不同類型的產品經理可能有著不同的工作內容，那么，AI產品經理和普通產品經理之間的工作內容、工作職責、技能要求等方面，存在著哪些具體差異？這篇文章里，作者就進行了總結和梳理，一起來看看吧。

一、工作內容的差異

1. AI產品經理

1）數據驅動

• 深入數據的核心：AI PM不僅僅是看數據，他們需要深入到數據的核心，理解數據背后的含義。例如，在推薦系統中，用戶的點擊率、停留時間和轉化率都是重要的指標，但AI PM需要進一步分析，了解用戶的真實需求和行為模式。
• 與數據科學家的合作：AI PM需要與數據科學家緊密合作，共同確定數據的收集方法、數據的處理流程和分析方法。這需要AI PM具備一定的數據知識，能夠與數據科學家進行深入的交流。
• 數據的完整性和質量：數據的完整性和質量是AI產品成功的關鍵。AI PM需要確保數據的來源可靠，數據的處理過程沒有偏見，數據的分析方法是科學的。

2）模型迭代

• 不斷的試錯：AI產品的迭代往往伴隨著不斷的試錯。AI PM需要有足夠的耐心，不斷地優化模型，測試新的算法，直到達到預期的效果。
• 與工程師的合作：模型的實現需要工程師的支持。AI PM需要與工程師緊密合作，確保模型的實現與設計相符，同時也要考慮到實際的技術限制。
• 用戶反饋的重要性：模型的優化不僅僅是技術問題，還需要考慮到用戶的反饋。AI PM需要收集用戶的反饋，了解模型在實際應用中的效果，根據反饋進行調整。

3）風險管理

• 倫理問題：AI產品可能會帶來倫理問題，例如面部識別技術可能會侵犯用戶的隱私。AI PM需要對這些問題有所了解，確保產品在倫理上是可接受的。
• 隱私保護：隱私保護是AI產品的重要問題。AI PM需要確保數據的收集和處理都符合隱私法規，保護用戶的隱私。
• 技術風險：AI產品還可能帶來技術風險，例如模型的偏見、誤判等。AI PM需要對這些風險有所了解，并采取措施進行管理。

2. 普通產品經理

2）用戶需求

• 深入市場調研：傳統的PM需要深入市場，與用戶進行面對面的交流，了解用戶的真實需求。這需要PM具備良好的溝通能力和觀察力，能夠從用戶的話語中提取有價值的信息。
• 用戶畫像的建立：了解用戶的痛點和需求后，PM需要建立用戶畫像，明確目標用戶的特點和需求，為產品的設計提供指導。
• 需求的優先級：用戶的需求往往是多樣的，PM需要確定需求的優先級，確保資源的合理分配。

2）產品設計

• 與設計師的合作：產品的設計需要與設計師緊密合作。PM需要明確產品的設計目標，與設計師共同確定設計方案。
• 用戶體驗的重要性：產品的成功往往取決于用戶體驗。PM需要關注產品的每一個細節，確保產品的用戶體驗達到最佳。
• 迭代與優化：產品的設計并不是一次性的，需要根據用戶的反饋進行迭代和優化。PM需要有足夠的耐心和決心，不斷地改進產品，滿足用戶的期望。

3）項目管理

• 項目的進度控制：PM需要控制項目的進度，確保產品按時上線。這需要PM具備一定的項目管理知識，能夠合理分配資源，確保項目的順利進行。
• 風險管理：項目在進行中可能會遇到各種風險，例如技術難題、資源不足等。PM需要對這些風險有所了解，并采取措施進行管理。
• 團隊合作：項目的成功需要團隊的合作。PM需要與團隊成員建立良好的關系，確保團隊的合作和溝通。

二、技能要求的差異

1. AI產品經理

1）技術背景

• 算法理解：AI PM不僅需要知道模型如何工作，更要理解背后的算法邏輯。例如，在使用深度學習模型時，了解卷積神經網絡、循環神經網絡的基本原理和應用場景是至關重要的。
• 編程能力：盡管AI PM不需要像工程師那樣編寫大量代碼，但基本的編程能力可以幫助他們更好地與技術團隊溝通，甚至在必要時進行簡單的原型驗證。
• 技術趨勢敏感度：AI領域的技術迅速發展，AI PM需要持續關注新的技術趨勢，如強化學習、生成對抗網絡等，以確保產品始終保持競爭力。

2）數據分析

• 工具熟練度：如Python的pandas、R或SQL等數據處理工具，能夠幫助AI PM快速分析數據，提取關鍵信息。
• 統計學基礎：從數據中提取有意義的結論需要統計學的知識。例如，A/B測試、假設檢驗等都是AI PM日常工作中常用的方法。
• 數據可視化：將復雜的數據以圖形的方式展現出來，可以幫助團隊更好地理解數據，這需要AI PM掌握如Tableau、PowerBI等數據可視化工具。

