随着年初Deepseek的爆火，AI工具彻底进入到更加大众的视野里。

在感叹AI工具的进步时，AI产品经理这个岗位也变得十分火热。

在其之前，互联网转行大热岗位就已经是产品经理了。

而现在，则从“人人都是产品经理”细分到“人人都是AI产品经理”

可以看到，与AI产品经理相比其他的产品经理细分方向热度寥寥。

更是有许多人抱着在这发展滞涩的就业市场上拼一拼的态度，花钱报名AI产品经理培训班。

学费几千到几万不等，学员从大三到研二，从应届到往届，从理工科到人文社科。

这里并不是抨击这种就职培训，也不是在给转行者泼冷水。（因为我也在发这些吃流量嘿嘿）

而是我也看到很多花了时间精力但转行失败的人，如果过程中学到东西了那倒还好，但如果因为自己不熟悉就选择而浪费掉珍贵的时间精力呢。

或许还给自己造成了一定的心理压力，开始自我否定。

所以想给家人们做点实际科普。

不止是“懂点AI”的产品经理

我们把AI比作一座金矿，那AI产品经理就是那个既懂得勘探地形（理解技术），又懂得如何把矿石炼成黄金（转化为产品价值），还能规划运输路线（用户体验与商业化）的全能者。

简单来说，AI产品经理是将前沿AI技术转化为能解决用户痛点、创造商业价值的产品的关键角色。确保技术不只停留在实验室，而是真正走向用户，赋能业务。

除了要负责产品经理本身要负责的产品内容之外，还得让里面的AI变得“好用”，这就是与其他产品经理不同的AI技术方面的能力。

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AI产品经理的核心职责

AI产品经理的工作，远比你想象的更丰富和复杂。

洞察AI能力边界： 知道当下AI能做什么，不能做什么，以及未来可能达到什么程度。

挖掘应用场景： 擅长将抽象的AI能力，落地到具体的业务场景中，找到AI最能发挥价值的用户痛点。

 比如，如何用AI提升客服效率？如何用AI个性化推荐内容？

设计产品体验： AI常常伴随着不确定性（比如识别错误、推荐不准），AI产品经理需要巧妙设计，确保用户在享受AI便利的同时也能理解和容忍这些不完美。

管理生命周期： 从最初的数据收集、标注，到模型训练、评估，再到产品上线后的持续迭代和效果评估，确保AI产品健康成长。

平衡技术、商业与伦理：不仅要考虑技术可行性和商业回报，更要关注AI可能带来的偏见、隐私、公平性等伦理问题。

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市面上的AI产品经理

1.大模型本身

通常是和技术团队密切合作，负责高质量数据、模型测试、模型策略等等。主要是技术方面的内容较多，多模态、RAG等等。

2.业务场景+AI

利用AI增效，挖掘大模型在电商、物流、金融、法律等行业中的应用场景。负责市场分析、用户需求调研、AI功能的应用与优化等。知识主要是大模型原理、框架、Agent、workflow等。

3.产品功能+AI

偏用户侧，和传统的产品经理区别不大，负责内容不涉及模型优化。负责产品的AI功能的交互设计等。对AI部分要求不高。

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AI产品经理到底有没有潜力？

随着AI技术越来越成熟，各行各业都将迎来AI的深度改造。

AI产品经理的价值体现应当在如何用AI赋能传统行业or企业传统业务线or产品的AI升级。

比如电商场景下，可以用AI技术优化售前客服对产品介绍这一块，也可以优化售后处理这一块。

钻研业务场景，将AI技术落地才是大部分AI产品该努力的方向。其他的大模型生成等更多是技术方面，非计算机出身的做起来会十分困难。

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你适合当AI产品经理吗？

前面说到AI产品经理就是产品经理+AI技术落地。

而产品经理本身就是一个要求严谨的逻辑思维+问题解决能力+积极探索的学习能力，

再加一点点多方沟通与协调的项目管理能力。

叹气。看起来是有点全能的，说点大白话，如果你日常生活中就比较喜欢探索解决问题更快捷的方法，对于某些事物的运转方式有自己的分析与理解，甚至质疑，那么你就有做产品经理的潜力。

OK，如果再此之上你对于AI还有高于常人的兴奋感，那你就有潜力做AI产品经理。

 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。

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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。

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