AI时代，产品经理如何提升价值
昔日，亚马逊产品开发的专业壁垒，很大程度上源于信息不对称。谁能在竞品分析、Review解读、关键词提炼及价格带研判上更胜一筹，谁就更容易捕捉到商机。一份详尽的市场调研报告，便是一份实力的证明。如今，AI正极速压缩这些工作的成本。往昔耗时两日的调研，如今数小时即可产出；产品构思、功能规划及核心卖点的筛选，甚至能在一瞬间获得数十个方案。然而，企业的资金实力、供应链能力、库存水平及运营效能并未同步提升。机会虽多，但能承接的项目依旧稀缺。若产品经理仅因调研变快而盲目提出大量新品，AI未必能提升新品成功率，反倒可能
AI时代，产品经理如何不被淘汰？
💛欢迎点击上方蓝字“舅本华的书房”关注我 ↑第59篇原创文章（全文1547字，阅读预计4分钟）引子笔者自2017年硕士毕业起从事互联网产品经理工作，至今已九年。期间亲历移动互联网爆发红利，也走过疫情裁员的低谷，如今正面对AI浪潮的全面冲击。谈及AI对社会的冲击，许多人最担忧的是：它会不会夺走我们的工作？今天，我想结合自身经历，聊聊AI对产品经理岗位的真实影响。1.AI成了产品经理的“新搭档”过去一年，我常听同事说“这事交给AI吧”，仿佛AI已悄然成为团队里沉默的助手。我自己也早已习惯依赖它——从生活琐事到
AI职业全景：从技术到管理的岗位与证书指南
人工智能领域的职业版图早已超越算法工程师的范畴，构建起一个宏大且多元的就业生态。以下按职能分类，为您梳理了关键技能要点与对应认证，供各位参考。 💻 技术研发方向 机器学习/算法工程师 · 核心技能：具备深厚的数学功底、精通Python/R语言、熟练掌握TensorFlow/PyTorch框架，并熟悉MLOps及大数据架构。入职门槛高，极度看重项目经验与学术论文。 · 相关认证：Google专业机器学习工程师、AWS机器学习专项、NVIDIA深度学习认证、TensorFlow开发者证书。 AI应用/大模型开
AI辅助产品经理：科学化需求优先级排序策略
产品经理面临的常见困境，并非缺乏需求来源。而是需求堆积如山，管理层有构想、业务端有诉求、用户侧有反馈、运营部门要工具、销售团队要功能、客服系统要改进技术团队还会提议架构优化。每个需求听起来都至关重要。每个角色都认为自己的需求最紧迫。最终产品经理身处其间，极易沦为排期协调员：这个也想推进、那个也不能延误、谁催促得急，谁先安排、谁声音大，谁优先处理然而真正成熟的产品经理，不能仅凭直觉排定优先级。需求优先级排序，核心要解答三个问题：哪些需求当前必须执行？哪些需求可以延后处理？哪些需求暂时不值得投入？过往进行优先
AI产品经理工作流：如何用AI整理访谈并挖掘真实需求
许多产品经理在执行用户访谈时，最棘手之处往往并非无法开启对话。而在于访谈结束后，面对海量且杂乱的资料。满屏的录音记录、笔记摘录以及原始对话充斥着抱怨、提议、牢骚、情绪波动以及稍纵即逝的想法。虽然看似信息丰富，但在正式撰写需求文档时，往往感到无从下手。用户可能会说：“这个功能太糟糕了。”“这一步太繁琐了。”“我需要自动提醒。”“能否增加导出功能？”“一键处理最好。”如果产品经理只是原样列出这些，很容易变成“用户需求清单”。然而，用户陈述的往往是感受、问题、解决方案或情绪，而非需求。产品经理真正的职责是：从用
AI浪潮下产品经理的内修之道：向内探寻，沉淀直觉
"杭州 雨天 公交 Fine乐团。"--产品小登—「杭州植物园」游客稀少春季繁花似锦，夏季古木参天，秋季丹枫染林，冬季寒梅傲立越过此门，前路分岔可决意登顶北高峰亦可驻足观赏竹林从南至北 或由北向南，满眼皆是苍翠的绿意人迹罕至，可于石凳上静坐冥想无人叨扰—长久以来我坚信，直觉绝非凭空臆断，直觉是躯体先于意识给出解答初高中阶段，当数学题积累到一定量级，对于多数中等偏下的题型，躯体会比大脑更快锁定答案，随后只需借助排除法与验算来确认直觉的可靠度，这能极大提高解题效率，无需每题都从零推演这便是类似「精炼」的理念当
AI重塑开发规则：边界消融，价值永存
最近一年，Claude Code、Cursor 等 AI 编程工具的迅猛流行，正悄然改变软件团队的协作逻辑。曾经界限分明的分工流程正在瓦解：过去产品经理撰写文档并交付研发落地的传统模式，正被新方式取代。如今产品人员仅需用自然语言描述，就能让AI产出可运行的原型，这使得产研职能的界限变得前所未有的模糊。传统软件研发模式的核心，原本基于“代码生产成本高昂”这一底层假设。正因编写代码的人力开销大、后期修改成本高，团队才依赖严谨的需求评审、排期规划及精细分工，通过前置流程来管控风险并降低试错代价。然而，AI 完全
AI触手可及，为何多数人仍造不出优质产品？
