AI时代产品经理转型挑战：GPU成本高、模型备案难、选择不确定性

在这个科技迅猛进步的时代，人工智能技术已经深入各行各业。企业对产品经理的角色设定提出了新的要求，这一变化既带来了就业市场的新趋势，也构成了新的挑战，吸引了众多从业者的关注。

AI重塑产品经理角色

企业在招聘产品经理时，对AI技术有了新的要求。例如，涉及到AI大模型和AI技术的应用。在浏览招聘网站时，可以发现许多产品经理职位明确要求具备这些技能。这表明AI技术促使产品经理需要学习新的技能。尽管AI产品经理的目标同样是提升用户体验，但在工作初期，他们的关注点与传统产品经理有所不同。

AI产品经理需关注相关技术参数。以智能语音产品为例，在开发前需确定语音识别的精确度标准，这涉及AI技术的限制，而这一点是传统产品经理较少关注的领域。

AI提升操作效率凭借提示词

产品经理可将提示性词汇融入产品结构。以某办公软件为例，若合理配置提示词，用户便能迅速定位功能区域。此举有助于提高用户操作速度。

在整个操作流程中，用户无需察觉到AI的存在。类似智能助手这类产品，用户只需轻松输入信息，便可获得所需结果。对用户而言，操作既简单又方便，这也是产品经理们追求的目标。

行业差异影响AI技术选择

各行业的AI模型与参数会有所调整。比如，医疗领域的数据需求与金融领域存在显著差异。在医疗领域，对数据的精确度和保护性要求尤为严格。若以某医疗产品为例进行实践，便能更好地把握该行业AI的具体需求。

AI产品经理通过这种方式，可以更高效地提升行业内的专业技能，使得产品设计更具目的性。以艺术品鉴定为例，在图像识别的应用上，不能采用通用的模型，而需根据艺术品的特性来定制模型。

AI+产品经理训练营课程内容

课程内容广泛，包括C端产品、平台产品等五大领域。在培训过程中，我们会深入剖析主流应用程序。有的学员通过拆解一款社交软件的操作流程，对自身设计业务流程有了新的领悟。

训练营的课程中会介绍数据标注的相关知识。比如，会详细讲解开源的CVAT工具在数据标注方面的应用，讲解方式既实用又易于理解。通过这样的学习，学员能够更好地理解和掌握数据标注和模型训练的基本原理。

数据在AI产品管理中的作用

作为AI产品经理，需运用数据来评估AI模型。以某智能客服产品为例，我们通过搜集用户对话记录，对模型的准确性进行评估，并优化功能界面。同时，还需确立产品的关键数据指标，例如页面停留时间便是其中关键指标之一。产品发布后，其优化工作将基于数据埋点所收集的数据进行。

需要整理技术及业务方面的数据信息，这是我们的日常工作内容。若数据标准不统一，可能会造成对数据的错误解读，进而影响产品的优化决策。

云木鸟新媒体伴侣案例学习

训练营中将教授云木鸟新媒体助手从无到有的AI功能产品设计。学员将模拟产品经理的角色进行设计实践。这个过程充满挑战性。这款AI产品从研发到正式发布期间，存在不少缺陷和需要改进的地方。深入学习有助于加强学员对AI产品痛点和设计理念的理解。例如，在交互设计方面，该产品多次进行了修改，学习这些经验有助于提高学员解决实际问题的能力。

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