“AI会不会取代产品经理？”——这是近年来产品经理圈子里最热门的话题之一。随着ChatGPT、Deepseek、Grok 3、K1.6 - IOI - High、Midjourney等AI工具的爆火，不少人开始担忧：AI会不会让产品经理这个岗位消失？我们是不是即将面临大面积的裁员？

AI确实正在改变产品经理的工作方式，但与其说它是“威胁”，不如说它是“机遇”。

一、AI对产品经理的冲击：哪些工作会被取代？

AI的快速发展，确实会对产品经理的部分工作产生影响：

需求文档撰写：AI可以快速生成清晰、结构化的需求文档，甚至可以根据用户反馈自动调整需求优先级。

竞品分析：AI可以快速抓取和分析海量数据，生成详细的竞品分析报告，帮助产品经理更高效地了解市场动态。

用户调研：AI可以通过分析用户行为数据、社交媒体评论等，自动生成用户画像和需求洞察，减少人工调研的成本和时间。

这些重复性、规则性强的工作，未来很可能会被AI工具取代。

二、AI时代，产品经理的核心价值是什么？

虽然AI可以替代部分工作，但它无法取代产品经理的核心价值：

对用户需求的深刻洞察：AI可以分析数据，但无法真正理解用户的情感和动机。产品经理需要具备同理心，能够站在用户的角度思考问题，挖掘用户的真实需求。

对商业模式的创新思考：AI可以优化现有的商业模式，但无法创造全新的商业模式。产品经理需要具备商业思维，能够洞察市场趋势，设计出具有竞争力的商业模式。

对产品方向的战略决策：AI可以提供数据支持，但无法做出最终决策。产品经理需要具备战略眼光，能够权衡利弊，做出正确的产品决策。

对团队协作的领导能力：AI可以辅助沟通，但无法替代人与人之间的协作。产品经理需要具备领导力，能够协调各方资源，推动产品落地。

AI时代，产品经理需要从“执行者”转型为“决策者”，从“画图仔”升级为“产品领袖”。

三、AI时代，产品经理如何“逆风翻盘”？

面对AI的冲击，产品经理需要积极拥抱变化，提升自身能力：

学习AI工具： 熟练掌握各种AI工具，将其应用到日常工作中，提升工作效率。

培养数据思维： 学习数据分析方法，能够从数据中挖掘用户洞察，指导产品决策。

提升商业思维： 学习商业知识，了解市场趋势，能够设计出具有商业价值的产品。

加强沟通协作： 提升沟通技巧，能够与不同背景的人高效协作，推动产品落地。

AI时代，产品经理需要不断学习，不断进化，才能在激烈的竞争中立于不败之地。

四、未来产品经理圈子：资源整合将成为核心竞争力

随着AI工具的普及，产品经理的工作效率将大幅提升，但与此同时，产品资源的整合能力将成为未来产品经理的核心竞争力。

资源整合能力： 未来，产品经理需要具备整合各种资源的能力，包括技术资源、设计资源、市场资源等，才能快速高效地打造出优秀的产品。

平台赋能： 未来，产品经理交易买卖平台将成为产品经理获取资源、拓展人脉的重要渠道。

平台优势：

资源丰富： 涵盖产品经理培训、需求分析、原型设计、项目外包等多种服务，满足不同用户需求。

高效便捷： 在线微信沟通、一键下单，省去繁琐的中间环节，提升合作效率。

五、案例分享：AI时代的产品经理如何“逆风翻盘”？

案例一： 某电商平台的产品经理利用AI工具分析用户行为数据，发现了一个未被满足的用户需求，并据此设计了一款新产品，成功抢占市场先机。

案例二： 某社交App的产品经理利用AI工具生成用户画像，并根据用户画像优化产品功能，大幅提升了用户活跃度和留存率。

六、总结

AI时代，产品经理面临着前所未有的挑战，但也蕴藏着巨大的机遇。与其担心被AI取代，不如积极拥抱变化，提升自身能力，成为AI时代的“弄潮儿”。

AI产品经理，0基础小白入门指南

作为一个零基础小白，如何做到真正的入局AI产品？

什么才叫真正的入局？

是否懂 AI、是否懂产品经理，是否具备利用大模型去开发应用能力，是否能够对大模型进行调优，将会是决定自己职业前景的重要参数。

你是否遇到这些问题：

1、传统产品经理

• 不懂Al无法对AI产品做出判断，和技术沟通丧失话语权
• 不了解 AI产品经理的工作流程、重点

2、互联网业务负责人/运营

• 对AI焦虑，又不知道怎么落地到业务中想做定制化AI产品并落地创收缺乏实战指导

3、大学生/小白

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学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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