在這個科技迅猛進步的時代，人工智能技術已經深入各行各業。企業對產品經理的角色設定提出了新的要求，這一變化既帶來了就業市場的新趨勢，也構成了新的挑戰，吸引了眾多從業者的關注。

AI重塑產品經理角色

企業在招聘產品經理時，對AI技術有了新的要求。例如，涉及到AI大模型和AI技術的應用。在瀏覽招聘網站時，可以發現許多產品經理職位明確要求具備這些技能。這表明AI技術促使產品經理需要學習新的技能。盡管AI產品經理的目標同樣是提升用戶體驗，但在工作初期，他們的關注點與傳統產品經理有所不同。

AI產品經理需關注相關技術參數。以智能語音產品為例，在開發前需確定語音識別的精確度標準，這涉及AI技術的限制，而這一點是傳統產品經理較少關注的領域。

AI提升操作效率憑借提示詞

產品經理可將提示性詞匯融入產品結構。以某辦公軟件為例，若合理配置提示詞，用戶便能迅速定位功能區域。此舉有助于提高用戶操作速度。

在整個操作流程中，用戶無需察覺到AI的存在。類似智能助手這類產品，用戶只需輕松輸入信息，便可獲得所需結果。對用戶而言，操作既簡單又方便，這也是產品經理們追求的目標。

行業差異影響AI技術選擇

各行業的AI模型與參數會有所調整。比如，醫療領域的數據需求與金融領域存在顯著差異。在醫療領域，對數據的精確度和保護性要求尤為嚴格。若以某醫療產品為例進行實踐，便能更好地把握該行業AI的具體需求。

AI產品經理通過這種方式，可以更高效地提升行業內的專業技能，使得產品設計更具目的性。以藝術品鑒定為例，在圖像識別的應用上，不能采用通用的模型，而需根據藝術品的特性來定制模型。

AI+產品經理訓練營課程內容

課程內容廣泛，包括C端產品、平臺產品等五大領域。在培訓過程中，我們會深入剖析主流應用程序。有的學員通過拆解一款社交軟件的操作流程，對自身設計業務流程有了新的領悟。

訓練營的課程中會介紹數據標注的相關知識。比如，會詳細講解開源的CVAT工具在數據標注方面的應用，講解方式既實用又易于理解。通過這樣的學習，學員能夠更好地理解和掌握數據標注和模型訓練的基本原理。

數據在AI產品管理中的作用

作為AI產品經理，需運用數據來評估AI模型。以某智能客服產品為例，我們通過搜集用戶對話記錄，對模型的準確性進行評估，并優化功能界面。同時，還需確立產品的關鍵數據指標，例如頁面停留時間便是其中關鍵指標之一。產品發布后，其優化工作將基于數據埋點所收集的數據進行。

需要整理技術及業務方面的數據信息，這是我們的日常工作內容。若數據標準不統一，可能會造成對數據的錯誤解讀，進而影響產品的優化決策。

云木鳥新媒體伴侶案例學習

訓練營中將教授云木鳥新媒體助手從無到有的AI功能產品設計。學員將模擬產品經理的角色進行設計實踐。這個過程充滿挑戰性。這款AI產品從研發到正式發布期間，存在不少缺陷和需要改進的地方。深入學習有助于加強學員對AI產品痛點和設計理念的理解。例如，在交互設計方面，該產品多次進行了修改，學習這些經驗有助于提高學員解決實際問題的能力。

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