引言
最近，AI领域的知名专家吴恩达教授分享了一个重要观点：
当两种事物构成"互补品"时，如果其中一种变得更为便宜或易得，就会带动对另一种事物的需求上升。汽车和汽油的关系正是如此。同理，AI技术让软件开发变得更快、更便宜，"要构建什么"的决策权随之变得愈发重要，因此对产品管理人才的需求将显著增加。
在当前，大多数科技公司的工程师与产品经理比例约为6:1（在不同公司和行业，此比例可能在4:1到10:1之间浮动）。随着AI提升编码效率，这一比例会逐步发生重大变化：即便一些工程师能兼任部分产品管理工作，专业产品经理的需求量依旧会继续攀升。
然而，这种转变目前尚未"全速推进"。在AI产品管理领域，工程师通常能更快地理解和应用AI技术，而"既懂产品又懂AI"的复合型产品经理依然稀缺。这类人才短缺的状况，预计未来只会愈发凸显。
传统产品经理：构建团队桥梁
让我们先回顾一下传统软件开发中产品经理的角色。你可以把产品经理想象成一个优秀的"桥梁"，他们需要和工程师讨论技术可行性，和设计师探讨用户体验，同时还要与业务团队对齐商业目标。一份好的产品文档，就像是各方共识的结晶。
产品经理还像是一名出色的"翻译官"。他们深入理解行业知识，将复杂的业务需求转化为清晰的产品规划。在理想与现实之间找到平衡点，这需要极强的理解力和判断力。
更重要的是，产品经理要带领团队寻找产品与市场的契合点。通过快速验证最小可行产品，不断调整方向。就像一位经验丰富的探路者，既要看准方向，也要懂得及时调整。产品经理需要时刻思考：我们在解决什么需求？解决方案是否合理？商业模式是否可行？如何实现增长？如何建立竞争壁垒？
AI时代的深层变革
大语言模型的出现，就像往平静的湖面投入了一颗巨石，激起了阵阵涟漪。表面上看，是开发效率提升了，但深层的变化远不止于此。
第一个显著的变化是产品定义变得更加模糊。传统软件开发就像搭积木，每个功能都有明确的边界。而AI产品更像是在培养一个聪明但不完全可控的助手，我们需要在保持其灵活性的同时，确保用户体验的一致性。这对产品经理的要求更高了。
其次，产品迭代的逻辑也发生了根本性的转变。传统产品追求功能的完整性，而AI产品更注重模型的持续优化。数据收集、标注、训练形成了一个全新的迭代闭环。这要求产品经理建立新的开发节奏和评估体系。
再者，AI带来了更智能的交互方式，用户的期望值也水涨船高。如何管理这些期望，避免过度承诺，需要产品经理投入更多的心思。
新时代的能力要求
在AI时代，产品经理需要具备更全面的能力。技术认知要更深入，不再是简单地了解可行性，而是要理解AI系统的特性，知道什么样的任务适合用AI解决，什么场景可能存在风险。
数据思维变得尤为重要。数据不再仅仅是分析工具，而是产品的"生产资料"。产品经理需要思考如何设计数据采集策略，如何评估数据质量，如何构建数据闭环，以及如何处理数据安全和隐私问题。
风险管理的要求也更高了。AI系统的"黑箱"特性要求产品经理具备更强的风险意识，要提前设计异常处理机制，建立完善的监控体系，准备应急预案。
落地实践的三个维度
在实际工作中，可以从梁宁老师的AI产品的场景成熟度三角来评估AI产品的落地可行性：业务成熟度、数据成熟度和技术成熟度。就像一个三角形，这三个维度需要达到基本的平衡。
业务层面，我们需要评估场景是否足够清晰，决策规则是否明确，业务是否能容忍AI的不确定性，以及如何衡量效果。数据方面，要考虑历史数据的积累是否充足，质量是否可靠，是否有持续的数据产生机制，数据管理是否规范。技术层面则需要评估模型能力是否满足需求，性能和成本是否可接受，运维体系是否成熟。
这三个维度相互影响，相互制约。如果业务成熟而数据不足，可能需要先积累数据；如果数据充足但技术不成熟，可能需要调整目标；如果技术成熟但业务不清晰，则需要先做场景收敛。
结语
正如吴恩达所说，AI时代需要的是能够"提出有价值的明确规范"的人才。这对产品经理既是挑战也是机遇。虽然道路不会一帆风顺，但只要持续学习、勇于实践，我相信每个人都能在这个充满可能的时代找到自己的位置。
毕竟，在这个开发成本不断下降的时代，真正的价值在于那些能够做出正确产品决策的人。让我们保持开放和好奇的心态，专注于创造真正的用户价值，相信终将能在这个波澜壮阔的AI时代绽放异彩。
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