AI浪潮来袭，产品经理如何“自救”不被淘汰？

产品数据用户 AI 经理

发布于 2025-11-30

101

版权声明

我们非常重视原创文章，为尊重知识产权并避免潜在的版权问题，我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容，访问作者的公众号页面获取完整文章。

查看原文：AI浪潮来袭，产品经理如何“自救”不被淘汰？

文章来源：

产品班花

扫码关注公众号

扫码阅读

手机扫码阅读

前言

步入2025年，AI领域持续蓬勃发展，AI产品经理这一岗位也随之呈现出诸多全新趋势。

深度融合行业场景，打造垂直化AI产品：当下，AI技术不再浮于表面应用，而是深度扎根各行业。

以DeepSeek为代表的先进模型，促使AI产品经理挖掘特定行业的深层需求，开发更贴合行业场景的垂直化AI产品。

例如在医疗领域，AI产品经理借助DeepSeek强大的数据分析和学习能力，研发智能辅助诊断系统。

在金融行业，能利用模型开发智能风控系统，实时监测分析金融交易数据，快速识别潜在风险，及时发出预警，保障金融机构的资金安全。

在自动驾驶领域，AI决策直接关乎人身安全，产品经理要保证自动驾驶系统的决策依据，如何时加速、减速、转弯等，能清晰呈现，使驾驶者和监管部门放心。

在科技飞速发展的当下，AI正以雷霆万钧之势渗透进各个行业，深刻变革着产品的研发、设计、运营及管理模式。

产品经理作为产品的核心推动者，在AI时代遭遇了前所未有的挑战。

知名职场社交平台领英（LinkedIn）数据显示，过去两年，AI相关岗位招聘需求飙升300% ，且对传统产品经理的要求持续演变。

这警示着产品经理，若不及时转型提升，恐有被淘汰之虞。

一、AI时代产品经理面临的挑战

（一）技术鸿沟亟待跨越

AI技术体系庞大复杂，囊括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。

以深度学习来说，神经网络架构持续演进，从早期多层感知机（MLP）到如今被广泛应用的Transformer架构，新模型、新算法不断涌现。

麦肯锡全球研究院研究报告指出，80%的企业在应用AI技术时，面临技术人才短缺与员工技术能力不足的问题，产品经理也未能幸免。

对于非技术背景出身的产品经理而言，理解这些技术原理并运用到产品规划中，堪称一座难以跨越的高山。

要是无法精准把握技术边界与潜力，就容易在产品决策时出现偏差，致使产品无法契合市场需求。

据《哈佛商业评论》的一项调查显示，在尝试将AI技术融入产品的企业中，超过60%的企业表示，由于产品经理对AI技术理解有限，导致产品在技术实现和用户体验上存在严重问题。

例如，某家创业公司计划推出一款基于AI图像识别技术的时尚穿搭推荐APP，产品经理因对图像识别算法的理解不足，错误预估了算法的准确性和处理速度，使得APP上线后，频繁出现推荐服装与用户风格不匹配、加载时间过长等问题，用户流失率高达70%，最终该产品以失败告终。

（二）数据迷宫中的迷失

AI时代是数据爆炸的时代，海量数据为产品决策提供了丰富依据，却也让产品经理深陷数据迷宫。

国际数据公司（IDC）预测，全球每年产生的数据量将从2018年的33ZB激增至2025年的175ZB 。

如何从如此庞大的数据中提取有价值的信息，成为产品经理面临的一大挑战。

一方面，数据质量良莠不齐，存在噪声、缺失值、重复数据等问题，需要大量的数据清洗和预处理工作。

另一方面，面对多样化的数据指标和分析方法，产品经理需具备敏锐的数据洞察力，选择合适指标衡量产品健康度和用户体验。

以一款短视频APP为例，日活跃用户数（DAU）、用户停留时长、视频播放完成率等指标，能从不同角度反映产品表现，但如何综合分析这些指标，挖掘用户行为深层原因，对产品经理来说并非易事。

埃森哲的一份研究报告表明，仅有35%的企业认为自己能够有效地利用数据来驱动产品决策。

多数企业在数据处理过程中，因缺乏专业的数据处理人才和完善的数据管理体系，导致数据浪费严重，无法为产品决策提供有力支持。

例如，某知名社交平台在进行产品优化时，虽然收集了大量用户行为数据，但由于数据处理流程混乱，未能及时发现用户在特定时间段内对新功能的抵触情绪，导致新功能上线后，用户活跃度大幅下降，经过三个月的紧急调整才逐渐恢复。

