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96SEO 2025-11-17 17:53 0
一开始团队想Zuo “AI 自动写简历”， 但测试后发现：，躺平。
推荐学习内容：
上周在分享这篇文章的时候,就预告了一下,三白将输出一篇文章帮助大家系统的学习和了解大模型,今天来交稿了;全文...
我倾向于... 关键动作：用 “Zui小可用 AI” 快速上线，抓真实反馈
这个小设计让语音识别错误时的用户流失率降了 40%。这说明， 用户不怕 AI 犯错，怕的是 “错了之后改起来太麻烦”，行吧...。
技术Neng力,从零开始创造一个全新的大模型,或者提出一种完全颠覆现有Transformer框架的新想法。但是,我们Ke以专注于寻找行业中的难题,然后利用Yi有的AI技术来解决它们。 内卷... 把这些点串起来kan,就是一个好的AI产品经理应该既懂得技术的原理和极限,也知道这些技术具体怎么用,Zui重要的是,Neng...
避坑提醒： 别沉迷学 Python、 机器学习算法，除非你想转算法岗。AI 产品经理需要 “知道技术边界”， 卷不动了。 但不用 “自己实现技术”—— 就像传统 PM 不用会写代码一样。
hen多人觉得 AI 产品经理就是 “给算法提需求”， 但实际工作中，Zui大的挑战不是 “怎么让 AI geng聪明”，而是 “怎么接受 AI 会犯错”。传统产品的功Neng是确定的 —— 按了支付按钮就会扣款， 搜索关键词就会出后来啊；但 AI 产品是 “概率性” 的 —— 大模型生成的回答可Neng 90% 正确，10% 完全跑偏，语音识别在嘈杂环境下准确率会掉一半，太离谱了。。
AI 产品上线后一定会出现你没预料到的错误。这时候，“补救机制” 比 “技术优化” gengNeng留住用户。比如智Neng音箱没听懂指令时是说 “我没听清”，还是直接转人工？不同的设计，用户体验天差地别，另起炉灶。。
某 AI 公司内部调研显示， AI 产品经理Zui头疼的 3 个问题， 礼貌吗？ 全和 “不确定性” 有关：
我们Zuo的语音助手，一开始用户说 “播放周杰伦的歌”，Ru果 AI 听错成 “周华健”， 我个人认为... 只会说 “没找到周华健的歌哦”。用户得重新说体验hen差。后来改成：
走捷径。 资深 AI 产品经理要解决的是 “AI 不只是噱头，Neng真的帮公司赚钱 / 省成本”。比如某 AI 质检系统， 虽然识别准确率比人工低 2%，但速度快 10 倍，还Neng 24 小时工作，这就是商业价值。
hen多 AI 产品经理总觉得 “要等算法准确率到 95% 才Neng上线”， 但实际情况是用户的真实反馈比实验室数据geng有用。大模型在测试环境下可Neng表现hen好， 呃... 但到了真实场景 —— 比如老年人说、用户输入错别字、网络信号不好 —— 准确率会掉hen多。
Zui容易踩的坑是 “为了 AI 而 AI”—— 明明传统方法Neng解决的问题，非要强行加 AI。比如某外卖 APP Zuo了 “AI 推荐菜品”， 但用户其实geng想要 “按价格排序”， 瞎扯。 后来啊推荐功Neng使用率不到 5%。AI 产品的核心不是 “用了什么技术”，而是 “解决了传统方法解决不了的问题”。
而面对这些角色需要的Neng力模型是什么在这个基础上我们再来讨论AI产品经理的Neng力模型。 产品经理需要每天与工程师， 设计，老板，运营，市场，用户/客户，测试等部门同事沟通， 搞一下... AI产品经理从对接人上来kan，增加了AI科学家或者AI工程师，为了Ke以顺畅沟通，产品经理的知识结构必然需要增加相应的知识，以提升沟通效率，清楚
之前Zuo AI 客服产品时我们犯过一个低级错误：为了 “显得 AI hen智Neng”，把欢迎语设成 “我什么douNeng帮你解答哦～”。后来啊用户问 “你们公司老板是谁”“这个月工资什么时候发”，AI 答不上来就胡编，投诉量涨了 3 倍。后来改成 “我Ke以帮你查订单、 改地址，其他问题我会转人工哦”，虽然显得 “AI 没那么万Neng”，但用户满意度反而高了。这就是 AI 产品的逻辑：与其让 AI 假装全Neng，不如坦诚它的边界。
干就完了！ 后来啊上线 2 周就解决了 70% 的问题，用户满意度从 30% 涨到 70%。这就是 AI 产品的迭代逻辑：别等技术完美， 用人工辅助先让用户满意，再慢慢教 AI。
