ChatGPT阅读了最新的文章《面试百余人后，我对 AI 产品岗的几点感受》，摘要如下

AI产品经理招聘中发现，真正懂大模型技术的人稀缺，多数候选人仅停留在表面应用，行业正从粗放发展转向精细化，需技术、业务与落地能力兼备。

以下是基于原文整理出的10条关于产品经理的建议，涵盖技术认知、行业趋势、职业发展等多方面内容：

1. 真正懂AI技术的从业者稀缺，产品经理需深入理解底层技术

  • 许多候选人自称“熟悉AI产品设计”，但实际停留在调用API、Prompt调优等浅层应用，缺乏对如MCP、Function Call、RAG等关键概念的深入理解。

2. AI产品需区分“AI增强”与“AI原生”

  • “AI增强”是传统产品加智能插件，而“AI原生”则需彻底重构产品逻辑，例如多Agent自主协作，这需要打破组织壁垒，并接受“机器可能比人做得更好”的新思维。

3. AI技术迭代飞快，产品经理需持续学习与适应

  • 从单轮对话优化到多Agent协作，从推理模型到语言模型融合，技术更新节奏极快，要求产品经理紧跟趋势，具备快速学习和落地能力。

4. 创业者的回归反映AI市场波动与挑战

  • 部分创业者因融资困难或技术迭代压力而回归职场，但往往需从基层重新起步，心理落差较大，也反映出当前AI创业环境的不确定性。

5. 产品经理需具备从技术到商业的转换能力

  • 能将技术语言转化为用户价值，例如通过优化模型参数提升教育类AI产品的准确率，从而带动用户续费率增长，这类“懂技术、通业务”的能力成为稀缺人才。

6. 大厂内部的AI产品经理面临“工具化”困境

  • 一些大厂AI产品经理长期从事内部工具优化，缺乏用户视角，跳槽时面临重新适应C端用户沟通的挑战，凸显行业对“能掌舵”的产品经理需求。

7. 招聘标准从“术语堆砌”转向“价值创造”

  • 招聘不再仅看简历中的技术术语，更关注候选人是否能将技术落地为可量化的商业成果，例如提升用户留存率、优化推荐效果等。

8. AI面试工具已具备一定分析能力，但不能替代人工判断

  • AI工具在初筛中能提供更细致的反馈，如指出需求分析中忽略下沉市场，但仍有局限，最终仍需依靠产品经理的专业判断与行业经验。

9. AI产品经理需具备拆解复杂问题的能力

  • 行业进入“精耕细作”阶段，产品经理需在技术、业务与市场之间找到平衡，能将复杂的AI技术转化为用户可感知的产品价值。

10. AI产品经理的未来在于“技术落地”的能力

  • 随着行业趋规范化，真正想做出有价值产品的从业者将更容易找到自己的位置。AI产品经理的核心竞争力，最终体现在能否将技术转化为用户手里的“真家伙”。

以上建议不仅适用于AI产品经理，也对传统产品经理在数字化转型背景下的职业发展具有参考价值。
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