现在的AI产品经理如何保持自己的产品竞争力

现在AI大模型在软件开发与编码测试上，几乎可以说是替代了各类程序员，从普通的、再到高阶的，唯一AI还没有办法做的世界模型，能够对世界去理解的。

这就是空间计算类的产品。

而在现在AI互联网下，现在的AI产品经理如何保持自己的AI产品有竞争力，我认为有4点是核心技术。

1.保持用户需求的挖掘

好的产品来自以用户体验，而不是技术，任何技术都是服务于人类的，因此能不能让自己的产品最佳匹配用户需求才是AI产品经理要不断去做的，不断去挖掘、发现、用户在AI产品过程中的阻断点，或者痛点、爽点，需要产品经理自己不断使用。

我见过很多的产品经理，自己是公司的产品某个模块或者某个产品线的负责人，但自己却不是产品的主流用户，并且在产品经理行业，这种情况非常常见，比如我曾经做过某类炒股软件，但是实际上我根本不炒股，也没有兴趣，每天做这个炒股软件就是为了一份工资，或者让自己成为产品经理。

对于我来说，我把当初那份产品经理工作当做入门，所以选择了一个自己不喜欢的产品工作，有的是要求有大厂经验，有的是要求有学校的实习经验，而作为没有产品经理工作经验的我，这无非就是一个入门门槛机会。

而自己永远不是自己公司产品的用户，每天上班被迫打开自己的产品，而这样的产品经理做的AI产品，我认为肯定是不行的。

其次，不仅是产品经理，最好是整个团队的核心人员， 从开发、产品、再到UI设计师都是自己产品的用户，才能够保持用户需求的挖掘全方位的。

要做到这一点非常难，而创业团队却很容易。

所以一个优秀的产品研发团队，以及创业团队，首先自己、团队就要天天喜欢用。

2.套壳背后的模型索引、模型机制、以及模型浅层优化

除了模型公司，现在所有的AI产品几乎都是都是套壳，但是套壳的方式不一样，有的是团队一个模型坚持套壳，有的则是像manus一样多个模型互相替换，那个场景下适合什么模型，就用什么模型，而不是全部被某一个模型锁死。

这种就是典型的套壳思维，而现在做AI产品，都是要有套壳思维，产品在单模态、多模态上都能够不仅是依靠一家模型公司，而是根据用户的输入需求、以及当前的环境上下文等等，专注给用户提供普通模型都不能提供的答案或内容。

如果只是靠一家模型套壳，那么产品的天花板就很低，同时赚钱了容易被自己最常用的模型公司干掉。

套壳看起来简单，但是并不容易

很多AI产品经理想做又很难做，同时想做又很容易做的事情。第一件事就是做任何AI的产品公司要有预算，不管是本地化算力还是云API，在开放给用户之前需要大量的测试、调试、产品经理来评判结果，而不像以前做产品只是点击功能是否页面路径正确，而纯native的AI产品则是要生产主要场景类正确答案，这个调试过程需要费用。

目前国内能够使用的API厂商也至少四五家主流，所以什么时候切换模型，以及用最好的模型能力，在测试使用过程中需要烧钱，这是AI产品经理很难做到的，但老板同意，也是最容易做到的。

最后就是测试与打磨了。

3.用户的付费订阅养成用户习惯之前，先烧钱

在国内的情况，付费订阅的商业模式是跑不通的，最好是将AI变成某一个商品，用户才愿意付费。

比如用户为歌曲付费，用户某个视频付费，这些是将AI变成了虚拟产品，而让用户为其订阅，订阅之前的成本以及ROI都是较难达到的。

用户流量、产品用户门槛、用户付费转化，这一条路需要的是产品经理、运营、以及广告预算投入等。

能够懂运营、以及流量基本机制，与平台各类推荐算法倾向，也是现在AI产品经理要做的，因为你的AI产品出来上线之后接下来就是要到各类平台去。

4.真的要终生学习：随时了解模型的benchmark以及模型优劣势

相较于3点，这一点反而是要求AI 产品经理做的事情了，随时了benchmark以及模型的通用能力变化，以及上下文参数长度、tokens成本，是AI产品最直接的降低成本，同时各类agent框架辅助成为自己的AI产品。

所以现在的AI产品与AI产品经理比以前工作都要累，不仅是因为要快，而且还有一个原因，需求不仅是来自用户，而且要随时了解到最新的模型bencmark，要懂运营、产品、以及agent。

这就是现在AI产品的AI产品经理竞争力。

今天的分享就到这里。

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