今年想入行AI产品经理，需要具备哪些新技能 很多人现在都在说要转AI产品，但大多数人的理解，还停留在多学一点AI知识。过去产品经理更多是在做功能设计和需求拆解，而现在，很多时候是在判断这个问题到底要不要用AI解决，以及用什么方式解决更合理。 🎮 为什么现在AI产品经理的核心，不只是懂业务？ 🎮 AI产品经理不会判断问题应该怎么办？ 🎮 AI产品经理现在还能靠经验做决策吗？ 🎮 如果AI效果不稳定，产品经理该怎么评估？ 🎮 为什么评测能力，成为AI产品的关键？ 🎮 Prompt、RAG、Agent，这些能力哪个更重要？ 🎮 AI产品失败，是模型问题而是方案问题？ AI产品经理的变化，本质是从做功能，转向做判断。当不确定性变成常态，谁能定义问题、设计评测、控制结果，谁才具备竞争力。 #林木求职 #互联网大厂 #AI #AI产品 #ai产品经理

我们明显地看到，AI产品经理在26年和过去的能力模型又有些不一样了。 我之前粗略地讲，不同阶段对AI产品经理的要求其实是变化很大的。 24年会RAG，会知识库，25年上半年会Agent，下半年要会复杂业务下的多智能体的编排。 到了26年，我逐渐觉得市场里面对AI产品的要求，它其实逐渐在走向统一。 所以我想用我们自己的陪跑案例给大家一个相对完整版的、对当前市场AI产品经理核心能力模型的要求，不仅仅是对想要入行做AI产品的人，包括对已经在做AI的人，以及对这个岗位好奇想了解的人，我相信都会给你一个非常明确的参考。 OK，那我们先说第一个，所有的产品经理最重要的能力一定都是需求的判断能力，就是判断一件事情要不要做，要不要现在做的能力。 但是AI产品经理除了能做到这种级别以外，因为AI的特性、输出的不确定性，这个跟过往的产品是完全不一样的。过往产品在进开发前一定知道能不能做出来，但AI不行。 所以对AI产品经理的要求，它就会变成了你能不能判断，什么问题值得用AI做，什么问题不值得，什么问题能用大模型解决，什么问题其实应该用传统的系统解决。 因为现在很多人都会有一个很大的误区，看见什么都想套AI。 看见什么都觉得可以Agent化，自动化，智能化。 但真正的AI产品经理首先要会的不是做，而是判断。你得判断这个问题是不是高频、刚需、复杂，但可抽象，核心矛盾是效率、效果还是体验，是不是适合用AI，引入AI之后，能不能覆盖成本。 所以AI产品经理的需求理解，不只是懂业务，而是你需要做业务判断，再加上AI可行性判断，再加上价值判断。 那第二个点其实是评测的能力。AI产品的迭代靠评测驱动。过去做产品，数据能力和业务问题的分析能力，决定了我们能不能迭代。那放在AI产品上，评测就是这个级别的重要度。因为AI产品经理在工作里面一定会遇到一个问题，就是你怎么知道它变好了？ 所以传统产品可能看的是什么？看的是转化率、留存率、点击率。但AI产品不是这么简单的。AI产品里大量的问题都是，效果好像不错，但不稳定，看起来能用，但边界似乎不清楚，有时候很惊艳，有时候很离谱。 所以评测能力的本质是，把主观的好坏，尽量转化成可比较、可迭代、可自动化的机制。第三个就是上下文的设计能力，这里面既包括了Prompt的工程设计的能力，AI产品经理当然需要会。这个能力在前两年很重要，但在接下来会越来越像基础的操作，是每个人必须要会的。 同时，上下文工程的能力，变成了新的要求。复杂的AI产品，影响效果的不仅仅是模型，更重要的是外部的系统到底给了模型什么样的上下文：从哪里来，怎么组织，什么该放进去，上下文的长度、质量、相关性怎么去权衡，多轮场景里面，上下文怎么维护和压缩，都是非常重要的。 第四个就是RAG的策略能力。RAG不是什么产品都需要，比如说通用的创作类产品，不一定那么需要；偏工作流执行的Agent，不一定以RAG为核心；很多工具型的产品重点，可能就在自动化和任务编排上面，不在知识检索上面。但是RAG某种程度上，已经有点组件化了，后续一定是不会RAG不行，但只会RAG，永远不够。单讲RAG，你要懂什么时候该用RAG，什么时候不该用，你要懂召回、排序、切片、上下文拼接这些核心的逻辑，要懂RAG的应用原理，不仅考虑效果，还要考虑成本、实验、如何更新、权限怎么设计、准确性怎么平衡。你要理解，在复杂的场景里面，RAG常常不是单独的存在，而是和Agent、上下文工程关联，所以这些内容，基本上做AI策略的，都要掌握。 第五个，Agent的设计与任务的编排能力。在这里面，不仅你要了解的是多Agent、工作流、规划，作为产品经理， 更应该关注的是，判断什么时候该做Agent，什么时候不该做。整个Agent里面，不同的分工、权限是怎么样的，什么节点该用大模型。在用大模型的时候，模型选型又应该怎么去考虑，拆解业务，这些点其实是在做Agent的时候，非常非常重要的环节。 那第六个，就是产品发展能力。现在有一个常见的误区，就是很多人觉得AI产品经理越来越像一个偏基础的角色，就忽略了产品发展的能力。但其实恰恰相反，越是AI产品，越需要强复盘的能力，因为产品经理的第一目标，是交付给用户满意的结果，而不是所谓的调模型、用模型。所以这里面可能包含了我们的设计思路，我们对于理想态的描述，对于容错机制、兜底机制，包括产品策略的描述，是非常重要的。很多AI产品失败，不是说模型的问题，而是产品的问题。 最后一个，其实是Web Coding的能力。Web Coding本质上是一种工作方式，它对于产品经理的价值在于，能不能借助AI快速做Demo，验证你的交互，生成你的原型，能够快速实现从1到1这个核心的目的，这是一个不可逆的趋势。举个例子，比如说每个人，基本上在面AI产品的时候，必考项就是Web Coding。所以这七项能力， 在今年的秋招之中，相关问题一定会被大量问到。所以如果大家还想在当前这个节点转型AI产品，直接给大家分享某大厂内部的相关内容，里面包含了模型的原理、基础的模型知识，以及AI产品的落地方法，这些内容都有讲到。