（三）角色定位的模糊与冲突

在传统产品研发流程中，产品经理处于核心地位，负责协调各部门，从需求收集到产品上线全流程把控。

然而在AI时代，随着数据科学家、算法工程师等技术角色话语权渐大，产品经理角色定位变得模糊不清。

这些技术专家凭借专业技术知识，在AI产品的技术架构设计、模型训练与优化等方面发挥关键作用，致使产品经理在团队中的职责和地位受到一定冲击。

在智能推荐系统开发中，算法工程师主导算法选型和调优，产品经理可能对算法具体实现细节了解有限，难以在技术决策上发挥主导作用。

这种角色定位的模糊和冲突，易导致团队协作不畅，影响产品开发效率和质量。根据项目管理协会（PMI）的调查，在涉及AI技术的项目中，由于角色定位不清晰引发的团队沟通问题，导致项目进度延误的比例高达40%。

例如，某互联网公司在开发一款智能搜索引擎时，产品经理与算法工程师就搜索结果排序算法的目标产生了严重分歧，产品经理从用户体验角度出发，希望优先展示相关性高的内容，而算法工程师则更注重算法的准确性和效率，双方僵持不下，导致项目推迟了两个月才上线，错过了最佳的市场推广时机。

（四）用户需求的深度洞察困境

AI技术发展使用户对产品期望越来越高，不仅期望产品满足基本功能需求，还期望提供更智能化、个性化服务。

然而，用户需求愈发难以捉摸，尤其是潜在的、未被明确表达的需求。

传统用户调研方法，如问卷调查、用户访谈等，在挖掘用户深层次需求方面存在局限。在智能音箱市场调研中，用户可能很难准确描述对语音交互功能的潜在需求，而通过数据分析虽能发现用户某些场景下的使用行为，却难以深入理解行为背后的动机和情感因素。

尼尔森公司的研究显示，在AI相关产品的市场调研中，通过传统调研方法收集到的用户需求，仅能覆盖用户真实需求的50%左右。例如，某智能家电品牌在推出新款智能冰箱前，通过问卷调查和用户访谈收集用户需求，发现用户普遍关注冰箱的保鲜功能和容量大小。

但产品上市后，却发现用户对冰箱的智能交互功能和个性化食材管理功能需求强烈，而这些需求在前期调研中并未被充分挖掘，导致产品市场反响不佳。

这就要求产品经理必须创新用户需求洞察方法，借助AI技术实现对用户需求的更精准把握。

二、破局之道：产品经理的自我提升之路

（一）构建技术知识体系，跨越技术鸿沟

系统学习AI基础知识：产品经理可制定详细学习计划，利用在线课程平台，如Coursera、Udemy等，学习AI基础课程，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等。Coursera上的“机器学习专项课程”，由斯坦福大学知名教授授课，通过理论讲解、案例分析和编程实践，助力学员深入理解机器学习基本原理和算法应用。

同时，阅读相关专业书籍，如《深度学习》《机器学习实战》等，从理论层面夯实技术基础。

参与技术实践项目：理论学习固然重要，但实践才是检验真理的唯一标准。

产品经理可主动参与公司内部AI项目，从简单功能模块入手，逐步深入了解AI技术在产品中的应用流程。

在一个图像识别项目中，协助算法工程师进行数据标注、模型训练和评估，通过实际操作，掌握图像识别技术关键环节和应用要点。

此外，还可利用业余时间参与开源AI项目，如GitHub上的相关项目，与全球开发者交流合作，拓宽技术视野，提升实践能力。

持续关注技术动态：AI技术发展日新月异，产品经理需保持对技术动态的高度关注，及时了解新技术出现和应用场景拓展。

订阅知名科技媒体和行业博客，如Medium、雷锋网等，关注AI领域专家学者和企业的最新研究成果与实践案例。

定期参加AI技术研讨会、行业峰会等活动，与同行交流经验，把握技术发展趋势，为产品创新提供灵感和方向。

（二）掌握数据驱动决策，走出数据迷宫

学习数据处理与分析技能：掌握数据处理和分析技能是产品经理在AI时代的必备能力。学习Python、R等编程语言，以及Excel、SQL、Tableau等数据处理和分析工具。

通过Python的pandas、numpy等库，可高效进行数据清洗和预处理；利用SQL进行数据查询和统计分析；借助Tableau等工具进行数据可视化，将复杂数据以直观图表形式呈现，便于理解和分析。

使用Python编写代码对用户行为数据进行清洗和分析，找出用户行为模式和潜在需求，为产品优化提供数据支持。