核心的能力，尤其是做AI应用类的产品，本质上看你能不能精准识别AI能创造十倍好体验的真实、高频、高价值场景。一方面能解构人类专家工作流：能将一个复杂任务（如写报告、做设计）拆解为AI擅长和AI不擅长的子任务，明确人机协同的边界点（AI生成初稿，人类判断与润色）。一方面要定义清晰的成功标准：为AI功能定义可衡量的成功指标，不仅是传统的留存、点击率，更包括生成质量、采纳率、任务完成度、用户满意度等。

**2、我每次必问的问题，你平时会用哪些AI产品。**既然是面试AI产品，那肯定得善用一些AI工具，如果你只是回答，我平时会用豆包，deep seek这些，那基本我也会pass掉，有些比较优秀的同学，会告诉你，已经在深度使用AI工具来画原型，写文档、甚至自己做出来了好几款AI产品了。我说下我近期一直在调研的AI公司，Aragon.ai，年营收1000 万美元，团队仅9人，是典型的极致轻量化 + AI 自我赋能模式，他们真的是把AI工具用到了极致。可以分享说一下他们的协作方式

9 人团队的分工：3人技术岗（2名全栈工程师 + 1名AI模型调优专家，负责产品开发与模型迭代），2人产品岗（1名产品经理+ 1名设计师，直接对接用户需求，用 AI 工具如 Cursor、Figma AI快速出原型）；2人增长岗（1名市场+ 1名销售，依赖 AI 生成营销内容、自动筛选线索）；2人运营岗（1名客服+1名数据分析师，用 AI 自动回复用户咨询、生成数据报告）

给要转型或者从事AI产品的同学几点小建议：

1亲手深度使用：成为最重度的用户。使用ChatGPT、Claude、Midjourney等各类AI应用，拆解其交互设计，思考其背后的权衡。

2建立技术知识图谱：系统学习一门AI通识课，订阅技术简报，关注论文的动态（如arXiv），保持与技术团队的同步对话。

3从小场景开始实践：找一个具体的、可落地的内部或外部需求，完整走一遍从场景定义、方案设计、评估上线到数据分析的全流程，积累实战经验。

4构建评估思维：在讨论任何AI功能时，养成习惯问：“我们如何衡量它的效果？”

AI产品经理，不是一个新岗位，而是一个新物种，要求我们完成认知升维，我也一样在学习中。传统产品遵循确定性的输入-输出，而AI产品的结果是概率性涌现的。你必须接受并利用这种不确定性。而且从交互视角，核心要定义清楚人机分工的边界，让两者各自去做自己最擅长的事。而且AI产品不是上线就结束了，这是一个数据-模型-反馈的循环。你必须像园丁培育植物一样，持续为它供给养料（数据），修剪枝杈（偏见），引导它向阳生长（对齐目标）。

当浪潮来临时，人人都在谈论转型，但绝大多数人只是在旧地图上标记新地名。他们学的还是原型、文档、项目管理老三样，只是前面加上了AI的前缀。真正的转型，是更换你的操作系统，而非安装一个新的App。

我也在持续学习中，欢迎交流补充~

大模型未来如何发展？普通人如何抓住AI大模型的风口？

※领取方式在文末

为什么要学习大模型？——时代浪潮已至

随着AI技术飞速发展，大模型的应用已从理论走向大规模落地，渗透到社会经济的方方面面。

技术能力上：其强大的数据处理与模式识别能力，正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。
行业应用上：开源人工智能大模型已走出实验室，广泛落地于医疗、金融、制造等众多行业。尤其在金融、企业服务、制造和法律领域，应用占比已超过30%，正在创造实实在在的价值。

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未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:

同时，AI大模型技术的爆发，直接催生了产业链上一批高薪新职业，相关岗位需求井喷：
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AI浪潮已至，对技术人而言，学习大模型不再是选择，而是避免被淘汰的必然。这关乎你的未来，刻不容缓！

那么，我们如何学习AI大模型呢？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，经常会收到一些问题，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题，也不是三言两语啊就能讲明白的。

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