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网站建设销售怎么做,邢台精美网站建设工程,分销系统多少钱,网站空间域名费这是一篇写给想成为AI产品经理的新人#xff0c;以及在AI产品一线摸爬滚打的资深从业者的文章。 我不会告诉你“要懂技术、要懂业务、要懂用户”这种正确但没用的废话#xff0c;而是结合多年AI产品经理与架构师经验#xff0c;聊清楚三件事#xff1a;优秀的AI产品经理到底…这是一篇写给想成为AI产品经理的新人以及在AI产品一线摸爬滚打的资深从业者的文章。我不会告诉你“要懂技术、要懂业务、要懂用户”这种正确但没用的废话而是结合多年AI产品经理与架构师经验聊清楚三件事优秀的AI产品经理到底强在哪里面对垂直行业如何找到真正值得做的AI切入点如何把AI想法设计成可落地、可迭代、能活下来的产品如果你是新人这是一份清晰的成长路线图如果你是“老人”大概率会在某些地方会心一笑。一、优秀AI产品经理和普通PM最大的区别一句话总结优秀的AI产品经理不是“会用AI的产品经理”而是“能把不确定性产品化的人”。传统互联网产品的世界是相对确定的功能点是确定的规则是确定的输入输出是可控的而AI产品的世界本质是模型是概率的结果是非确定的能力是随时间变化的这决定了AI产品经理的核心能力结构和传统PM完全不同。1️⃣ 第一核心能力对“AI能力边界”的清醒认知优秀的AI PM一定具备一个特质他非常清楚AI能做什么更清楚AI现在还做不了什么。这来自三个层面的认知模型能力上限准确率、稳定性、泛化性工程成本算力、延迟、部署、维护商业约束ROI、合规、数据可得性❌ 初级AI PM常犯的错误被Demo迷惑觉得“什么都能做”被Prompt调得“感觉万事大吉”用一句「大模型可以解决」替代完整的产品思考✅ 优秀AI PM的表现设计方案时脑中天然有一条“可行性红线”能快速判断当前问题是「模型问题 / 数据问题 / 产品设计问题」2️⃣ 第二核心能力把“不确定性”设计进产品AI产品的最大敌人不是“不准”而是不确定性被直接暴露给用户。优秀的AI产品经理关注的不是“模型多准”而是用户在什么时候可以接受不准怎么让不准“看起来可控”出错时系统如何兜底典型设计思路人机协同而非全自动分级输出建议 / 草稿 / 辅助决策置信度提示、可解释反馈 关键结论 AI产品成功的关键往往不是模型能力而是产品设计对不确定性的消化能力。二、垂直行业AI切入点别从技术出发要从痛点出发这是AI产品经理最容易踩坑、也最值钱的一项能力。一个反直觉但极其重要的结论不要从“AI能做什么”开始而要从“行业里最痛、最脏、最耗人的环节”开始。1️⃣ 找切入点的三步法实战性拉满第一步画出行业的「真实工作流」不是PPT里的“理想流程”而是一线人员的真实状态每天真实在干什么哪些事情占时间但不创造价值哪些环节最容易出错、返工核心关键词重复、低价值、高人力、高情绪成本第二步判断“适合用AI”而非“能用AI”一个场景 适合 用AI通常满足至少两点有大量历史数据或可生成数据对100%准确率要求不高容许人机协作❌ 不适合的典型场景强责任归属医疗最终诊断、法律裁决数据极度稀缺错一次就致命如航空控制系统第三步选择“认知增强”而非“全流程替代”优秀的AI产品切入点往往是 先增强人的判断而不是直接替代人。比如先给建议再给结论先缩小选择空间而不是自动决策2️⃣ 通用判断公式快速验证AI场景价值AI产品价值 ≈节省的认知成本 × 使用频率÷ 风险成本如果一个场景满足“使用频率低、风险极高、节省成本有限”那大概率只是“看起来很高级”不具备商业落地价值。三、落地AI场景别做炫技功能要做被依赖的功能这是区分「AI概念产品」和「AI商业产品」的关键。1️⃣ 核心判断标准用户会不会离不开你一个好问题 如果明天这个AI功能下线用户会不会骂你如果不会那它大概率不是刚需。优秀AI场景通常具备三个特质高频使用嵌入日常工作流离开后效率明显下降能解决真实的“麻烦事”2️⃣ AI产品设计的三个灵魂拷问在设计任何AI功能前优秀AI PM一定会反复问自己用户为什么现在需要它解决什么紧急痛点如果AI出错最坏的后果是什么风险可控吗这个错误产品如何兜底有应急预案吗 关键提醒 “AI能做”永远不是上线理由“用户离不开”才是。