news 2026/10/15 22:14:35

AI PM上岸|和ai产品经理和传统PM的区别到底在哪?

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
AI PM上岸|和ai产品经理和传统PM的区别到底在哪?

今天想跟你们聊聊 AI 产品经理和传统产品经理的区别。

很多人觉得这只是换了个工具,但在我看来,底层逻辑全变了。

如果你能听懂下面这三点,转型的路会顺很多。

第一,最大的区别是「不确定性」。

做传统功能产品,逻辑是死的。用户点个按钮,跳什么页面,触发什么功能,是确定的。

AI 产品呢?输入框是开放的,用户输什么你不知道。

输出更是概率学的游戏。同样的问法,模型每次回的可能都不一样,甚至会一本正经地胡说八道。

这就导致 AI 产品经理的核心工作变了:以前是设计功能,现在是对抗幻觉。

你得在应用层想办法,用技术手段把那个“不确定”的模型,驯化成在你业务场景下“确定”的回答。

第二,用户旅程的核心,从「界面」变成了「Agent」。

以前我们画图,关注的是点击、跳转、功能主线。

现在做 AI,关注的是对话流。

所以我常说,别再死磕 Axure 了。

用静态的原型图去表达动态的 AI 思考过程?根本不可能。

你得直接上手搭智能体。不跑一下,你怎么知道那个模型是在解决问题,还是在制造问题?

第三,商业化必须前置。

这点最现实。

以前做互联网产品,流行“羊毛出在猪身上”,先圈流量,再想变现。

但在 AI 时代,这套逻辑行不通。

为什么?因为每一次 AI 的回答,都是有成本的(Token)。

除非你是大厂,在抢生态位,不在乎这点钱。

否则,做 AI 产品第一天就要想清楚:谁买单?怎么赚回来?

不算账,就是在这个赛道里裸奔。

如何学习AI大模型?

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。

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段:从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段:在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段:大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段:大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段:大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段:以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段:以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获:👈

• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式:
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/10/15 16:32:22

PyTorch模型量化部署:Miniconda-Python3.9镜像支持ONNX转换

PyTorch模型量化部署:Miniconda-Python3.9镜像支持ONNX转换 在AI模型从实验室走向产线的过程中,一个常见的困境是:训练好的PyTorch模型在本地运行良好,但一旦进入生产环境,就面临体积过大、推理延迟高、依赖混乱等问题…

作者头像 李华
网站建设 2026/10/15 16:21:38

CUDA安装验证步骤:nvidia-smi+cudnn版本检查+Miniconda-Python3.9

CUDA环境验证与AI开发环境构建实践 在深度学习项目启动前,最让人沮丧的莫过于代码写好后发现GPU无法调用——显卡明明插在机箱里,系统却像看不见一样。这种“硬件存在但软件无感”的困境,几乎每个AI开发者都曾遭遇。问题往往不在于模型设计&a…

作者头像 李华
网站建设 2026/10/15 16:31:54

PADS 按下Ctrl + 滚轮会导致程序卡死的解决办法

根本不是电脑不行!!!!!是因为中文打字软件惹的祸这个问题常出现在Win10系统版本兼容问题上解决步骤:右键中那个字或叫作右键输入法打开设置打开常规往下滑找到兼容性把那个选中就行

作者头像 李华
网站建设 2026/10/15 16:30:20

如何使用python开发小游戏

介绍几种使用Python开发小游戏的方法,从简单到复杂: 1. Pygame(最流行的2D游戏库) 安装 pip install pygame简单示例 - 贪吃蛇 import pygame import random import sys# 初始化 pygame.init()# 游戏参数 WIDTH, HEIGHT 600,…

作者头像 李华
网站建设 2026/10/12 20:32:01

软件体系结构——Chapter 7 可修改性(Modifiability)

目录1.可修改性的通用场景2.可修改性的策略可修改性: 可修改性是关于变更的,我们关注变更的风险和成本。 What:什么可以变更 How:变更的可能性如何 When:何时变更 Who:谁导致的变更 Cost:变…

作者头像 李华
网站建设 2026/10/15 1:43:59

PCB丝印工艺常见问题与解决方案

问:PCB 丝印工艺最常见的问题有哪些?是什么原因导致的?答:作为PCB工程师,我经常遇到客户反馈丝印工艺的问题,最常见的有五类:字符模糊、变形:表现为字迹边缘不清晰,线条粗…

作者头像 李华