不同类型的产品经理可能有着不同的工作内容，那么，AI 产品经理和普通产品经理之间的工作内容、工作职责、技能要求等方面，存在着哪些具体差异？这篇文章里，作者就进行了总结和梳理，一起来看看吧。

　　深入数据的核心：AI PM 不仅仅是看数据，他们需要深入到数据的核心，理解数据背后的含义。例如，在推荐系统中，用户的点击率、停留时间和转化率都是重要的指标，但 AI PM 需要进一步分析，了解用户的真实需求和行为模式。

　　与数据科学家的合作：AI PM 需要与数据科学家紧密合作，共同确定数据的收集方法、数据的处理流程和分析方法。这需要 AI PM 具备一定的数据知识，能够与数据科学家进行深入的交流。

　　数据的完整性和质量：数据的完整性和质量是 AI 产品成功的关键。AI PM 需要确保数据的来源可靠，数据的处理过程没有偏见，数据的分析方法是科学的。

　　不断的试错：AI 产品的迭代往往伴随着不断的试错。AI PM 需要有足够的耐心，不断地优化模型，测试新的算PP电子 app法，直到达到预期的效果。

　　与工程师的合作：模型的实现需要工程师的支持。AI PM 需要与工程师紧密合作，确保模型的实现与设计相符，同时也要考虑到实际的技术限制。

　　用户反馈的重要性：模型的优化不仅仅是技术问题，还需要考虑到用户的反馈。AI PM 需要收集用户的反馈，了解模型在实际应用中的效果，根据反馈进行调整。

　　伦理问题：AI 产品可能会带来伦理问题，例如面部识别技术可能会侵犯用户的隐私。AI PM 需要对这些问题有所了解，确保产品在伦理上是可接受的。

　　隐私保护：隐私保护是 AI 产品的重要问题。AI PM 需要确保数据的收集和处理都符合隐私法规，保护用户的隐私。

　　技术风险：AI 产品还可能带来技术风险，例如模型的偏见、误判等。AI PM 需要对这些风险有所了解，并采取措施进行管理。

　　深入市场调研：传统的 PM 需要深入市场，与用户进行面对面的交流，了解用户的真实需求。这需要 PM 具备良好的沟通能力和观察力，能够从用户的话语中提取有价值的信息。

　　用户画像的建立：了解用户的痛点和需求后，PM 需要建立用户画像，明确目标用户的特点和需求，为产品的设计提供指导。

　　需求的优先级：用户的需求往往是多样的，PM 需要确定需求的优先级，确保资源的合理分配。

　　与设计师的合作：产品的设计需要与设计师紧密合作。PM 需要明确产品的设计目标，与设计师共同确定设计方案。

　　用户体验的重要性：产品的成功往往取决于用户体验。PM 需要关注产品的每一个细节，确保产品的用户体验达到最佳。

　　迭代与优化：产品的设计并不是一次性的，需要根据用户的反馈进行迭代和优化。PM 需要有足够的耐心和决心，不断地改进产品，满足用户的期望。

　　项目的进度控制：PM 需要控制项目的进度，确保产品按时上线。这需要 PM 具备一定的项目管理知识，能够合理分配资源，确保项目的顺利进行。

　　风险管理：项目在进行中可能会遇到各种风险，例如技术难题、资源不足等。PM 需要对这些风险有所了解，并采取措施进行管理。

　　团队合作：项目的成功需要团队的合作。PM 需要与团队成员建立良好的关系，确保团队的合作和沟通。

　　算法理解：AI PM 不仅需要知道模型如何工作，更要理解背后的算法逻辑。例如，在使用深度学习模型时，了解卷积神经网络、循环神经网络的基本原理和应用场景是至关重要的。

