ai產(chǎn)品經(jīng)理工作方法_ai產(chǎn)品經(jīng)理工作指南
AI產(chǎn)品經(jīng)理全景成長指南:從定位到精通的系統(tǒng)化路徑成功實(shí)現(xiàn)AI商業(yè)化的企業(yè)中，87%配備了專業(yè)化的AI產(chǎn)品經(jīng)理團(tuán)隊(duì)，其核心使命在于將前沿AI能力轉(zhuǎn)化為解決實(shí)際問題的產(chǎn)品方案，并在技術(shù)可行性等我繼續(xù)說。 部署監(jiān)控三個(gè)獨(dú)立產(chǎn)品線，各需要專門的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)。典型工作流包括設(shè)計(jì)MLOps全生命周期工具鏈。某國際云廠商產(chǎn)品總監(jiān)透露，其日常工作60等我繼續(xù)說。
AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型三部曲-技術(shù)篇②:《RAG和Markdown》隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，AI產(chǎn)品經(jīng)理的角色也在不斷演變。本文作為“AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型三部曲”的技術(shù)篇第二部分，深入探討了RAG(檢索增強(qiáng)生等我繼續(xù)說。 這種方式雖然能存儲(chǔ)大量信息，但存在兩大痛點(diǎn)：模型更新成本高，新知識(shí)的融入需要重新訓(xùn)練龐大的模型；容易出現(xiàn)“幻覺”問題，即生成看似合等我繼續(xù)說。
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失控到掌控:轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理,找回丟失的方向盤從傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理到AI產(chǎn)品經(jīng)理的轉(zhuǎn)型，是一場(chǎng)從確定性到不確定性的挑戰(zhàn)。本文深入探討了AI產(chǎn)品開發(fā)中需求定義、數(shù)據(jù)角色和上線標(biāo)準(zhǔn)的變化后面會(huì)介紹。 方法論迭代——從“瀑布式交付”到“閉環(huán)實(shí)驗(yàn)”AI產(chǎn)品的開發(fā)模式，徹底告別了線性的、瀑布式的工作流，進(jìn)入了持續(xù)迭代的閉環(huán)。MVP的新后面會(huì)介紹。
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AI如何助力產(chǎn)品經(jīng)理工作本文將帶大家深入探索AI 如何賦能產(chǎn)品經(jīng)理，讓我們?cè)诩ち业氖袌?chǎng)競爭中脫穎而出。最近被我的小紅書瘋狂安利了各種AI 產(chǎn)品，驚覺自己已經(jīng)脫還有呢？ 整理我有被安利到的產(chǎn)品：一、典型的AI工作流崗位的特性決定了產(chǎn)品經(jīng)理需要的技能板塊是全面的精準(zhǔn)的，但一個(gè)人的精力是有限的，沒辦法做還有呢？
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AI助手如何改變產(chǎn)品經(jīng)理的工作方式:從DeepSeek-V3看未來引言AI技術(shù)的崛起與產(chǎn)品經(jīng)理的角色變遷近年來，人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展正在深刻改變各行各業(yè)的運(yùn)作方式。從自動(dòng)駕駛到智能客服，從醫(yī)等我繼續(xù)說。 成為“AI+產(chǎn)品”的復(fù)合型人才未來的產(chǎn)品經(jīng)理需要具備跨學(xué)科的能力，既懂產(chǎn)品管理，又懂AI技術(shù)。例如：學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的AI知識(shí)，了解其工作原理和應(yīng)等我繼續(xù)說。
從銷售陪練AI助手看大模型產(chǎn)品經(jīng)理的工作差異產(chǎn)品應(yīng)該自適應(yīng)地調(diào)整教學(xué)策略。圖源：北森官方視頻號(hào))六、大模型產(chǎn)品經(jīng)理的工作差異通過對(duì)北森銷售陪練AI助手的深入分析，我們可以清晰地看到，大模型產(chǎn)品經(jīng)理與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理在工作方法和能力要求上存在系統(tǒng)性差異。這些差異不僅體現(xiàn)在具體技能上，更反映在思維模式和價(jià)值創(chuàng)說完了。
AI時(shí)代產(chǎn)研配比1比0.5?有了AI后，代碼生成，直接和AI說，基本可以生成80%可用的代碼。Bug修復(fù)的話，直接把bug給AI,30秒給出修復(fù)方案。自動(dòng)測(cè)試，AI補(bǔ)全單元測(cè)試和邊界case?？梢钥吹?，AI把很多重復(fù)的工作給包了，剩下20%的工作才需要人的介入，效率一下子翻倍。2.產(chǎn)品經(jīng)理的轉(zhuǎn)變AI時(shí)代，產(chǎn)品經(jīng)理同樣可以說完了。
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初識(shí):產(chǎn)品經(jīng)理有哪些細(xì)分崗位?本文將帶你深入了解產(chǎn)品經(jīng)理的五大細(xì)分崗位：功能型產(chǎn)品經(jīng)理、平臺(tái)/中臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理、策略產(chǎn)品經(jīng)理、商業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理和AI產(chǎn)品經(jīng)理。產(chǎn)品經(jīng)理誕后面會(huì)介紹。 在決定是否轉(zhuǎn)型產(chǎn)品經(jīng)理前，了解不同崗位的核心差異至關(guān)重要。我們可以用這個(gè)公式來理解：產(chǎn)品經(jīng)理= 行業(yè)× 工作內(nèi)容× 面向?qū)ο蟆?載體后面會(huì)介紹。
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大模型評(píng)估:初學(xué)者入門(一)OpenAI的首席產(chǎn)品官(CPO)Kevin Weil在一次播客訪談中提到：“編寫評(píng)估將成為AI產(chǎn)品經(jīng)理的一項(xiàng)核心技能。這是用AI打造優(yōu)秀產(chǎn)品的關(guān)鍵一好了吧！ 有哪些主流的評(píng)估方法？從產(chǎn)品實(shí)驗(yàn)到持續(xù)監(jiān)控，何時(shí)需要進(jìn)行LLM評(píng)估？我們將聚焦于評(píng)估的核心原則與工作流程。所謂LLM評(píng)估(evals),就是評(píng)好了吧！
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100個(gè)AI產(chǎn)品經(jīng)理及相關(guān)崗位面試題工作6. 一款A(yù)I產(chǎn)品落地整個(gè)過程中，產(chǎn)品經(jīng)理的工作流程和核心職責(zé)是什么？7. 什么是大語言模型？實(shí)現(xiàn)原理是什么？跟之前的算法模型有什么區(qū)別？8. 大語言模型有哪些的優(yōu)勢(shì)/挑戰(zhàn)/局限性？9. 都體驗(yàn)過市面上哪些大語言模型？異同點(diǎn)是什么？10. 你是怎么做微調(diào)的？常用的微調(diào)方式有哪些小發(fā)貓。
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