关于 AI 产品经理岗位的一些新洞察——来自两天几百人的交流

上周末，我去参加了AI 产品大会，因为我作为其中一个分论坛的发起人，我有机会跟其他分享嘉宾做了比较深的沟通。

除了嘉宾，还跟在场好多一线的产品同学也聊了不少。

整体的感受是：非常参差，跑的快的很硬核，走的慢的很着急(+懵)。

这期活动的嘉宾还是很硬核的，字节、阿里、百度、腾讯、京东、美团、滴滴、Kimi、Vidu、360、联想、快手、声网等等公司高 P 的业务 Leader，TRAE、Coze、千问办公、CatPaw、秒哒这些热门 Agent 产品的负责人都在。

因为活动已经结束了，嘉宾就不过多介绍了，重点给大家分享一下现场两天跟大家聊完后的一些洞察。

大厂高管视角

今年年初深圳场的那次 AI 产品大会我也参加了，相比于半年前，这次大家聊得东西完全不一样。

上次还主要聊 AI 的能力、咋玩、在什么业务里落地，这次直接跳过“具体怎么做的”这个环节，重点聊“做这些业务的人”了。

首先一个没聊就已经存在的共识：产品经理得能 Vibe 可用的东西出来。

我聊过的几家公司，都是给员工提供充足 Token 供给的，研发、产品、设计、运营、销售客服几乎全员都覆盖。有些是直接给 API，有些是自己买完了报销。

他们的产品经理，大部分 Token 都是消耗在 Coding 上了，写文档、做调研的花销不到 1/3。

能够使用 Agent 直接“蹬”产品出来，背后至少包含两个能力支撑：

1. 1. Agent 的使用能力：背后是 Prompt 的熟练应用和对 LLM 能力边界的理解
2. 2. 工程实现能力：背后是把 LLM 融合进业务并且能够稳定实现、跑通、迭代

这相当于：你 0-1 上线过一款产品，就代表着你能做需求分析、能写 PRD、能画原型、能推动设计研发协作。

其实挺恐怖的：如果你个人或者公司还在追求某个原子能力，而跑的快的人已经在看综合应用表现的效果了，这里面隐藏的差距非常大。

另一个指向相同的例子：产品经理 Vibe 的产品为啥不能上生产环境？

我发起的那场分论坛，美团的 AI 产品负责人(在主导 CatPaw、NoCode 系列 Agent 产品)邹总，有非常详细的分享美团的 AI 产品经理给业务同学做的直接在生产环境里跑的产品。

邹总分享完有一个现场的小伙伴提问：产品经理 Vibe 的产品上生产环境的风险怎么管理？

邹总回答的第一句就体现了断层：为什么认为产品经理 Vibe 的产品有风险、程序员 Vibe 的就没风险？

邹总分享和QA环节信息量超大

这里就存在一个不一样的“潜台词”：提问的小伙伴，认为产品经理不擅长 AI Coding，所以写出来的东西不能用；邹总则认为，现在的产品经理需要写出能直接上线的产品。

我在论坛开始前问过他对产品经理 Coding 能力的要求，他说已经是面试要考核的基本能力之一了。

“面试问 Vibe-Coding”和“要考核 Vibe-Coding”是完全两个不一样的要求。

前者是，如果你会、你能是惊喜，可以优先选择；后者是，有一套能力标准(做成什么样才能通关)。

另外几个高频在聊但是没有共识的话题：

1. 1. 产品 vs 研发的边界，岗位、人群、职责、协作等等，还没有太多共识出来
2. 2. “0-1 的新产品”和“历史积压的老项目”分别怎么把 AI 塞进去、用起来
3. 3. “产品经理吃香” 还是 “研发吃香”，以后产品多还是研发多
4. 4. “白纸应届生” 还是 “产品老油条” 哪个更有优势

一线产品人的视角

两天大会，除了众多学员一起吃饭、吹水以外，还聊了不少“不认识”的一线产品经理们。

有些是已经在做 AI 相关业务产品了，有些在观望想转，有些是被迫要 AI 化的传统产品。

现场大概得状态是：厅里面塞满了人，拿着手机一顿咔咔拍；屋外一堆一堆的站在一起就能聊，不用提前认识。

基本张口都是“你们公司已经开始用 AI 了么？”

