文章介绍了AI产品经理必备的三大核心能力：技术直觉与认知边界（理解技术基础概念和边界）、AI产品感（从用户真实需求出发创造价值）、AI产品的落地与评估（具备落地经验和科学评估方法）。优秀的AI产品经理不仅知道"用什么"，更知道"为什么用"和"代价是什么"，能将技术选型上升到系统层面思考。文章推荐了产品经理私教陪跑实战营，帮助求职者系统提升这些能力。
年底了，最近聊了一些产品同学，90%都在准备AI产品经理求职了，边上班边补AI知识，边改简历边悄悄面试。
AI技术知识学了一堆，简历也写满了“基于大模型打造XX功能”、“利用RAG落地了XX，优化了”看着很漂亮，但是面试总过不了。问题出在哪里？
为了帮助大家更好突破求职难关，我们邀请了深耕产品领域21年，目前也在做AI产品实践的妈妈网产品副总裁@黄友敬老师从管理层面试官的角度，来为大家拆解优秀AI产品经理必备的3大核心能力。
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产品经理能力新要求一
技术直觉与认知边界
老师明说，招一个AI产品经理进到公司，不是让他来写代码，当半个算法/技术的，仅需要你理解技术的基础概念、能力边界和成本边界。
比如当面试官问到：
我们要做一个法律咨询的AI工具：我们是应该选择「Fine-turning」一个通用大模型，还是采用「RAG」技术？请你解释一下这两个方案分别是什么，以及你对它们的理解？
不了解的产品人，不清楚两种技术的优劣势，可能已经大脑一片空白。
优秀的产品人会说：我会选择用RAG技术方案，主要基于以下考虑：
*Fine-turning：*一个聪明的通才（通用模型）去法学院进行长期、深入的专门培训后，他内化了法律知识，但成本高、周期长，而且未来法律更新了，还需要重新培训。
*RAG：*给同一个通才配一个随身携带、即时更新的《法律百科全书》。当他遇到问题时，先快速查阅百科全书，然后结合书本知识和你提问的语境来回答。
所以适用RAG能以最低成本、最快速度提供一个准确、可控、知识可更新的MVP。当产品成熟、有海量专有数据后，再考虑微调来优化模型的“对话风格”或“复杂推理能力”可能更合适。
高薪AI产品经理和普通产品差异就在：
优秀的AI产品候选人不仅知道“用什么”，更知道“为什么用”、“用它的代价是什么”，以及“备选方案是什么”。他能把一个技术选型问题，上升到成本、效率、风险和未来迭代的系统层面去思考。这背后，是对技术原理的深刻洞察和对商业目标的清晰认知。
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产品经理能力新要求二
AI产品感
（创造真价值）
老师强调，AI时代，产品经理是能发现「真问题」的人，而不是拿着「技术榔头」到处找「需求钉子」。为了AI而堆砌功能。
比如当面试官问到：
请为微信中的「家庭群」设计一个AI功能，解决一个真实的用户痛点，并与微信原有功能进行很好的融合。
直播现场，有同学说设置一个AI自动记账，整理家庭账单，人情份子钱等等。答案不能说有错，也不会眼前一亮。
老师也当场给出了一个更新颖需求点：
*识别痛点：*一个核心痛点是「信息可信度验证」。长辈常转发一些伪科学和谣言文章，子女不便直接反驳，造成困扰。
*设计AI功能：*设计一个「AI后台静默验证」功能，无感触发：当有链接在群内被分享时，AI在后台自动对其进行可信度分析（如溯源权威媒体、查证事实核查平台），在链接的预览卡片下方，用非常小的灰色字体，谨慎地展示事实验证后的结果并给出相应提示。
由此可见，优秀的AI产品经理永远从用户的真实困境出发，去思考AI技术如何能创造10倍好的体验，而不是对现有流程做一点无关痛痒的优化。他们能精准地定义问题，并把AI的能力，转化为可衡量的用户价值和商业价值。
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产品经理能力新要求三
AI产品的落地与评估
企业判断你是否胜任岗位，最重要的一点就是是否有落地经验，业务经验匹配度是否高；其次就是落地数据展现的产品价值。
面试官会如何考核呢？
比如问你，你优化了「AI写作助手」的提示词，新版本上线后，数据显示「AI生成内容的用户采纳率」从30%提升到了35%。请你判断新模型是否成功？有没有更科学的评估方案来验证其真实效果？
如果有真实的项目经验，和清晰的产品逻辑，可以这么回答：
否定直接归因：不能直接根据这个数据断定新模型成功。这可能是因为在新版本上线期间，恰好有一批更愿意使用AI的高质量用户涌入，或者是同时进行的市场活动带来的数据偏差。
设计科学实验：可以通过A/B测试的方式进行验证。将灰度用户随机分为两组：A组（对照组）使用旧模型，B组（实验组）使用新模型。确保两组用户在其他维度上分布一致。观察2组用户在「用户采纳率」上是否有显著差异。
如果以上这些问题如果你能游刃有余应对，那么你也具备扎实的AI产品经理核心技能。有机会抓住AI时代新机遇，成为企业需要的AI产品经理！
如果你刚毕业/懂技术/有一点产品经验，却遇到行业洞察力不足、业务分析能力弱、没有AI产品落地经验等困难。
如何查漏补缺，完善AI产品经理核心能力模型，成功转型？
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
