AI产品经理进化指南：基础入门

今日新闻 2025年09月18日 02:10 0 admin

AI产品经理怎么入门？需要懂技术吗？提示词怎么写？模型怎么选？这篇文章将从最基础的能力框架讲起，结合真实场景与工具建议，帮你搭建一套清晰的成长路径。适合刚入行或正在转型的产品人快速建立认知。

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

在过去一百年里，产品经理 (Product Manager) 的角色，就像一位不断换装的主角——舞台背景变了，剧本风格变了，但他们的使命始终如一：站在用户与需求的中间，打通「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，负责快消品的推广和销售。相当于给每个品牌配一个主理人，像养孩子一样照顾它的成长，——从产品定价、卖点包装、广告投放再到销售渠道，全程负责，让消费者掏钱买单。

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。

这个时代里，微信 (WeChat) 用极简的交互和丰富的生态牢牢黏住用户、苹果 (Apple)用极致的价值观重新定义了产品设计和用户体验。

2022-至今：ChatGpt 时代 (AIGC)——AI驱动型PM

ChatGPT等大模型的涌现标志着AI进入了一个新纪元，产品经理的角色再次迎来变革，PM 的画像与实际的工作内容发生了变化。

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＝AI Generated Content，人工智能生成内容。生成式大模型就像一个智能内容工厂，可以根据用户需求，自动生成各种内容。而 AI 产品经理需要做的，就是告诉模型，用户需要什么样的内容。然后把它的能力发挥到最大，嵌入到产品架构的各个节点中。

同时，在产品从 0-1 和从 1-N 的过程中， AIGC 也可以帮助产品经理提高产品开发的效率，以及根据用户案例来更好地了解用户需求，进而完善产品功能。

1.2. AI驱动型PM的两大挑战

1，模型能力 (Prompt 工程 & Agent 设计)

不再只是写 PRD，需要综合考虑成本、质量、效率，通过提供「提示词」和「上下文」让模型生成更优质的内容，借助低代码平台搭建工作流来给 LLM 赋能，增加其「任务规划」「工具调用」和「上下文记忆」的能力，实现 AI 嵌入产品设计，成了新版本的焦点。

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：

传统的 PRD 侧重于详细描述产品的功能、流程和用户体验，而AI 产品经理的 PRD 则需要更多地关注AI模型的输入与输出，以及如何利用模型能力来解决用户问题。

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。

4，PRD 需要考虑 AI 的稳定性与合规性。AI产品经理需要在PRD中明确如何应对AI可能带来的幻觉、偏见与法律风险，在“能力上限”与“安全底线”之间找到平衡。

(传统产品经理 VS AI产品经理)

这一阶段的 PM，已经从过去的数据分析师、体验设计师，进化成了「炼金术师」——他们的核心能力不再只是需求的翻译，而是掌握驾驭模型的能力，将其炼成能落地的产品能力和商业价值。

2. AI 产品经理的工作流程

可以这么理解，它更像一个理解业务场景和 AI 技术的总工程师，协同算法工程师、研发工程师 (前端和后端)、运营、用户体验、数据标注、测试工程师等团队，设计并落地一套交互逻辑严谨、借助模型能力的解决方案，满足客户在具体场景下的需求。

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，这三者相互影响，也共同影响着模型效果。比如，在电商的服装套图的场景下，通过提示词生成 4 张图片，形成一组电商套图。由于模型本身的原因，4 张图片的模特面部不完全一致。

(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)

d. 风险监控：输入与输出两个方面。比如电商服装参考图的版权问题，生成图片的合规性(涉及洗图和生成限制)。

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

从一个需求诞生，把需求转化成 idea，用最小闭环验证其可行性，最后落地开发，以及上线后的跟进 (使用体验、市场反馈)，持续迭代，协调企业、产品、客户三方，负责产品的全生命周期管理。(涉及大量的跨团队协作，比如需求评审、信息同步、建立共识)

(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。