两天“一堆儿一堆儿”聊下来大概三种状态：

1. 1. 卡壳型：已经在充分折腾 AI 了，遇到一堆落地的问题，各种跟我聊具体的解决方案
2. 2. 赋能型：公司已经在充分折腾 AI 提效了，虽然在做的产品跟 AI 不相关，但是被要求用好了给其他同事“赋能”，主要是跟我吐槽咋整
3. 3. 焦虑型：看不懂、用不上，着急、烦躁不知道从哪入手(这里面包括一些管理层)

这三种状态，表面看是处于不同状态的人，其实背后是巨大认知和能力 GAP：

1. 1. 在头疼具体业务问题的人，至少在 1 年前就开始主动拥抱或被动学习、研究、下场了；
2. 2. 被迫把 AI 用起来的人内核是“抵触”，甚至不如第三类“焦虑型”

先聊关于业务、能力的问题，下面是凭回忆整理的零散信息：

1. 1. 在解决具体问题的产品经理，卡点已经不是怎么用、怎么写提示词了，卡壳点变成了“上下文构建”问题。
2. 2. 能跑了，但是稳定性和可靠性不行，大家开始意识到对 LLM 的原理、能力边界和缺陷的理解是对做的东西质量的最大影响因素
3. 3. 卡点之二是协同问题，已有的系统能力摘不出来，摘出来了各种权限问题塞不到 AI 相关的业务里去。很多公司的状态甚至是：研发不给弄(其实是不会弄抵触)，没权限只能干瞪眼。
4. 4. 已有知识、资料等的重要性意识到了，去年前年随便搞 RAG 欠的债现在又得开始一个一个的还
5. 5. 之前数字化、IT 化瞎糊弄的公司，被直接跳槽了：根本没法干活，全是“纸糊的系统”，Leader 还贼自信给不合理的要求
6. 6. 给业务做个 Dify 工作流跟给一个 OpenClaw 没啥区别，Dify 那个反倒更稳
7. 7. 办公 Agent 还没普及，大部分用上 AI 的员工还在拿飞书连年初那个 OpenClaw 干活，群里一堆
8. 8. “真·赋能”的团队的 AI 产品经理主要在帮普通员工修 Skill，从各种市场下载的通用版本调用量几乎是个位数，但是产品经理给定制的，使用率极高
9. 9. 对业务的理解非常重要，靠 AI 给方案全是瞎扯淡的，给 LLM 的上下文 = 对业务的理解 = 业务系统信息 + 业务的各种规则规范

下面是一些“被迫要求赋能”的小伙伴给的信息，也供大家了解：

1. 1. 公司报销 Token，但是明确考核，得提交哪些是 AI “赋能”的，提效率是多少
2. 2. “数字员工”是被提及频率最高的词，都担心被蒸馏怎么办（其实真用的话他们自己也用不好……）
3. 3. 跨部门在用 AI 了，传过来的东西“又臭又长”，丢给 AI 看总结，自己干的时候也不用他们的东西
4. 4. 让 Agent 给做的 Skill 发给同事确实会被“抢着要”，因此被要求在公司分享，还拿了奖金（个案）
5. 5. 所有提到公司组织 AI 比赛的，结果都是不太好（没啥好作品、结果没啥用、老板不满意……）

补补课吧

这次线下活动，前面几期线下课的学员来了好多，在一起吃饭吹水的时候，大家对 AI、Agent 的理解很明显的会更落地业务、更扎实一点。

普遍的反馈是：带着具体问题学的原理、知识、技能，比为了学而学的要好用很多。

所以在这里向大家推荐我的《AI 产品经理转型实战营》线下课程

两天课程，包括：

• • 大模型的基本原理、缺陷和使用边界（通过 AI 做市场调研、写 PRD、画高保真原型三个实战项目掌握）
• • Workflow、RAG 和上下文工程（掌握 AI 赋能&Agent 赋能的关键能力原子化拆解）
• • API 调用、Tool Use 和 Agent 循环（上手开发一个真能干活的 Agent 程序）
• • MCP、Skill、CLI，以及怎样让产品对 Agent 更友好
• • Vibe-Coding 实战，从想法到可运行应用（三个 AI 赋能场景，交付完整作品）

第一期已经在过去的 1 个月完成交付，广受好评：

第二期开始招募，安排如下：

| 城市 | 时间 | 状态 | | --- | --- | --- | | 北京-2期 | 8月1-2日 | 🔴 已结营 | | 深圳-2期 | 8月15-16日 | 🟢 招募中 | | 上海-2期 | 8月22-23日 | 🟢 招募中 |

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