如何迈入AI产品经理的世界？是否必须掌握技术知识？怎样设计出精准的提示词？面对众多模型该如何抉择？本文将从核心能力架构入手，融入真实工作场景与实用工具推荐，为你铺就一条明确的进阶轨迹。无论你是初涉此行，还是正处于职业转型阶段，都能借此快速构建系统的认知框架。
1. 产品经理的前世今生
1.1. 产品经理：从宝洁到AIGC，一部商业模式的进化史
百年来时光流转，产品经理 (Product Manager) 的角色如同一位不断变换造型的主角——舞台布景在变，剧本风格在变，但其核心职责岿然不动：精准衔接用户诉求与市场需求，编织“用户-场景-需求”的价值闭环。
1920-1980：宝洁时代——品牌/销售型PM
宝洁公司率先提出「品牌经理」(Brand Manager) 制度，
1980-1990：IBM时代——软件型PM
随着软件行业兴起，产品经理开始关注软件产品的设计和开发。他们需要了解用户需求，协调开发团队，确保软件产品能够满足市场需求。
1990-2022：苹果/微信时代——移动互联网型PM
移动互联网时代，产品经理聚焦在用户研究和体验设计，快速迭代产品，不断满足用户日益增长的需求。 举个例子，就像一位餐厅老板，需要不断推出新的菜品，才能吸引顾客。
在这个时代，微信 (WeChat) 凭借简洁的互动方式和多元化的服务生态，牢牢抓住了用户；与此同时，苹果 (Apple) 通过其追求完美的价值理念，彻底重塑了产品设计和用户体验。
2022-至今：ChatGpt 时代 (AIGC)——AI驱动型PM
ChatGPT等大模型的崛起，昭示着人工智能已步入一个崭新的时代。在这一浪潮中，产品经理的职能也正面临新一轮的转型，其角色定位与日常职责正悄然被重新定义。
行业内主要有以下四类 AI产品经理 的画像：
- 应用型产品经理(AI赋能传统业务与产品)
- 平台型产品经理(提供AI基础设施的平台)
- 原生型产品经理(以AI为核心驱动的产品)
- AI硬件产品经理(将AI技术与硬件相结合)
(AI驱动型PM的分类)
传统的「需求-设计-开发-上线」四步曲的工作内容有了一些变化：
AIGC即AI Generated Content，指由人工智能技术自动生成的内容。生成式大模型如同一个高效的内容创作工厂，能够依据用户指令，自主创作各类内容。而AI产品经理的核心职责，是向模型精准传达用户的内容需求，进而将模型潜力发挥到极致，并将其能力深度融入产品架构的各个环节之中。
无论是在产品从0-1的初创阶段，还是在从1-N的成长过程中，AIGC都能为产品经理的开发工作注入动力，有效提升整体效率。通过分析用户案例，它帮助产品经理更深入地洞察用户诉求，从而精准打磨产品功能，持续推动产品优化。
1.2. AI驱动型PM的两大挑战
1，模型能力 (Prompt 工程 & Agent 设计)
不再局限于撰写PRD，而是需要全面权衡成本、品质与效能。通过精心设计“提示词”与丰富“上下文”，引导模型产出更出色的内容；同时依托低代码平台构建工作流，为LLM注入更强动能，强化其在“任务规划”、“工具调用”与“上下文记忆”方面的本领。将AI深度融入产品设计之中，已成为新版迭代的核心目标。
2，数据标注 & 模型运营
数据标注：数据采集、数据清洗、数据标注、数据质检
模型运营：模型选型、模型评测、评估体系、模型微调
3， 我们从 PRD 入手，来看看产品经理工作内容的具体变化：
传统PRD的核心在于深入刻画产品的功能特性、操作步骤和用户体验细节，而AI产品经理的PRD则更强调AI模型的输入与输出，并聚焦于如何运用模型能力来高效应对用户问题。
1，用户业务流程会因为模型能力的介入而改变。比如交互不再基于静态的内容池，而是动态的。传统交互设计中，内容池是有限的，即使需要人工标注，也终究可以穷尽。而 AI 赋能后，内容是生成式的，让原本固定的内容池，变成了实时生成、无限试错，功能和交互随之改变。
2，PRD 的核心内容从功能描述转变为Prompt 设计和 Agent 协作。AI产品经理需要在PRD中详细定义如何通过提示语（prompts）来引导AI模型，使其产生对用户有用的、可控的、合规的内容。
3，新增数据标注和模型运营。AI产品经理需要在PRD中明确数据采集、清洗、标注、质检的方式，以及如何选择和微调模型，使其更符合产品场景的需求。这和传统PRD注重功能需求有很大区别。
在撰写PRD时，必须重视AI的稳定运行与规范遵循。AI产品经理需在文档中清晰界定应对AI可能产生的幻觉、偏见问题及潜在的法律风险，从而在“能力上限”和“安全底线”这两端之间取得巧妙平衡。
(传统产品经理 VS AI产品经理)
在这一发展时期，PM的角色已不再是昔日的单纯数据分析师或体验设计师，而是逐渐演变为一位“炼金术师”——他们的关键职责已非局限于需求的转译，而在于能够熟练运用模型，将之转化为切实可行的产品能力与商业成果。
2. AI 产品经理的工作流程
三个关键词：AI 技术、全生命周期、项目管理 (产品管理)
不妨这样想，它更像一位既精通业务场景又熟悉 AI 技术的总工程师，带领算法工程师、研发工程师（前端与后端）、运营、用户体验、数据标注以及测试工程师等不同职能的伙伴，共同构思并实现一套交互流程严丝合缝、巧妙运用模型能力的解决方案，从而精准解决客户在特定场景下的实际需求。
