ai產(chǎn)品經(jīng)理和普通的產(chǎn)品經(jīng)理的區(qū)別
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)理團隊，其核心使命在于將前沿AI能力轉(zhuǎn)化為解決實際問題的產(chǎn)品方案，并在技術(shù)可行性、用戶體驗與商業(yè)價值間找到動態(tài)平衡點。與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的差異化定位AI產(chǎn)品經(jīng)理與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理存在本質(zhì)性差異，主要體現(xiàn)在四個維等我繼續(xù)說。
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初識:產(chǎn)品經(jīng)理有哪些細(xì)分崗位?產(chǎn)品經(jīng)理并非一個單一的崗位，而是涵蓋了多種細(xì)分方向，每個方向都有其獨特的職責(zé)、技能要求和應(yīng)用場景。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/中臺產(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)理誕生于1927年(由寶潔公司麥克·艾是什么。
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)的變化說完了。 這種根本性的差異，重塑了產(chǎn)品開發(fā)的三大核心要素。需求定義的變化：從“實現(xiàn)功能”到“達(dá)成量化目標(biāo)”傳統(tǒng)軟件產(chǎn)品的需求都可以轉(zhuǎn)化為說完了。
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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(檢索增強生好了吧！ 1.2 檢索增強生成的好處1. 精準(zhǔn)度躍升：我們經(jīng)常害怕大模型“一本正經(jīng)地胡說八道”；前言中我舉例的醫(yī)療咨詢場景，比如患者詢問“糖尿病患好了吧！
提示詞工程:為什么產(chǎn)品經(jīng)理需要懂提示詞工程在AI驅(qū)動的產(chǎn)品時代，提示詞(Prompt)正成為產(chǎn)品經(jīng)理與人工智能溝通的“新語言”。這篇文章深入解析了提示詞工程的核心價值：它不僅影響A還有呢？ 理解語言的邏輯方式可能和我們完全不同。“哄”AI的藝術(shù)：提示詞工程的三點心得提示詞工程(Prompt Engineering)是一個不平凡的過程。它不還有呢？
從產(chǎn)品經(jīng)理到開源作者:我的技術(shù)創(chuàng)業(yè)心路歷程覺得自己就是個普通的產(chǎn)品經(jīng)理，哪有資格寫書？但隨著經(jīng)驗的積累，特別是Lorn.ADSP項目的實踐，我發(fā)現(xiàn)自己確實有一些獨特的見解。2023年等我繼續(xù)說。 涵蓋互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)四大核心崗位的AI賦能方案：從產(chǎn)品經(jīng)理的PRD智能生成、競品監(jiān)測，到技術(shù)開發(fā)的代碼全周期輔助，再到運營的內(nèi)容創(chuàng)作工廠、..
不懂算法,如何讓產(chǎn)品“智能”起來?——無算法團隊的產(chǎn)品經(jīng)理AI賦能(...千頭萬緒沒有一個明確的優(yōu)化點到底是兩個頁面不同的按鈕，還是同一個頁面不同的主圖帶來的轉(zhuǎn)化提升，沒法區(qū)分只能按照經(jīng)驗去替換素材，換說完了。 我不再是一個空談AI夢想的PPT產(chǎn)品經(jīng)理而是一個手握數(shù)據(jù)，用確定的收益，去推動公司投入的實踐者這，就是不懂算法的產(chǎn)品經(jīng)理，在這個時代，最說完了。
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傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理的路徑與策略傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的核心工作是“把用戶需求變成可實現(xiàn)的產(chǎn)品功能”，而AI產(chǎn)品經(jīng)理則需要“把AI技術(shù)的能力邊界變成解決用戶問題的方案”。來看看兩者的具體差異：最關(guān)鍵的差別是思維方式。傳統(tǒng)PM往往是”功能導(dǎo)向”——用戶要什么我們就做什么；而AI產(chǎn)品經(jīng)理是”能力導(dǎo)向”——A后面會介紹。
AI產(chǎn)品經(jīng)理面試題1:人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的區(qū)別在AI領(lǐng)域，人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是三個核心概念，但它們之間的區(qū)別和聯(lián)系常常讓人困惑。這篇文章通過一道AI產(chǎn)品經(jīng)理的面試題，詳細(xì)解釋了這三個概念的核心區(qū)別，包括它們的定義、技術(shù)實現(xiàn)、數(shù)據(jù)依賴、應(yīng)用場景以及局限性。作者還提供了答題框架和面試官評估維度，幫助好了吧！
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從銷售陪練AI助手看大模型產(chǎn)品經(jīng)理的工作差異其設(shè)計體現(xiàn)了傳統(tǒng)產(chǎn)品邏輯與AI產(chǎn)品設(shè)計思維的深度融合。通過分析其業(yè)務(wù)邏輯和產(chǎn)品架構(gòu)，我們可以清晰地看到傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理與AI產(chǎn)品經(jīng)理在這一產(chǎn)品中的角色邊界與協(xié)作模式。理解這一劃分，對于希望轉(zhuǎn)型為AI產(chǎn)品經(jīng)理的傳統(tǒng)PM尤為重要。銷售人員尤其是新手在使用該產(chǎn)品時，會經(jīng)歷是什么。
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