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荣耀标识面了200+AI产品经理后，我发现能“拿Offer”的这3项能力很强！
年底了，最近聊了一些产品同学，90%都在准备AI产品经理求职了，边上班边补AI知识，边改简历边悄悄面试。然后发现AI产品转型好像没有想象中的简单。
AI技术知识学了一堆，简历也写满了“基于大模型打造XX功能”、“利用RAG落地了XX，优化了”看着很漂亮，但是面试总过不了。问题出在哪里？
为了帮助大家更好突破求职难关，我们邀请了深耕产品领域21年，目前也在做AI产品实践的妈妈网产品副总裁@黄友敬老师从管理层面试官的角度，来为大家拆解优秀AI产品经理必备的3大核心能力。
1、产品经理能力新要求一：技术直觉与认知边界
大多数企业招一个AI产品经理进到公司，不是让他来写代码，当半个算法/技术用的，所以AI产品经理的懂技术，是需要你理解技术的基础概念、能力边界和成本边界。
比如当面试官问到：
我们要做一个法律咨询的AI工具：我们是应该选择「Fine-turning」一个通用大模型，还是采用「RAG」技术？请你解释一下这两个方案分别是什么，以及你对它们的理解？
不了解的产品人，不清楚两种技术的优劣势，可能已经大脑一片空白。
优秀的产品人会说：我会选择用RAG技术方案，主要基于以下考虑：
Fine-turning：一个聪明的通才（通用模型）去法学院进行长期、深入的专门培训后，他内化了法律知识，但成本高、周期长，而且未来法律更新了，还需要重新培训。
RAG：给同一个通才配一个随身携带、即时更新的《法律百科全书》。当他遇到问题时，先快速查阅百科全书，然后结合书本知识和你提问的语境来回答。
所以适用RAG能以最低成本、最快速度提供一个准确、可控、知识可更新的MVP。当产品成熟、有海量专有数据后，再考虑微调来优化模型的“对话风格”或“复杂推理能力”可能更合适。
高薪AI产品经理和普通产品差异就在：
优秀的AI产品候选人不仅知道“用什么”，更知道“为什么用”、“用它的代价是什么”，以及“备选方案是什么”。他能把一个技术选型问题，上升到成本、效率、风险和未来迭代的系统层面去思考。这背后，是对技术原理的深刻洞察和对商业目标的清晰认知。
产品经理能力新要求二：AI产品感（创造真价值）
请为微信中的「家庭群」设计一个AI功能，解决一个真实的用户痛点，并与微信原有功能进行很好的融合。
直播现场，有同学说设置一个AI自动记账，整理家庭账单，人情份子钱等等。答案不能说有错，也不会眼前一亮。
老师也当场给出了一个更新颖需求点：
识别痛点：一个核心痛点是「信息可信度验证」。长辈常转发一些伪科学和谣言文章，子女不便直接反驳，造成困扰。
设计AI功能：设计一个「AI后台静默验证」功能，无感触发：当有链接在群内被分享时，AI在后台自动对其进行可信度分析（如溯源权威媒体、查证事实核查平台），在链接的预览卡片下方，用非常小的灰色字体，谨慎地展示事实验证后的结果并给出相应提示。
优秀的AI产品经理永远从用户的真实困境出发，去思考AI技术如何能创造10倍好的体验。他们能精准地定义问题，并把AI的能力，转化为可衡量的用户价值和商业价值。
产品经理能力新要求三：AI产品的落地与评估
企业判断你是否胜任岗位，最重要的一点就是是否有落地经验，业务经验匹配度是否高；其次就是落地数据展现的产品价值。
面试官会如何考核呢？
如果有真实的项目经验，和清晰的产品逻辑，可以这么回答：
否定直接归因：不能直接根据这个数据断定新模型成功。这可能是因为在新版本上线期间，恰好有一批更愿意使用AI的高质量用户涌入，或者是同时进行的市场活动带来的数据偏差。
设计科学实验：可以通过A/B测试的方式进行验证。将灰度用户随机分为两组：A组（对照组）使用旧模型，B组（实验组）使用新模型。确保两组用户在其他维度上分布一致。观察2组用户在「用户采纳率」上是否有显著差异。
如果以上这些问题如果你能游刃有余应对，那么你也具备扎实的AI产品经理核心技能。有机会抓住AI时代新机遇，成为企业需要的AI产品经理！
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产品经理在实际项目推进中，常常会面临业务类型相互交织的情况。从产品的构思、设计到上线推广，一个项目既可能涉及 C 端产品的用户体验提升，也可能涵盖 B 端产品的复杂业务流程管理。这就要求产品经理对两种业务类型都有深刻的理解和实践能力。
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最后，我想说的是：AI时代来临，行业整体对于产品经理的能力要求也进一步升级。
不同行业和领域对产品经理的能力要求已经从单一的具备产品专业能力演变成了兼具产品专业技能+行业/业务知识，且能将知识和技能迁移应用到具体业务场景中的复合型人才。
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