1. 市场与用户洞察（定义“做什么”）
• AI 场景挖掘：在复杂的业务中，精准识别哪些环节可以用 AI 技术（如大模型、机器学习）来提升效率或创造新体验。
• 需求定义：将模糊的“智能化”需求，转化为具体的 AI 功能指标（如准确率、响应速度、召回率等）。
• 竞品与技术调研：不仅要看竞品功能，还要研究其背后的技术方案和模型能力。
2. 产品规划与设计（设计“怎么做”）
• 技术方案选型：决策是调用外部 API（如 OpenAI）、微调开源模型，还是自研模型。这直接决定了产品的成本和技术壁垒。
• 数据策略制定：规划如何获取、清洗、标注训练数据，以及如何设计数据闭环（Data Flywheel）让产品越用越聪明。
• Prompt 工程与交互设计：设计用户与 AI 交互的“咒语”（Prompt），以及处理 AI 犯错时的容错机制（如幻觉、偏见）。
3. 研发与项目管理（推动“做出来”）
• 跨团队协作：作为桥梁，协调算法工程师、数据工程师、前端/后端开发，确保技术方案落地。
• 指标监控：定义并监控 AI 产品的核心指标（如模型准确率、用户满意度、响应延迟），确保产品体验达标。
• 迭代优化：基于用户反馈和数据表现，持续优化模型和功能。
4. 商业化与运营（确保“有价值”）
• 成本控制：AI 产品（尤其是大模型）的算力成本极高，PM 需要平衡用户体验与成本，设计合理的收费或限流策略。
• 效果评估：建立科学的 A/B 测试体系，验证 AI 功能是否真的带来了业务增长。
核心能力要求
• 技术理解力：不需要写代码，但必须懂算法原理（如 NLP、CV）、模型训练流程和算力消耗。
• 数据敏感度：能看懂数据报表，理解数据分布对模型效果的影响。
• 逻辑与沟通：极强的逻辑思维，能将复杂的 AI 概念翻译给业务方，也能将业务需求翻译给技术团队。