江西
1
嗨，各位朋友好，我是小玖。
2
最近參與了一場互聯網領域的閉門交流會，現場傳來的消息讓在場的每一位產品經理都心頭一緊。
3
據透露，一家領先的科技巨頭正全面推進“AI產品化”戰略轉型。原本專注于用戶增長、功能優化的傳統產品經理中，接近三成已被調離核心崗位，轉而由具備AI項目主導能力的復合型人才接替。
4
更令人唏噓的是，一位擁有八年從業經歷的資深產品負責人分享了他的遭遇：他耗時數月打磨的產品設計方案，在高層評審會上被技術負責人當場否決，理由是——“方案過于傳統，未能體現人工智能的核心驅動力”。
5
那些依然依賴過往經驗、沿用舊有方法論的產品人，距離行業邊緣化的終點，或許只是一次組織調整的距離。
6
7
舊經驗失效，AI重構產品底層邏輯
8
傳統產品經理的核心優勢在于，基于明確的用戶訴求設計可執行的功能路徑，其本質是一種“工程化思維”。
9
先鎖定用戶從起點A到達目標B的需求，再細化每一步操作流程，最終推動研發團隊落地實現，形成閉環。
10
這套模式在移動互聯網高速發展的年代極為有效，也催生了一批憑借“精準捕捉需求”脫穎而出的產品精英。
11
然而，生成式AI的崛起徹底打破了這一底層架構。
12
以AI為核心驅動的產品，遵循的是“智能體思維”：產品不再局限于固定功能模塊，而是能夠通過持續學習不斷進化，甚至主動識別并響應用戶尚未清晰表達的潛在意圖。
13
這意味著，傳統PM擅長的技能——繪制原型圖、撰寫PRD文檔、協調跨部門資源——在AI主導的項目中逐漸失去主導地位。
14
小玖認為，當前行業的關鍵矛盾已發生根本轉變，從“如何把功能做精”，轉向“如何引導和馴服智能系統”。
15
舉個直觀案例：傳統教育類APP的產品經理，通常聚焦于答題界面的交互流暢度、錯題歸類是否科學等細節。
16
而AI教育產品的核心挑戰，則是產品經理能否定義清楚：“AI助教應如何判斷學生的學習盲區？”“需要收集哪些維度的學習行為數據來訓練模型？”“怎樣構建反饋回路使系統越用越聰明？”
17
前者是在“搭建一條確定的通道”，后者則是在“培育一個會成長的智慧生命體”，所需的能力體系截然不同。
18
19
數據與管理的雙重范式革命
20
AI對產品經理的影響，遠不止思維方式的更迭，更體現在整個工作流程的根本性重構，其中最顯著的是數據角色和項目管理模式的雙重變革。
21
在數據層面，傳統PM往往將數據視為“結果驗證工具”——功能上線后通過日活躍用戶數、轉化率等指標評估成效，數據扮演的是“事后反饋者”角色。
22
而在AI時代，數據成為產品的“核心生產資料”。PM的工作起點不再是梳理用戶需求清單，而是提前規劃數據獲取策略。
23
例如，若要開發一款智能客服系統，傳統PM會優先考慮對話框的設計樣式、預設常見問答語料庫。
24
而AI PM必須首先厘清：“需要采集多少條真實客服對話記錄？”“覆蓋哪些典型服務場景？”“數據標注的標準如何制定？”沒有高質量、結構化的訓練數據，再強大的算法模型也無法發揮作用。
25
在項目管理方面，傳統方式采用“線性流水線”模式：需求拆解→開發編碼→測試驗收→正式發布，重點在于“按時交付成果”。
26
但AI項目的推進更像是“探索性實驗”，模型訓練的結果存在高度不確定性，反復試錯與迭代屬于常態。
27
因此，產品經理的角色需從“進度控制者”升級為“實驗總指揮”，同步統籌數據采集、模型調優、用戶體驗三條并行軌道，借助快速驗證機制尋找最優路徑。
28
小玖特別強調，這種轉變并非簡單的“技能疊加”，而是一場深層次的“能力重塑”。
29
不少傳統PM誤以為掌握幾個AI工具、了解一些術語如“微調”“向量數據庫”就足夠了，卻忽視了真正的核心所在——AI時代的優秀產品經理，本質上是“人類需求與機器智能之間的翻譯橋梁”。
30
既要能將模糊的用戶痛點轉化為可建模的技術任務，也要能把算法的局限性轉化為合理的產品邊界，確保技術輸出與用戶期待之間的動態平衡。
31
32
傳統PM的AI升級三步法
33
面對行業格局的劇烈震蕩，傳統產品經理并非只能被動接受淘汰命運，關鍵在于主動尋求轉型突破口，完成從“功能執行者”到“智能生態培育者”的躍遷。
34
結合當前頭部企業的實踐路徑，小玖提煉出三大核心升級策略：
35
第一步，建立技術溝通基礎，消除協作鴻溝。
36
無需成為深度學習專家，但必須掌握基本的AI知識框架，例如大語言模型運行機制、提示詞工程原理、檢索增強生成（RAG）的應用場景等，能夠與算法團隊高效對話，準確判斷“哪些想法可行”“哪些存在技術瓶頸”“實現成本幾何”。
37
建議從逆向拆解成熟AI產品入手，比如深入分析ChatGPT的上下文理解邏輯，或研究Stable Diffusion這類圖像生成工具背后的輸入輸出關系，逐步建立起對AI能力邊界的系統認知。
38
第二步，植入數據優先意識，前置數據規劃環節。
39
在構思任何產品構想之初，就要同步思考：“支撐該功能需要哪些類型的數據？”“數據來源是否穩定可控？”“如何保障采集過程的質量與合規性？”
40
可以從參與實際的數據標注任務、學習常見的數據清洗規則開始，親身體驗數據質量對模型表現的直接影響，逐步養成“每個需求背后都是一個數據命題”的思維慣性。
41
第三步，接納動態演進理念，掌握實驗型管理方法。
42
放棄追求“一次性完美交付”的執念，轉而采用“最小可行實驗”策略：先用輕量級模型搭配極簡產品形態驗證核心假設，根據用戶真實反饋與模型性能表現持續優化。
43
同時要具備風險預判能力，例如當AI生成內容可能出現偏差時，提前設計人工干預入口，設置多層級審核流程，幫助用戶建立合理的使用預期。
44
45
歸根結底，AI并不是產品經理職業的終結者，而是甄別高潛力人才的“篩選機制”。
46
這場行業洗牌真正淘汰的，并非“產品經理”這個職位本身，而是那些固守陳規、拒絕自我更新的個體。
47
未來的頂尖產品領袖，必然是既能洞察人性深層動機，又能駕馭復雜智能系統的“新型復合人才”。
48
對于所有身處產品領域的從業者而言，當下最值得自問的問題不再是“要不要接觸AI”，而是“能否在短時間內徹底重構自己的能力模型”。
49
因為在技術主導的產業變革浪潮中，一步遲緩往往意味著步步落后，最終被時代洪流甩出賽道。
50
這場屬于AI時代的產品經理生存之戰，你是否已經找到了破局的方向？
51
信息來源
52
國家數據局2025.05.19數據標注優秀案例集之十二 | AGI智能化時代的AI數據標注平臺創新
53
人人都是產品經理2026-01-08傳統PM vs AI PM的四大核心差異：技術理解、數據敏感、設計邏輯、項目管理
54
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
