現(xiàn)在AI大模型在軟件開發(fā)與編碼測試上，幾乎可以說是替代了各類程序員，從普通的、再到高階的，唯一AI還沒有辦法做的世界模型，能夠?qū)κ澜缛ダ斫獾摹?/b>

這就是空間計(jì)算類的產(chǎn)品。

而在現(xiàn)在AI互聯(lián)網(wǎng)下，現(xiàn)在的AI產(chǎn)品經(jīng)理如何保持自己的AI產(chǎn)品有競爭力，我認(rèn)為有4點(diǎn)是核心技術(shù)。

1.保持用戶需求的挖掘

好的產(chǎn)品來自以用戶體驗(yàn)，而不是技術(shù)，任何技術(shù)都是服務(wù)于人類的，因此能不能讓自己的產(chǎn)品最佳匹配用戶需求才是AI產(chǎn)品經(jīng)理要不斷去做的，不斷去挖掘、發(fā)現(xiàn)、用戶在AI產(chǎn)品過程中的阻斷點(diǎn)，或者痛點(diǎn)、爽點(diǎn)，需要產(chǎn)品經(jīng)理自己不斷使用。

我見過很多的產(chǎn)品經(jīng)理，自己是公司的產(chǎn)品某個(gè)模塊或者某個(gè)產(chǎn)品線的負(fù)責(zé)人，但自己卻不是產(chǎn)品的主流用戶，并且在產(chǎn)品經(jīng)理行業(yè)，這種情況非常常見，比如我曾經(jīng)做過某類炒股軟件，但是實(shí)際上我根本不炒股，也沒有興趣，每天做這個(gè)炒股軟件就是為了一份工資，或者讓自己成為產(chǎn)品經(jīng)理。

對于我來說，我把當(dāng)初那份產(chǎn)品經(jīng)理工作當(dāng)做入門，所以選擇了一個(gè)自己不喜歡的產(chǎn)品工作，有的是要求有大廠經(jīng)驗(yàn)，有的是要求有學(xué)校的實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，而作為沒有產(chǎn)品經(jīng)理工作經(jīng)驗(yàn)的我，這無非就是一個(gè)入門門檻機(jī)會(huì)。

而自己永遠(yuǎn)不是自己公司產(chǎn)品的用戶，每天上班被迫打開自己的產(chǎn)品，而這樣的產(chǎn)品經(jīng)理做的AI產(chǎn)品，我認(rèn)為肯定是不行的。

其次，不僅是產(chǎn)品經(jīng)理，最好是整個(gè)團(tuán)隊(duì)的核心人員， 從開發(fā)、產(chǎn)品、再到UI設(shè)計(jì)師都是自己產(chǎn)品的用戶，才能夠保持用戶需求的挖掘全方位的。

要做到這一點(diǎn)非常難，而創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)卻很容易。

所以一個(gè)優(yōu)秀的產(chǎn)品研發(fā)團(tuán)隊(duì)，以及創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，首先自己、團(tuán)隊(duì)就要天天喜歡用。

2.套殼背后的模型索引、模型機(jī)制、以及模型淺層優(yōu)化

除了模型公司，現(xiàn)在所有的AI產(chǎn)品幾乎都是都是套殼，但是套殼的方式不一樣，有的是團(tuán)隊(duì)一個(gè)模型堅(jiān)持套殼，有的則是像manus一樣多個(gè)模型互相替換，那個(gè)場景下適合什么模型，就用什么模型，而不是全部被某一個(gè)模型鎖死。

這種就是典型的套殼思維，而現(xiàn)在做AI產(chǎn)品，都是要有套殼思維，產(chǎn)品在單模態(tài)、多模態(tài)上都能夠不僅是依靠一家模型公司，而是根據(jù)用戶的輸入需求、以及當(dāng)前的環(huán)境上下文等等，專注給用戶提供普通模型都不能提供的答案或內(nèi)容。

如果只是靠一家模型套殼，那么產(chǎn)品的天花板就很低，同時(shí)賺錢了容易被自己最常用的模型公司干掉。

套殼看起來簡單，但是并不容易

很多AI產(chǎn)品經(jīng)理想做又很難做，同時(shí)想做又很容易做的事情。第一件事就是做任何AI的產(chǎn)品公司要有預(yù)算，不管是本地化算力還是云API，在開放給用戶之前需要大量的測試、調(diào)試、產(chǎn)品經(jīng)理來評判結(jié)果，而不像以前做產(chǎn)品只是點(diǎn)擊功能是否頁面路徑正確，而純native的AI產(chǎn)品則是要生產(chǎn)主要場景類正確答案，這個(gè)調(diào)試過程需要費(fèi)用。

目前國內(nèi)能夠使用的API廠商也至少四五家主流，所以什么時(shí)候切換模型，以及用最好的模型能力，在測試使用過程中需要燒錢，這是AI產(chǎn)品經(jīng)理很難做到的，但老板同意，也是最容易做到的。

最后就是測試與打磨了。

3.用戶的付費(fèi)訂閱養(yǎng)成用戶習(xí)慣之前，先燒錢

在國內(nèi)的情況，付費(fèi)訂閱的商業(yè)模式是跑不通的，最好是將AI變成某一個(gè)商品，用戶才愿意付費(fèi)。

比如用戶為歌曲付費(fèi)，用戶某個(gè)視頻付費(fèi)，這些是將AI變成了虛擬產(chǎn)品，而讓用戶為其訂閱，訂閱之前的成本以及ROI都是較難達(dá)到的。

用戶流量、產(chǎn)品用戶門檻、用戶付費(fèi)轉(zhuǎn)化，這一條路需要的是產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營、以及廣告預(yù)算投入等。

能夠懂運(yùn)營、以及流量基本機(jī)制，與平臺各類推薦算法傾向，也是現(xiàn)在AI產(chǎn)品經(jīng)理要做的，因?yàn)槟愕腁I產(chǎn)品出來上線之后接下來就是要到各類平臺去。

4.真的要終生學(xué)習(xí)：隨時(shí)了解模型的benchmark以及模型優(yōu)劣勢

相較于3點(diǎn)，這一點(diǎn)反而是要求AI 產(chǎn)品經(jīng)理做的事情了，隨時(shí)了benchmark以及模型的通用能力變化，以及上下文參數(shù)長度、tokens成本，是AI產(chǎn)品最直接的降低成本，同時(shí)各類agent框架輔助成為自己的AI產(chǎn)品。

所以現(xiàn)在的AI產(chǎn)品與AI產(chǎn)品經(jīng)理比以前工作都要累，不僅是因?yàn)橐欤疫€有一個(gè)原因，需求不僅是來自用戶，而且要隨時(shí)了解到最新的模型bencmark，要懂運(yùn)營、產(chǎn)品、以及agent。

這就是現(xiàn)在AI產(chǎn)品的AI產(chǎn)品經(jīng)理競爭力。

今天的分享就到這里。

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