過去，產(chǎn)品經(jīng)理的價(jià)值來自哪里？

會(huì)做需求分析，會(huì)寫 PRD，會(huì)畫原型，會(huì)推進(jìn)項(xiàng)目，會(huì)理解業(yè)務(wù)，會(huì)協(xié)調(diào)資源……

但從 AI 開始進(jìn)入真實(shí)業(yè)務(wù)場景之后，你會(huì)發(fā)現(xiàn)：

• 以前2天做的行業(yè)調(diào)研，現(xiàn)在 AI 幾十分鐘就能給你初稿；

• 以前要反復(fù)打磨的競品分析，現(xiàn)在 AI 可以幫你快速拆結(jié)構(gòu)、找差異、提結(jié)論；

• 以前要熬夜寫 PRD、整理會(huì)議紀(jì)要、畫原型，現(xiàn)在 AI 都能參與其中；

• 甚至，以前需要研發(fā)、設(shè)計(jì)、運(yùn)營一起配合的小工具、小應(yīng)用，現(xiàn)在產(chǎn)品經(jīng)理借助 AI，也可以自己做出 Demo。

那么，問題來了：

當(dāng) AI 已經(jīng)可以參與產(chǎn)品經(jīng)理的大部分日常工作時(shí)，未來什么樣的產(chǎn)品經(jīng)理才真正有價(jià)值？

我們的判斷是：

不管你過去是做C 端、B 端、后臺(tái)、中臺(tái)還是數(shù)字化產(chǎn)品，只要你不懂 AI，不會(huì)用 AI 重塑自己的工作方式，本質(zhì)上都是“傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理”。

傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理已死。

未來，真正有前途的產(chǎn)品經(jīng)理，只有2類：

第一類：深度使用 AI 的產(chǎn)品經(jīng)理

這一類產(chǎn)品經(jīng)理，未必在 AI 公司，也未必做 AI 原生產(chǎn)品。他們可能仍然在傳統(tǒng)企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)公司的ToB 公司、業(yè)務(wù)部門、數(shù)字化部門工作。

但他們和普通 PM 最大的區(qū)別是：他們會(huì)把 AI 深度嵌入自己的工作流。

他們不是簡單問 AI 幾個(gè)問題，也不是讓 AI “幫我寫個(gè) PRD”。他們知道如何讓 AI 做行業(yè)研究、需求拆解、原型構(gòu)思、知識(shí)庫搭建、客服系統(tǒng)設(shè)計(jì)，甚至自動(dòng)化一部分日常工作。

同樣是老板突然說：“我們這個(gè)流程能不能接 AI？”普通 PM 只能說“我先研究一下”。而會(huì)用 AI 的 PM，可以快速判斷場景是否適合 AI、需要什么數(shù)據(jù)、是否要接知識(shí)庫、要不要用 RAG、能不能用低代碼平臺(tái)先做 Demo。

這類產(chǎn)品經(jīng)理最大的價(jià)值，是幫助非 AI 原生公司完成 AI 化改造。

未來相當(dāng)長一段時(shí)間里，70%-80% 的公司都仍然是傳統(tǒng)企業(yè)或傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，它們不會(huì)一夜之間變成 AI 公司，但它們都需要被 AI 改造。

而這，正是會(huì)深度使用AI的產(chǎn)品經(jīng)理們的機(jī)會(huì)。

第二類：AI 原生產(chǎn)品經(jīng)理

如果說第一類產(chǎn)品經(jīng)理，是用 AI 提升已有業(yè)務(wù)和已有工作流。那么第二類產(chǎn)品經(jīng)理，就是直接面向 AI 時(shí)代，設(shè)計(jì)和開發(fā) AI 原生產(chǎn)品。

他們思考問題的方式，已經(jīng)不再是“我要做一個(gè)頁面、一個(gè)功能、一個(gè)流程”。而是會(huì)思考：

• 這個(gè)產(chǎn)品里，AI 扮演什么角色？

• 哪些任務(wù)應(yīng)該由 Agent 完成？

• 產(chǎn)品如何調(diào)用工具、接入數(shù)據(jù)、完成自動(dòng)化動(dòng)作？

• 什么地方需要 RAG？什么地方需要 Workflow？

• 如何設(shè)計(jì)一個(gè)可持續(xù)進(jìn)化的 AI 產(chǎn)品體驗(yàn)？

過去的產(chǎn)品經(jīng)理，很多時(shí)候是在設(shè)計(jì)“確定性的功能”：按鈕點(diǎn)下去，跳轉(zhuǎn)到某個(gè)頁面；提交表單后，進(jìn)入某個(gè)流程；用戶輸入信息后，系統(tǒng)返回一個(gè)固定結(jié)果。

