看了十字路口这篇对谈，里面提到AI时代产品经理的分类。我觉得划分的特别棒，基于我的理解，再详细补充下。

1. AI数据产品经理（掌握AI的熟练度：★★★）

这类产品经理是AI模型成功的基石。他们擅长数据的采集、清洗、标注和分类，将非结构化数据转化为机器学习算法能够理解和利用的格式。确保数据的质量和多样性，以支持模型的泛化能力。他们的职责与数据产品经理类似，但需要更了解AI技术和AI对齐，才能更好生产出适合AI使用的数据。

具体工作可能包括：

• 与数据专家合作，确定所需的数据类型和格式。

• 设计和实施数据采集策略，包括自动化工具和手动数据收集。

• 与研发团队合作，找到合适的机器学习算法进行数据清洗和预处理，以去除噪声和不一致性。

• 与标注团队合作，确保数据标注的准确性和一致性。

• 管理数据集的版本控制和访问权限，以支持模型训练和测试。

• 监控数据集的使用情况，以优化数据的使用效率和成本效益。

2. 大模型评估产品经理（掌握AI的熟练度：★★★★）

负责评估和优化AI模型的性能，通过设计和实施测试集，对模型的准确性、鲁棒性和适应性进行评估。他们需要监控模型的迭代过程，确保每次更新都能带来性能的提升。这类产品经理AI背景更强，甚至可能是工程师转为产品经理角色。

具体工作可能包括：

• 设计和实施模型评估框架，包括选择合适的评估指标和测试集。

• 监控模型在不同场景下的表现，识别潜在的偏差和不足。

• 与研发团队合作，根据评估结果优化模型架构和参数。

• 管理模型的迭代过程，确保每次更新都能带来性能的提升。

• 与业务团队合作，确保模型评估与业务目标和用户需求保持一致。

3. AI原生应用产品经理（掌握AI的熟练度：★★★）

专注于AI原生产品的开发和优化，他们既了解AI技术又了解场景，可以有效将AI融入产品中，以提升用户体验和产品性能。这类产品经理需要与数据科学家、工程师和设计师紧密合作，共同推动AI产品的创新和优化。比如AI硬件Rabbit R1。

具体工作可能包括：

• 理解AI技术的发展趋势和潜在应用场景。

• 定义产品愿景和目标，确保产品与AI技术的融合能够带来真正的价值。

• 与跨职能团队合作，包括数据专家、工程师和设计师，共同推动产品的开发和优化。（与互联网产品经理类似）

• 管理产品开发周期，确保产品按时发布并满足质量标准。（与互联网产品经理类似）

• 监控产品性能和用户反馈，不断迭代和优化产品。（与互联网产品经理类似）

4. AI+产品经理（掌握AI的熟练度：★★）

在现有产品中融入AI功能，以提升产品的智能化水平。他们需要理解AI技术如何增强产品的核心价值，并设计出用户友好的AI功能。这类产品经理需要考虑如何将AI功能无缝集成到现有产品中，避免对用户体验造成干扰。

具体工作可能包括：：

• 分析现有产品的功能和用户需求，确定AI技术可以如何增强产品。

• 设计AI功能，确保它们与产品的整体用户体验和设计语言保持一致。

• 与研发团队合作，确保AI功能的实现既高效又稳定。

• 进行用户测试和反馈收集，以优化AI功能的性能和用户满意度。

• 管理AI功能的迭代和升级，以适应不断变化的技术和用户需求。

前3类产品经理是AI时代出来的新岗位机会。现有产品经理如果想做需要主动转型，即便不转型也会随着AI潮流过渡到第4类「AI+产品经理」。

最近看《AI3.0》这本书，还有一个体会。

移动互联网改变了我们接触互联网的方式，就像从固定电话到手机的转变。AI则是给互联网带来了新的能力，就像给汽车装上了自动驾驶系统。

过去，我们把互联网服务搬到手机上，移动互联网让我们随时随地上网；现在，作为产品经理要思考如何用AI让这些服务变得更加智能。

虽然两次转变都是技术升级，但它们带来的变化和机会是不同的。