现在做AI的产品经理，到底有多难

拥抱AGI

220人浏览 · 2026-07-21 21:40:25

拥抱AGI · 2026-07-21 21:40:25 发布

现在做产品经理难得不是做原型与需求调研了，而是让产品的设计方案从MVP再到产品上线能够获得用户，并且推向市场验证。

在大厂，一个产品的ideal需要经过法务、财务、宣发布等部门来完成需求审核之后才可以做，而一个大厂领头产品的单元功能模块则需要通过层层的业务需求评审、其他关联平台的需求评审，从而得到功能模块的上线。

功能模块现在不再是要求产品经理设计路径、撰写需求文档了，而是产品与AI模型的结合，以及模型能力是否有涵盖新的功能模块业务与用户行为数据，从而增加了模型的通用性能力。

产品经理设计一个agent的功能，首先是看现在的模型参数与模型多模态能力，其次是自己用户的应用功能场景在哪里，能够有什么功能和模型对应起来。

任何的业务数据都要被模型训练

现在产品经理最难的是哪些做传统软件升级到AI的产品，相较于以前的软件功能，所有功能模块都要对接AI调用，从按钮文案到URL地址都要跳转到AI去，让AI可以知道用户在干什么、起点是哪里、目的是干什么。

如下是我们做的AI血糖能力，通过AI血糖可以精准的给出用户运动、饮食、以及用药等建议给到医生进行辅助。

医生可以选择自己添加与否，同时也能够AI生成病历能够辅助医生生成自己的对话录音从而检索生成病历，而不用担心自己还有遗漏，通过声纹识别技术，将其医生、患者的对话进行角色区分来完成。

产品经理以前画原型MVP，现在单元功能MVP直接冷启动

所在产品经理是非常难的，因为只是做普通平面的软件与App，就是被LLM替代了，几乎除了好看的UI设计图与前端页面不行，普通的软件都能够被AI完成。

而碰到从1到10的迭代产品，就要考虑到全局的模型、业务数据流转，自己的功能产生的业务数据是否会被其他的数据污染或者模型引导生产脏乱差的功能输出。

不同的功能都会产生对应的业务数据，如何将这些数据放在AI模型里，同时提供精准检索、以及高效的速率，是产品经理要评估的。

以及模型输出的答案能够得到多少的NPS反馈与调研回答，在严肃医疗上，需要医生来自己提供判断辅助而不是全部替换医生。

可以这么说，现在做APP或网页端的界面没有任何难度，任何人都可以做开发，但难的是是将系统跑起来之后通过性闭环，以及能够让AI模型结果得到真实世界的人反馈，并且是认可你模型的产出。

现在做产品经理很难，懂得知识点都围绕着AI来做产品，而不是仅靠需求调研。

AI应用和AI模型一样，都要有Benchmark在行业里的基准表现，以及自己在行业里采用的什么数据集来做测评，以及采取的检索方式是否是最有效、低成本的，都是现在做AI应用的产品经理要考虑的，而不是只是靠工程迭代，还要模型权重优化与性能叠加考虑。

然而比较讽刺的是，现在这些是烧钱的，相较于以前的软件公司做出软件就别人注册拉用户日活、以及售卖，这些AI应用的评测反而是没有收入的。因为做这些对比测试，本身也是在曾经实验室要做的事情，现在则不是了。

传统产品经理，正在成为下个被淘汰的“传统岗位”。

过去画原型、写 PRD、跟进度的“传统技能包”，在AI时代正迅速贬值。63% 的企业转型做 AI 产品！当下的问题不再是“要不要学 AI ”，而是“如何构建 AI 产品”。

前段时间还跟字节、腾讯的资深 AI 产品经理沟通，他们反馈：在大量招人，只要有 AI 相关的项目经验，基本都能拿到面试机会，而且领导很舍得给钱，涨薪 40-60% 很正常！

接下来的产品人，得卷AI能力了！

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