3️⃣ 成熟AI产品的四层结构优秀的AI产品往往具备这四层核心结构AI PM的价值集中在第1、3、4层而非模型本身明确的用户目标 不是模型目标而是用户要完成的任务AI能力封装层 屏蔽模型复杂性让用户用得简单人机协作机制 反馈、修正、人工兜底的流程设计持续优化闭环 数据 → 模型 → 产品的正向循环四、真实案例AI如何在企业客服行业落地为了避免方法论抽象我们用「企业客服/客户支持」这个真实且通用的行业拆解——这是AI产品最早落地、也最容易“翻车”的领域之一。1️⃣ 行业真实痛点不是“减少人力”而是“解放人力”表面上企业想要的是“减少客服人力、提升响应速度”但深入一线会发现真正的痛点是80%的客服时间被消耗在重复、低价值问题上如“怎么退款”“物流多久到”新客服上手慢知识分散难沉淀人的情绪和状态直接影响服务质量如高峰期客服易怒 结论这是一个“高频、低风险、强认知负担”的场景 非常适合AI切入 。2️⃣ 初级AI PM的典型错误上来就做“全自动替代”很多团队一上来就目标明确 “做全自动AI客服直接替代人工” 结果往往是模型偶尔答错引发用户投诉复杂问题兜不住用户体验暴跌业务方对AI失去信任项目搁浅问题核心不是模型不行而是产品设计目标从一开始就错了。3️⃣ 优秀AI PM的正确路径先做“客服的副驾驶”优秀AI PM的切入方式是先服务客服、再服务用户AI先赋能客服 自动总结用户问题、从知识库生成3个可选回复、标注问题类型人做最终确认 客服只需选择/微调回复不用从零打字错误风险被人工兜底搭建学习闭环 被采用的回复→作为正向样本强化模型被修改的内容→反向优化知识库这个阶段AI的核心价值是 降低客服的认知负担和重复劳动而不是“假装自己是专家”。4️⃣ 什么时候走向自动化看三个条件当满足以下条件时再推动更高程度的自动化某类问题的准确率长期稳定如95%以上错误成本可控如答错后能快速修正不影响用户核心权益业务方对AI建立了基础信任如客服团队认可AI的辅助价值最终路径 Copilot副驾驶→ 半自动回复 → 高置信度自动回复 这是一条可持续、可商业化、可扩展的AI产品路径。五、标杆参考国外顶尖AI产品经理的思路如果想找一个值得学习的真实样本推荐 Karina Nguyen前OpenAI / Notion AI产品负责人 ——她不是最知名的但产品理念极具代表性。她做对了这3件事值得所有AI PM借鉴1️⃣ AI是“放大器”不是“替代者”Notion AI从一开始就没定位成“自动写完一切”而是“帮用户降低开始成本”帮用户起草初稿解决“不知道怎么开头”的问题帮用户改写文风如从“口语化”改成“正式化”帮用户提炼重点如把长篇文档总结成要点 本质 不追求“完美结果”只解决“开始难”的痛点 。2️⃣ AI必须嵌入原有工作流Notion AI的所有能力都在原有编辑界面内完成——不用跳转新页面、不用学习新操作用户几乎没有额外学习成本。这是优秀AI PM的核心判断 如果AI不能自然融入主流程它的使用频率一定会越来越低。3️⃣ 对失败保持极度诚实她在内部反复强调“AI会出错是常态产品要设计‘失败时的体验’”。比如Notion AI会主动提示“这是AI生成内容可能存在错误”让用户有心理预期。这正是成熟AI产品经理的标志 不承诺不切实际的能力而是设计可预期的体验。六、给新人与老人的几句实话对准备入行的新人不要急着学所有模型、背所有技术术语先学会拆业务、画真实工作流、算ROI技术是加分项 产品判断力才是你的护城河对已经在做AI产品的“老人”不要被模型进展牵着跑比如为了用GPT-5.2而改产品警惕“为了AI而AI”的产品没有痛点支撑的AI功能都是伪需求真正稀缺的不是算法而是 能长期跑通的产品结构七、总结优秀AI产品经理的6个关键词收藏备用清醒认知AI能力边界擅长消化不确定性而非回避它从行业痛点出发而非从技术出发优先做人机协同而非全自动幻想设计会被依赖的高频场景永远关注长期闭环而非一次Demo的惊艳最后一句AI产品经理的终局能力不是“把AI做出来”而是“让AI活下来”。如果你读到这里还能点头那你已经走在正确的路上了。八、如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】