换句话说，AI 产品经理不仅需求是翻译官 (把具体的业务需求转化为抽象的产品设计)，也是模型能力的架构师与炼金术师。
AI 产品经理＝产品经理+AI技术，其实还是产品经理。
阶段一：需求分析与竞品调研
需求来源：竞品方、客户方、业务方、行业动态。
需求分类：标准化的行业需求，个性化的客户需求。
需求价值：真需求，伪需求，poc 验证 (在需求立项之前，仅仅依靠用户调研是远远不够的，需要和算法工程师沟通，用最小的成本做一个快速的技术验证，即POC=Proof of Concept，来确认项目可行性，效果的上限与下限)。
考虑商业化：市场空间、商业模式、北极星指标。
阶段二：产品的设计落地与版本规划
1，设计
业务需求抽象成产品设计 (原型图，交互流程图)。
2，落地 mvp 产品与模型效果优化
a. 模型选型与 API 调用
- 模型选型：合适的模型直接决定了项目的效果、成本、安全性和可扩展性。
- API调研：API的字段是否可控，以及是否需要暴露给用户。注意API模型与官网模型的区别(真实线上环境使用的大概率是API模型，也有使用官网模型的情况，如海螺官网有无限次数的套餐，可以降低成本)。
(OpenRouter-Model Comparison)
b. 数据集构建与模型效果评估
- 数据集构建：模拟用户case，产品后台真实case，主动向客户征求case。
- 模型效果评估：可用性+具体指标及其评分标准，形成一套完整的评估体系(可能需要研发同学基于业务需求制作专项的API调用工具，提高评测模型的生成效率)。
（数据集构建与模型效果评估）
c. PPL 编排与节点优化策略（Prompt、Agent、RAG、微调、MVP、意图识别等等）
模型本身、Prompt 与 Agent、功能与交互这三者彼此关联，共同塑造着模型的表现。例如，在电商服装套图的场景中，借助提示词生成四幅图像，组合成一套电商服装展示图。然而，受限于模型自身特性，这四张图片中模特的面部特征无法保持完全一致。
(PPL 编排与节点优化策略)
此时需要进行逆向排查：模型本身 → Prompt与Agent →功能与交互
- 模型调试：模型生成随机性太高，调节seed值来限制，但是API不支持调节该字段。(还涉及temperature/top-p，图片分辨率/图片尺寸/视频帧率，输入文本长度/上传图片数量/生成图片数量等参数)
- Prompt工程：通过提示词的精准描述，来固定住模特的面部特征，保证生成的4张图片的模特面部特征基本保持一致，但是依旧不起效果(尝试不同的prompt撰写思路，如驱动推理/列举元素/提供范例，尝试不同的prompt撰写格式，如LangGpt框架/BROKE框架/CRISPE框架，推荐使用Promptpilot或者飞书多维表格，对prompts进行版本管理)。
- 产品设计：通过功能和交互来弥补。具体的功能改为：先生成一张图片，再通过姿势裂变来生成3张相同场景但不同姿势的图片，形成一组套图。那么，对应的交互逻辑也随之更新(容易忽略新的交互可能性，以及成本和效率问题)。
(逆向排查)
风险监控主要涵盖输入和输出两大维度。例如，电商服装参考图可能引发的版权纠纷，以及生成图片时需遵循的合规要求，这包括洗图和生成限制等相关方面。
e. 最终上线方案
3，版本规划 (涉及里程碑事件，比如模型迭代、功能更新、界面改版等等)
4，项目管理
当一个想法从需求中萌芽，我们会将其精心雕琢成可行的方案，通过构建最小化闭环来检验其实际价值。随后推动项目进入开发阶段直至成功上线，并持续追踪产品表现——包括用户实际体验与市场真实反馈。在此过程中，我们需要推动产品持续优化升级，同时巧妙协调企业战略、产品规划与客户期望之间的平衡，实现对产品从诞生到成熟的全流程把控。这项工作需要频繁开展跨团队协同，例如组织需求评审会议、保持信息通畅流转、促进各方达成共识等关键环节。
- 组织人员的管理
- 项目排期的管理
- 技术流转的管理
(版本规划与项目管理)
阶段三：产品更新与数据分析
产品功能完善 (比如电商生图工具的素材库更新)
真实线上数据
- 用户数据指标：比如意图识别功能的采纳率，图片生成的下载率，用户反馈的赞和踩
- badcase分析：首先，还原用户场景(单轮对话的用户提示与系统提示，以及多轮对话的历史记录)、分析用户真实意图、检查模型的推理过程，得出原因。然后，逆向排查解决问题(见工作流节点优化策略)。接着，可能需要与算法团队沟通、与真实客户沟通、针对特定类型的badcase进行专项优化。最后，再次构建专项数据集进行二次评估，直到问题解决。
(用户数据指标与badcase)
附: 提示词框架与AI信息源
1，OpenRouter官网，PromptPilot官网。
2，这里是总结的AI产品经理的工作流程示意图。
3，这里推荐3个提示词框架，可用于生产级的prompts，保证模型输出的准确性和稳定性。
本文由 @黄晓泽 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载
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