3）跨部門合作

• 溝通橋梁：AI PM往往扮演著技術團隊與其他部門之間的橋梁角色，需要有強大的溝通和協調能力。
• 項目管理：與數據科學家、工程師和設計師合作，確保項目的順利進行，這需要AI PM具備一定的項目管理技能。
• 沖突調解：在跨部門合作中，可能會出現不同的意見和觀點，AI PM需要有能力調解這些沖突，確保團隊的合作和諧。

2. 普通產品經理

1）溝通能力

• 需求溝通：PM需要與用戶、團隊成員甚至高層管理進行溝通，確保產品的需求被準確地傳達和理解。
• 團隊協作：PM需要與設計、開發、市場等多個部門合作，這需要他們具備出色的團隊協作能力。
• 說服力：在推進項目時，PM可能需要說服其他部門或高層管理支持自己的決策，這需要他們具備一定的說服力。

2）市場分析

• 競品分析：了解競爭對手的產品特點、優勢和劣勢，可以幫助PM確定自己產品的定位和策略。
• 行業趨勢：了解行業的發展趨勢和變化，可以幫助PM預測未來的市場需求，提前做好準備。
• 用戶行為分析：通過對用戶行為的分析，PM可以更好地了解用戶的需求和痛點，為產品的優化提供方向。

3）用戶體驗

• 設計原則：PM需要了解設計的基本原則，如一致性、簡潔性等，確保產品的設計滿足用戶的期望。
• 用戶反饋：收集和分析用戶的反饋，是PM優化產品的重要依據。
• 交互設計：雖然PM不需要像設計師那樣進行交互設計，但他們需要了解交互設計的基本原則，確保產品的交互設計滿足用戶的需求。

三、職責的差異

1. AI產品經理

1）模型優化

• 實驗設計與驗證：AI PM不僅要關心模型的效果，還要設計有效的實驗來驗證模型的效果。這可能涉及到A/B測試、多臂老虎機策略等復雜的實驗設計方法。
• 持續學習與調整：隨著數據的增加和環境的變化，模型可能會出現退化。AI PM需要持續監控模型的表現，根據新的數據和反饋進行調整。
• 與研發團隊的深度合作：模型的優化不僅是算法的問題，還涉及到工程實現、系統穩定性等多方面的因素。AI PM需要與研發團隊深度合作，確保模型的穩定運行。

2）數據管理

• 數據鏈路的完整性：從數據的采集、存儲、處理到應用，每一個環節都可能影響到數據的質量。AI PM需要確保數據鏈路的完整性，避免數據丟失、錯誤等問題。
• 數據安全與合規：隨著數據隱私法規的日益嚴格，AI PM需要確保數據的收集和處理都符合相關法規，避免法律風險。
• 數據的價值挖掘：數據不僅僅是模型的輸入，還包含了大量的商業價值。AI PM需要挖掘數據的價值，為企業創造更多的商業機會。

3）風險控制

• 技術風險的識別與應對：AI產品可能會因為模型的誤判、系統的不穩定等問題導致技術風險。AI PM需要及時識別這些風險，并采取措施進行應對。
• 倫理與社會責任：AI產品可能會帶來倫理問題，如算法偏見、隱私泄露等。AI PM需要深入思考這些問題，確保產品在倫理上是可接受的，同時承擔起社會責任。
• 與公關與法務的合作：當AI產品出現問題時，可能會引發公眾的關注和質疑。AI PM需要與公關和法務部門合作，妥善處理這些問題，維護企業的形象和聲譽。

2. 普通產品經理

1）需求管理

• 需求的深度挖掘：PM不僅要收集用戶的需求，還要深入挖掘需求背后的原因，了解用戶的真實需求和動機。
• 需求的變化與調整：市場和用戶的需求是不斷變化的，PM需要持續關注需求的變化，及時調整產品策略。
• 與銷售與市場的合作：銷售和市場部門是PM了解市場和用戶需求的重要途徑。PM需要與他們緊密合作，共同確定產品的方向和策略。

2）項目進度

• 項目的里程碑與關鍵節點：PM需要明確項目的里程碑和關鍵節點，確保項目的順利進行。
• 資源的分配與調整：項目的進度可能會受到資源的限制。PM需要合理分配資源，確保關鍵任務的完成。
• 風險的預測與應對：項目在進行中可能會遇到各種風險，如技術難題、資源不足等。PM需要提前預測這些風險，并制定應對策略。

3）市場推廣

• 產品的定位與策略：PM需要明確產品的定位，制定有效的市場推廣策略。
• 與市場與銷售的深度合作：市場推廣的成功需要市場和銷售部門的支持。PM需要與他們深度合作，確保產品的市場推廣效果。
• 用戶反饋與市場調整：市場推廣的過程中，PM需要收集用戶的反饋，根據反饋調整市場策略，確保產品的市場份額不斷增長。