AI 产品经理的概念在大模型出现前就已存在，不过现在更多指的是大语言模型时代的 AI 产品经理，主要可分为三大方向：
- 模型层：核心是让模型更快、更强、更准，主要从事调基础模型相关的工作。
- 平台层：简单来说就是把模型包装成接口，方便其他团队接入，日常会涉及 API、插件、平台等相关术语。
- 应用层：这是最常见的分类，主要负责将 AI 能力赋能到具体业务场景中。会涉及 ToB、ToC 应用，需要理解业务场景和用户需求，绘制产品功能原型、进行交互设计，并与开发算法团队对接以完成产品实现。对非 IT 或计算机专业的学生来说，应用层相对容易入门。
文科生或零基础的人也有机会转行做 AI 产品经理，但需要补充一些知识和技能，具体如下：
- AI 知识：先学习机器学习、深度学习，再深入学习大语言模型、AIGC，了解相关专业术语，比如知道 MCP、function call 指的是什么。
- 产品经理相关技能：掌握用户调研、需求分析方法，学会写产品说明文档、画原型（熟悉相关工具），逐步建立完善的产品思维。
- 培养行业敏感度：了解 AI 在哪些领域有应用、能为业务带来哪些实际价值和落地场景，关注市场上的标杆产品（包括国内外的）。
其实不需要深入掌握数学算法等深奥知识，只要懂基本概念，对 AI 在企业的落地情况有了解，有搭 agent 或工作流的经验，就可以尝试投简历面试了。很多知识和技能在实际工作中学习会更快。
我认为现在就像智能手机爆发的前夜，AI 对各行各业的改造才刚刚开始，前景值得期待，现在入坑不算晚。
不过，AI 技术更新迭代快，作为 AI 产品经理需要不断学习，维持知识技能储备。建议瞄准一个 AI 垂直领域，深入研究 AI 与该领域业务场景的结合，积累对业务的理解和相关案例经验。未来，懂 AI 且熟悉垂直行业的人才会是市场所欠缺的。
