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德州之星ai软件
2025-04-24 09:58:35

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“产品经理”的技能条需要更新了

焦虑往往伴随着机会。

随着大模型走向垂直场景,产品思维正在重回高光。

“虽然通用场景可能被模型吞噬,但垂直领域仍有巨大空间。”在程龙看来,“企业客户需要的不仅是生成能力,还有稳定性、可控性和工作流整合,这些都需要深度的产品设计。”

这种行业洞察力成为产品差异化的关键。他分享了一个例子:“有次创投会上,一个年轻编剧写了 90 年代的摇滚故事,说主角因为家庭原因放弃了乐队。评委立刻指出: 90 年代的摇滚乐手不会因为这种原因放弃梦想。还有人写东北有八层没电梯的楼,老东北人直接说"不存在"。这些行业知识,通用模型很难掌握。”

程龙开始与影视公司合作共建,将更多行业Know-how融入其中。

“对专业导演和制片人而言,他们需要精确控制画面构图,近景、中景、远景、俯瞰、仰视比较简单,还有更多专业的比如荷兰角,过肩镜头(两人相对,镜头处于某人背后)、超特写等专业视角。所以要避开与通用大模型的正面竞争,我们必须瞄准更垂直、更专业的细分领域。”

从更长的时间线来看,大模型公司本身也在经历一场从技术驱动向产品驱动的转型。

OpenAI便是典型案例。从最初几乎没有产品经理的纯研究型组织,到现在大量招聘产品经理、设计师和用户研究人员,OpenAI的组织结构正在悄然变化。这家公司已从单纯追求模型性能提升,转向构建真正面向终端用户的产品体验并建立庞大的生态。

国内的Kimi团队更是如此,在基座大模型还未出现明显代际差异之时,Kimi就凭借“少即是多”的界面设计,对各类输入文件的稳定解析,兼具网页版、APP、小程序、插件的灵活形态......等等的这些产品思维,在C端市场收获了忠实粉丝。

这些在第一阶段就进入大模型的AI产品经理们,需要考虑的是如何在有限的AI水平、用户认知水平下,让更多人更好地用AI。

而如今进入第二阶段,产品经理们正在接入后训练,与算法研发一起确定模型在下一次迭代的方向。

Pixverse的毒液特效、GPT的吉卜力风格都表明模型正向产品方向转化,进行特定训练。

很多时候,对产品经理来说惊艳的功能,可能是技术人员觉得不值一提的优化。一位基座大模型的API产品经理方琦说道,“从算法或技术角度,研发人员愿意深耕研究,但有些能力点是否符合市场需求,是不是当下最紧迫的,需要产品经理给反馈。我们作为更接近市场的人,需要提供更有价值的信息。”

特别是对于中高级产品经理而言,商业化是必修课。“现在做一个产品并不难,关键是你做出的东西是否有人愿意付费,这才是挑战。个人开发者现在很多,我们团队中不少人也在自己做小AI产品,但根本问题是缺乏有效连接用户的渠道。”程龙补充道。

这也是为什么如今阿里、美团、字节等各个大厂都在大量招聘AI产品经理,在大模型走向大众的过程中,需要找到技术路线,需要找到方向,更更需要找到有竞争力、能商业化的方向。

如今AI产品经理的工作要求和内容,已经逐渐与传统互联网产品经理拉开了差距。曾经,张小龙被奉为产品之神,核心在于他对人性的深刻理解,而不是对特定技术的掌握或是对商业化的敏锐。但在AI时代,产品经理必须同时理解人性和技术边界,技术和商业化落地之间的关系,并且还在不断变化、分化出更多角色。

“产品经理”不会消亡,被“杀死”的是旧时代的产品经理。谁先走出从对过往光环的虚无追逐,谁就可以更早抓住新的AI时代产品经理的巨大机会。



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