身为一名产品经理，近来愈发强烈的一个体会：AI的入门门槛几乎已降至零，而产品推广的门槛却在持续攀升。回溯几年前，我们苦恼的是「技术不足」。想做智能客服、个性推荐、自动化办公、场景化智能工具，缺模型、缺算力、缺开发能力，处处受限。然而如今已截然不同。大模型开源可用、AI工具琳琅满目、各类开发接口成熟完备。只要有想法，技术层面几乎不存在做不到的事，落地的链路通畅无比。但一个残酷的真相接踵而至：技术不再稀缺，稀缺的是真正能落地、能解决问题的优质想法。AI时代的「模糊前端」困局。不少人困惑：工具都现成了，为何多数
AI让原型立等可取，但产品经理的核心挑战才刚开始
最近圈内热议AI对程序员工作的冲击，但产品经理群体似乎被讨论得少一些。这段时间结合自己团队管理、产品设计和使用AI工具的实践，我越来越清晰地感受到：产品经理的工作同样被AI深刻改变着。AI确实提升了产品设计环节的效率，页面、原型、演示版本都能快速产出。可问题在于，产出之后这个需求究竟有没有价值、产品该面向哪些用户、哪些结果可以信赖，反而成了更加棘手的课题。过去产品经理想把一个复杂需求阐述清楚，其实相当困难：口头表达太模糊，流程图只能呈现大致框架。即使完整讲述了，业务方也很难立即理解；真要做出可点击、可跳转
AI领域并非程序员专属！非技术出身的5条入行通道已开启
"AI领域？那不是程序员才去的地方吗？"——这句话在2026年已经过时了。脉脉高聘人才智库发布的《抢占AI新生代——2026年名校生求职招聘洞察》报告（以下简称报告）显示，1月~5月，新发校招AI岗位量同比增长47.3%，成为拉动校招结构变化的核心因素。同时，新发岗位AI渗透率从2025年的26.41%提升至2026年的37.56%，意味着每10个新发校招岗位中，接近4个与AI相关。更关键的是，知名招聘平台统计显示，AI相关岗位中明确要求"计算机相关专业"的比例从2024年的78%下降到了2026年的51
AI制造的低质量产品
近期，不少企业项目推行了新流程：产品经理借力AI产出原型与需求，研发人员直接照着做，设计师的角色逐渐被边缘化。表面上看，交付速度飞快，老板迅速验收，客户也能试用Demo。然而老板据此断定：设计师以后可以省了。然而，一旦你实际体验这些产品，就会发现一大堆通病：很难预料，若继续这样堆砌功能，产品会变得多臃肿。入口杂乱无章，页面层级模糊，功能逻辑混乱。导致用户做简单操作都要反复摸索。记得白鸦提过，2B产品容易在定制中越做越臃肿，而AI正在让这一过程加速。--用户有痛点才催生了各类产品。比如教学管理软件，本意是解
二本AI专业就业真相与普通学生出路解析
很多二本AI专业大三、大四的学生现在非常困惑，看着网上AI领域的高薪机会，自己投简历却经常没回音，甚至怀疑选错了专业。我是二本人工智能专业毕业，在技术求职领域摸爬滚打4年，接触过几百个同专业学弟学妹的求职结果，今天给大家详细分析二本AI的真实就业现状、适合的岗位和普通人能落地的方向，供参考。一、先说大实话：二本AI不是难就业，是选错方向难就业很多人被网络上AI的高薪宣传误导，以为学人工智能就能做算法、拿高薪，现实完全不是这样。猎聘2026年AI行业就业数据显示，AI核心算法岗位供需比仅为1:10，基本被9
2026年人工智能产品经理培训启动通知
各有关单位：为深入落实国家‘人工智能+’行动战略，强化人工智能领域专业人才培养，推动新质生产力与新兴业态发展，中国电子学会联合‘电子信息人才能力提升工程’培训服务机构（湖北智信融合教育科技有限公司，机构编码CIET161170）将举办2026年人工智能产品经理培训，现将有关事项通知如下：一培训对象各党政机关、企事业单位、社会团体中从事产品规划、项目管理、业务运营、信息化建设、数字化转型、AI应用落地等相关工作的人员；互联网、软件开发、人工智能、教育培训等领域从业人员；拟转岗从事人工智能产品经理工作的传统产
告别深夜PRD苦战！AI助手可分担产品经理八成执行任务
当撰写文档、设计原型、等候开发排程占据产品经理的日常时光，许多人陷入大量低价值重复劳动的泥潭，难以深入钻研业务精髓。7月4日，AI Spark首期线下交流活动圆满落幕，来自各行业的产品精英齐聚NBOPC赋能中心，跟随拥有9年政务数字化实战经验的专家Maggie，探索为产品经理定制开发的Vibe Coding运作流程。01关键困境整场分享植根于真实B端项目实践，Maggie 直面产品人的最大难题：拥有成熟的业务思路，却缺乏快速验证途径，一个简单的演示模型也要苦等开发排程。而Vibe Coding的精髓，在于
腾讯龙虾QClaw产品负责人张舒昱宣布出走，官方尚未置评
新浪科技讯 7月3日晚间消息，近日，有消息称腾讯QClaw产品经理张舒昱已离职。 据张舒昱本人在社交平台上发帖称，自己已于6月29日从腾讯离职。她还回顾了自己第一次做C端产品QClaw的历程，并提到“QC和WB是同一个老板，部分时间增长团队都是同一批人组成。” 她还提到，“内部从来没有什么赛马，所以每次有朋友贴脸开大问我的时候我都觉得很好玩，咋我都没听过赛马这种说法。当共识来了，大家都会做的。”并称，“后面进来了很多人，人多了，做的事儿多了，复杂度也更高了。尤其在如此巨大的一个组织。不过还是有非常多很不错