但 AI 原生產(chǎn)品不是這樣。

AI 原生產(chǎn)品的核心，是讓系統(tǒng)具備理解、生成、推理、調(diào)用工具、完成任務(wù)的能力。這意味著，產(chǎn)品經(jīng)理不僅要懂用戶和業(yè)務(wù)，還要理解大模型、Agent、上下文工程、MCP、Skill、AI IDE等概念背后的產(chǎn)品邏輯。

這一類應(yīng)用型 AI 產(chǎn)品經(jīng)理、AI 原生應(yīng)用產(chǎn)品經(jīng)理，一定會(huì)成為未來產(chǎn)品崗位里最有增長空間的一類人。

因?yàn)樗麄儾恢皇恰皩懶枨蟮娜恕薄Ｋ麄兏袷?AI 產(chǎn)品的設(shè)計(jì)者、組織者和創(chuàng)造者。

從長期看，越來越多傳統(tǒng)公司會(huì)被 AI 改造，越來越多新公司會(huì)直接以 AI 原生方式誕生。產(chǎn)品經(jīng)理的最終歸宿，就是向 AI 原生產(chǎn)品經(jīng)理演進(jìn)。

那么，怎樣才能成為這樣的AI產(chǎn)品經(jīng)理？

方向其實(shí)已經(jīng)很清楚了：

短期來說，先成為一個(gè)真正會(huì)用 AI 的產(chǎn)品經(jīng)理，把 AI 融入自己的真實(shí)工作場景，讓它提高效率、提升質(zhì)量、放大產(chǎn)出。

長期來看，向 AI 原生產(chǎn)品經(jīng)理進(jìn)階，能夠理解 AI 產(chǎn)品的底層邏輯，掌握 Agent、RAG、API、Skill、AI 編程等關(guān)鍵能力，并且能親手做出一個(gè)可展示、可運(yùn)行、可講清楚的 AI 項(xiàng)目。

為此，我們?nèi)略O(shè)計(jì)了這門線下的《AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型實(shí)戰(zhàn)營》，希望用2天時(shí)間，來幫助產(chǎn)品經(jīng)理快速建立一套真正可落地的 AI 能力。

如果你是：

1.傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理：想用 AI 重塑工作方式，提升產(chǎn)出效率和質(zhì)量

2.在用AI但用不好的PM：用 AI 寫的東西總是要大改，想找到正確方法

3.業(yè)務(wù)/中后臺(tái)/ToB產(chǎn)品經(jīng)理：想把 AI 引入業(yè)務(wù)流程和內(nèi)部系統(tǒng)

4.想轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理的PM：想了解 AI 原生產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法，為跳槽做準(zhǔn)備

5.產(chǎn)品負(fù)責(zé)人/創(chuàng)業(yè)者：想理解 AI 能力邊界，判斷哪些業(yè)務(wù)場景適合 AI 賦能

不要猶豫，請(qǐng)一定要花 2 天時(shí)間，來實(shí)戰(zhàn)學(xué)一學(xué)！

這不是讓你聽 2 天課，而是帶你實(shí)戰(zhàn) 2 天

這門課最重要的關(guān)鍵詞，是“做出來”：

• 你會(huì)完成3個(gè)大實(shí)操：智能客服搭建、AI 高保真原型圖生成、Vibe Coding 開發(fā) AI 應(yīng)用

• 用 3 小時(shí)帶教 + 親自上手實(shí)戰(zhàn)，從需求分析到功能拆解，再到產(chǎn)品開發(fā)，讓你做出一個(gè)可運(yùn)行、可展示、可帶走的 AI 應(yīng)用。

• 你還會(huì)完成多個(gè)小實(shí)踐：工作流體檢、競品分析實(shí)戰(zhàn)、PRD 優(yōu)化練習(xí)、Skill 設(shè)計(jì)練習(xí)、AI 場景可行性分析……

AI 時(shí)代，產(chǎn)品經(jīng)理這個(gè)崗位不會(huì)消失，但傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理一定會(huì)被重新篩選。

未來有價(jià)值的產(chǎn)品經(jīng)理，要么能深度使用 AI，把自己的工作效率和產(chǎn)出質(zhì)量提升一個(gè)層級(jí)；要么能理解 AI 原生產(chǎn)品，真正參與新一代產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和落地。

AI 時(shí)代，機(jī)會(huì)永遠(yuǎn)屬于能快速實(shí)踐、快速落地的人！

如果你想抓住 AI 產(chǎn)品經(jīng)理這波機(jī)會(huì)，請(qǐng)一定要花 2 天時(shí)間，完成這樣一次產(chǎn)品經(jīng)理的能力升級(jí)。