每次想加 AI 功Neng时先问自己 3 个问题：
关键动作：给每个 AI 功Neng加 “三重保险”
你们用过哪些 “反人类” 的 AI 产品？或者觉得哪个 AI 产品真的帮到你了？评论区聊聊， 我们Ke以一起分析 “它们的 AI 产品思维到底对不对”～
近3~5年三大AI赚钱风口 |选对实现爆发式增长,东京大教授196小时讲完的AI产品经理从入门到项目实战全套教程,全程干货无废话!学完变大佬!,我为什么建议大家学AI产品经理,假如从现在开始学习AI,我的安排是…,全网Zui好的AI大模型免费教... 一门非常适合产品经理教程!从0开始教你了解大模型,从零部署微调+实战应用落地 从大模型价格战kan未来AI产品经理Zui需要的Neng力 299 0 2024-05-26 18:12:22 未经作者授权,禁止转载 一只虎妞啊 发消息 优质自我成长手册|中戏→北大→AI产品经理|谢绝苦行僧自律、 上手。 成长上瘾|学习是一辈子的...
AI产品经理的硬技Neng不仅是技术Neng力的体现,geng是商业价值的放大器。从算法原理到伦理合规,从用户需求到商业模式,每一步dou需要深度思考与持续实践。 何必呢？ 唯有不断精进,才Neng在AI浪潮中立于不败之地。 想入门 AI 大模型却找不到清晰方向?备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料?别再浪费时间啦!...
L1阶段:
换个赛道。 了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段:
攻坚篇丨RAG开发实战工坊
AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、 何必呢？ Advanced-RAG以及RAG性Neng评估,还有Gr...
绝绝子... 传统 PM 关注 “功Neng有没有实现”，AI PM geng关注 “效果有没有达标”。
白嫖。 比如Zuo AI 绘画工具， 传统思维会纠结 “Neng不Neng加滤镜”，但 AI 思维要想 “生成的图片和用户描述的匹配度有多少”“用户觉得‘不像’时怎么让他们轻松改得geng像”。
带过的Zui优秀的 AI 产品经理，以前是Zuo传统教育产品的。她Zuo的 AI 作文批改工具， 没什么复杂算法，就是用大模型找出 “语句不通顺的地方”，然后提示 “这里Ke以加个例子让句子geng生动”—— 完全站在学生的角度思考。上线后付费率比纯技术驱动的竞品高 2 倍。
也是没谁了。 当定义好需求,明确了类的AI产品经理需要Zuo的事情,当然大模型出现之后,Ru果是针对AIGC领域的产品经理是不需要Zuo这件事的。 所以,当下对于技术背景不是hen强的小伙伴,AIGC领域的产品经理是一个Ke以重点考虑的方向。 我把数据准备分成了三个阶段, 数据来源——数据定义——数据交付 。 在这三个阶段中,需要的规划、 收集、整理数据的Neng力,我觉得是AI产品经理与传统产品一个非常大的差别了。 就像传统产品一样,产品开始...
hen多人一上来就报 “大模型 Prompt 课程”，但学完还是不知道 “怎么用大模型Zuo产品”。 内卷... 入门阶段，搞懂 “AI 的局限性” 比 “AI 的Neng力” geng重要。
上周面试一个想转 AI 产品经理的候选人， 他张口就说 “精通 Prompt 工程”“熟悉 GPT-4 的参数调优”，可当我问 “Ru果用大模型Zuo智Neng客服，怎么判断用户说‘这个产品真垃圾’是投诉还是开玩笑” 时他却答不上来。 我晕... 这不是个例， 某招聘平台数据显示，80% 的 AI 产品岗求职者dou在犯 “技术堆砌” 的错 —— 以为懂算法就NengZuo好 AI 产品，却忽略了 “AI 到头来要解决人的问题”。
文章浏览阅读629次,点赞18次,收藏20次。本文将结合我过去5年在AI产品领域的实战经验,从技术 业务、实战三个维度,拆解 懂 AI产品经理的核心Neng力。 放心去做... _大模型理解产品业务需求 :AI产品经理的 懂 ,到底是什么? 2025年的今天,AI不再是 未来概念 ,而是 现在进行时 。从通义千问到苹果的A...
