AI产品经理怎样入门？
如果你没有AI相关经验，那么从应用层AI产品经理进行切入，是最“讨巧”的路。
我们来看一看人工智能产业链结构，从中找一下AI产品经理的生态位：
一、AI产品经理的生态位
上游基础层
上游基础层是构建人工智能技术所必需的“底层支撑”，包括硬件设备（芯片、传感器等）以及提供计算力和数据资源的大数据服务与云计算平台。在这一层，对AI产品经理的需求相对较少。
中游技术层
这一层主要聚焦于通用技术和算法模型。这一层的产品经理需要解决“如何设计、选择和优化一个满足特定目标需求的模型”这一核心问题。
他们不仅要熟悉机器学习和深度学习的算法原理及应用场景，还需明确各算法的优缺点、能根据目标场景选择合适的技术方案和数据集、构建科学的量化评估指标、在商业可行性与技术精度之间找到平衡，等等。一句话，这一层的AI产品经理“AI技术含量高”。
下游应用层
下游的重点是AI技术的商业化落地。应用层的AI产品经理更像一个桥梁，将技术转化为用户体验。你不需要深刻理解复杂的技术细节，而是需要关注如何找到适合落地的应用场景，如何设计符合市场需求的产品形态。
这一层是传统产品经理进入AI领域的最佳切入口。通过补齐AI的知识短板，你就可以快速转型成为AI产品经理。
二、快速补齐AI产品经理的知识短板
我非常推荐你听一下知乎知学堂的免费公开课，这个课程特别适合想转型AI产品经理的小伙伴，这是我体验过的最系统的AI应用层面的公开课了！它不仅涵盖了大模型的原理、发展现状、发展趋势、开发流程、商业化路径及落地方案，还提供28+真实行业案例，涵盖零售、电商、教育、金融等多个领域。从原理到设计再到落地，把AI产品经理的完整技能链整个串了一遍。
我自己的感受，听完这个课程，会对AI大模型的实际应用有全面认知，然后再分步进行学习，就不至于盲人摸象云里雾里了。
三、具体都要学习哪些知识？
下面是我一路走过来，认为非常重要的要了解的知识，希望能帮助你快速上手。
1. 了解大模型的生态与能力边界
作为应用层AI产品经理，必须要明确大模型的应用场景和技术边界。所以，你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。
了解开源大模型，要根据谱系去进行认识，因为开源项目的“徒子徒孙”实在是太多了。
我这篇文章梳理地很清楚，可以去了解一下：
还要掌握大模型在处理非结构化数据、生成内容上的优势，以及在实时性、安全性、精度等方面的不足。了解了这些，才能理解具体应用中的模型选择思路，以及从产品设计层帮助模型“补拙”。
2. 掌握大模型的应用开发流程
AI产品的开发流程与传统产品类似，但又有其特殊之处：
需求挖掘：从业务角度出发，找到AI可以带来降本增效的切入点。
模型选型：从需求场景、性能、成本等各个方面，选择符合需求的大模型。
Prompt工程：学习如何通过提示词设计优化大模型的输出效果，这是应用层AI产品经理的核心技能之一。
工具链学习：熟悉快速搭建AI应用的工具。
3. 学习AI Agent的相关知识
AI Agent，即人工智能代理，又称AI智能体，它是一种以LLM为核心驱动的，模拟人类智能行为的系统。为了完成既定目标，AI Agent能够在复杂的环境中感知信息、自主作出决策并规划和执行任务。
AI Agent 和大模型的区别在于，大模型与人类之间的交互是基于prompt 实现的，用户 prompt 是否清晰明确会影响大模型回答的效果。而 AI Agent 的工作仅需给定一个目标，它就能够针对目标独立思考并做出行动。
AI Agent是大模型应用的一个重要方向，甚至可以说是AI应用的未来。作为产品经理，你需要了解Agent如何通过分工协作完成复杂任务（如LangChain中的多Agent架构）；需要探索成功的AI Agent应用案例，比如金融助手、智能客服等，这些都是落地性较强的方向。
这篇文章里，我详细介绍了Agent：
4. 分析成功的AI产品案例
深入研究已经落地的AI产品，如智能客服、AI教育助手、营销推荐系统等，通过拆解案例来总结设计思路和商业模式。在这里就又要提一下知学堂的公开课了。它提供的28+涵盖零售、电商、教育、金融等多个领域真实行业案例，让你听了之后脑子里就有了成型的东西，对于自己做项目也非常有帮助。
四、解决没有经验的问题
1. 自己做个小项目
尝试使用开源模型和工具链开发一个简单的AI应用，比如小型的知识问答、Agent等等。不要担心自己不会写代码，现在的大模型开发生态的配套支持真的非常完善，我一个多年不写代码的前程序员，一天的功夫就用智谱的API搭出来了一个小demo：
不会的代码，指挥着大模型写，亲测可行。
实在不想写代码，像零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，都可以拿来做一个小项目。关键是在这个过程中实践你的AI产品思维。
2. 在自己的项目里尝试加一点“AI元素”
大部分项目，加个AI助手、知识管理都是不违和的，尝试一下说服领导，AI元素只要一沾边，简历就好润色了，你懂的。
总之，入门AI产品经理，没经验真的不是什么大问题，尤其AI应用产品经理，其实只是一层窗户纸，就看你有没有动力和魄力去捅一下。
原文作者：悦木Ivy