　　编程能力：尽管 AI PM 不需要像工程师那样编写大量代码，但基本的编程能力可以帮助他们更好地与技术团队沟通，甚至在必要时进行简单的原型验证。

　　技术趋势敏感度：AI 领域的技术迅速发展，AI PM 需要持续关注新的技术趋势，如强化学习、生成对抗网络等，以确保产品始终保持竞争力。

　　工具熟练度：如 Python 的 pandas、R 或 SQL 等数据处理工具，能够帮助 AI PM 快速分析数据，提取关键信息。

　　统计学基础：从数据中提取有意义的结论需要统计学的知识。例如，A/B 测试、假设检验等都是 AI PM 日常工作中常用的方法。

　　数据可视化：将复杂的数据以图形的方式展现出来，可以帮助团队更好地理解数据，这需要 AI PM 掌握如 Tableau、PowerBI 等数据可视化工具。

　　沟通桥梁：AI PM 往往扮演着技术团队与其他部门之间的桥梁角色，需要有强大的沟通和协调能力。

　　项目管理：与数据科学家、工程师和设计师合作，确保项目的顺利进行，这需要 AI PM 具备一定的项目管理技能。

　　冲突调解：在跨部门合作中，可能会出现不同的意见和观点，AI PM 需要有能力调解这些冲突，确保团队的合作和谐。

　　需求沟通：PM 需要与用户、团队成员甚至高层管理进行沟通，确保产品的需求被准确地传达和理解。

　　团队协作：PM 需要与设计、开发、市场等多个部门合作，这需要他们具备出色的团队协作能力。

　　说服力：在推进项目时，PM 可能需要说服其他部门或高层管理支持自己的决策，这需要他们具备一定的说服力。

　　竞品分析：了解竞争对手的产品特点、优势和劣势，可以帮助 PM 确定自己产品的定位和策略。

　　行业趋势：了解行业的发展趋势和变化，可以帮助 PM 预测未来的市场需求，提前做好准备。

　　用户行为分析：通过对用户行为的分析，PM 可以更好地了解用户的需求和痛点，为产品的优化提供方向。PP电子 游戏

　　设计原则：PM 需要了解设计的基本原则，如一致性、简洁性等，确保产品的设计满足用户的期望。

　　交互设计：虽然 PM 不需要像设计师那样进行交互设计，但他们需要了解交互设计的基本原则，确保产品的交互设计满足用户的需求。

　　实验设计与验证：AI PM 不仅要关心模型的效果，还要设计有效的实验来验证模型的效果。这可能涉及到 A/B 测试、多臂策略等复杂的实验设计方法。

　　持续学习与调整：随着数据的增加和环境的变化，模型可能会出现退化。AI PM 需要持续监控模型的表现，根据新的数据和反馈进行调整。

　　与研发团队的深度合作：模型的优化不仅是算法的问题，还涉及到工程实现、系统稳定性等多方面的因素。AI PM 需要与研发团队深度合作，确保模型的稳定运行。

　　数据链路的完整性：从数据的采集、存储、处理到应用，每一个环节都可能影响到数据的质量。AI PM 需要确保数据链路的完整性，避免数据丢失、错误等问题。

　　数据安全与合规：随着数据隐私法规的日益严格，AI PM 需要确保数据的收集和处理都符合相关法规，避免法律风险。

　　数据的价值挖掘：数据不仅仅是模型的输入，还包含了大量的商业价值。AI PM 需要挖掘数据的价值，为企业创造更多的商业机会。

　　技术风险的识别与应对：AI 产品可能会因为模型的误判、系统的不稳定等问题导致技术风险。AI PM 需要及时识别这些风险，并采取措施进行应对。

　　伦理与社会责任：AI 产品可能会带来伦理问题，如算法偏见、隐私泄露等。AI PM 需要深入思考这些问题，确保产品在伦理上是可接受的，同时承担起社会责任。

　　与公关与法务的合作：当 AI 产品出现问题时，可能会引发公众的关注和质疑。AI PM 需要与公关和法务部门合作，妥善处理这些问题，维护企业的形象和声誉。

　　需求的深度挖掘：PM 不仅要收集用户的需求，还要深入挖掘需求背后的原因，了解用户的真实需求和动机。

　　需求的变化与调整：市场和用户的需求是不断变化的，PM 需要持续关注需求的变化，及时调整产品策略。

　　与销售与市场的合作：销售和市场部门是 PM 了解市场和用户需求的重要途径。PM 需要与他们紧密合作，共同确定产品的方向和策略。

　　项目的里程碑与关键节点：PM 需要明确项目的里程碑和关键节点，确保项目的顺利进行。

　　资源的分配与调整：项目的进度可能会受到资源的限制。PM 需要合理分配资源，确保关键任务的完成。

　　风险的预测与应对：项目在进行中可能会遇到各种风险，如技术难题、资源不足等。PM 需要这些风险，并制定应对策略。

　　与市场与销售的深度合作：市场推广的成功需要市场和销售部门的支持。PM 需要与他们深度合作，确保产品的市场推广效果。

　　用户反馈与市场调整：市场推广的过程中，PM 需要收集用户的反馈，根据反馈调整市场策略，确保产品的市场份额不断增长。

　　言成，人人都是产品经理专栏作家。悉尼大学的 IT & itm 双学位硕士；始终关注 AI 与各产业的数字化转型，以及 AI 如何赋能产品经理的工作流程。