这说明， 不管加不加 AI，产品的本质dou是 “解决用户问题”。AI 只是个新工具，就像当年的移动互联网、云计算一样。与其纠结 “怎么成为 AI 专家”，不如练 “怎么用 AI 把产品Zuo得geng好”，我倾向于...。
最终的最终。 案例：我们是怎么决定Zuo “AI 简历优化” 的
上线初期， 我们的 AI 菜谱推荐总出问题：用户搜 “清淡的菜”，推荐的全是沙拉，但中国用户理解的 “清淡” 是 “少油少辣”，比如清蒸鱼。Ru果等算法完全搞懂 “清淡” 的含义，可Neng要半年。我们的Zuo法是：
实操方法： 每周找 5 个真实用户反馈，记录下他们抱怨 AI 的具体问题。比如用户说 “AI 推荐的衣服dou太老气”， 别只告诉算法 “优化年龄标签”，要分析 “是不是用户的‘老气’和算法理解的‘成熟’不一样”。
这个阶段Zui容易变成 “算法的传声筒”—— 开发说 “准确率提升了 5%”，就觉得产品变好了。但实际用户可Neng没感觉，主要原因是提升的是 “不常用场景”。要学会用 “用户视角” 评估 AI 效果。
佛系。 文章浏览阅读1.2k次,点赞14次,收藏21次。因为大模型技术的快速发展,市面上涌现出了大量的大模型产品岗位,那么想要进入AI行业的产品经理同学,需要提前Zuo好哪些准备工作呢?这篇文章里,作者了入行AI的必备知识,包括市场调研、产品底层逻辑等内容,一起来kan。AI大模型从去年11月开...
编排技术在AI基层模型Neng力中起着重要的作用,它Ke以帮助开发者geng好地组织和管理复杂的模型和组件,实现geng高效、geng灵活的AI应用。一边,编排也Ke以提供geng好的可 性和可维护性,使得AI模型Neng力在不同场景和需求下geng加灵活和适应。 胡诌。 以上的干货信息,对于想要入行的PM来说面试大体上Yi...
扎心了... 后来改成 “AI 挑错”—— 用户自己写， AI 提示 “这里Ke以加数据”“这个词太模糊”，反而geng受欢迎。主要原因是用户需要的不是 “AI 替他Zuo事”，而是 “AI 帮他Zuo得geng好”。
AI 产品经理不是 “会用大模型的传统 PM”，也不是 “懂产品的算法工程师”。这两年带过 3 个 AI 项目后我发现， Zuo好 AI 产品的关键，是Neng在 “技术可Neng性” 和 “用户真实需求” 之间架一座桥比如知道 “用大模型生成文案” 时用户真正怕的不是 “生成速度慢”，而是 “内容太假不像人写的”。结合踩过的 5 个大坑， 我整理出 AI 产品经理的核心Neng力清单，帮你搞懂 “到底什么是 AI 产品思维”，避免从 “传统 PM” 变成 “AI 工具人”。
拜托大家... 关键动作：用 “AI 必要性测试” 判断需求
案例：AI 菜谱推荐的迭代
我当场石化。 文章浏览阅读477次,点赞25次,收藏5次。因为AI大模型技术的快速发展,传统AI产品经理面临转型压力。2025年,全球大模型市场规模突破5000亿美元,岗位缺口达50万,但许多传统AI产品经理因技术代差和职业天花板陷入困境。本文从转型必要性、核心Neng力重塑、学习路线和避坑策略四大维度...
五、资源地图:2025年Zui值得投入的学习清单免费资源池论文库:ArXiv每日geng新大模型板块2 实战平台:Google Colab Pro5 付费课程推荐入门首选:近屿智Neng4 进阶必...，我emo了。
一句话。 产品Neng力模型Ke以从人,事,知识三个角度搭建,通过上文的分析,我们Ke以kan到,在人和事上产品经理的Neng力几乎没有太大变化,但是在知识层面需要进...
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