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文章提出AI时代产品经理四大成长方向：善用AI工具提升生产力、掌握AI产品实践、自我迭代进化、面向未来的商业思考。每个方向均设计四级进阶路径，从基础应用到高级赋能。作者创建ai4pm.space网站提供系统学习资源，帮助产品经理在AI时代重塑能力，应对未来挑战，实现职业进阶。

最近有客户问我们：“你们有 AI 产品经理能力模型吗？我们现在的产品经理，该如何为未来做好准备？”

身边也有不少做了 5-6 年产品的朋友来聊：“新岗位都要求 AI 产品经理经验，我该怎么转型才能胜任？”

还有应届生小伙伴会问：“如果毕业后想做产品经理，现在 AI 这么重要，我该如何一步步提升自己？”

说实话，我也一直在思考：过去成熟的产品经理能力模型，哪些在 AI 时代依然有效？AI 到底改变了什么？一个在未来未来3-10年，优秀的产品经理会有怎样的画像？如果想成为哪个理想中的样子，应该有怎样的学习路径？

这其中大部分问题，还没有特别清晰的答案。但我觉得有4个成长方向，可能是可以参考的：

• 1. 善用 AI 工具，提升个人生产力：这是当下的基本功，先把 AI 工具的价值发挥到最大化，切实增强个体能力——毕竟未来只有三类人："会设计 AI 的人，会用 AI 的人，和被淘汰的人"😅；
• 2. 掌握 AI 产品实践，做出好产品：未来 2-3 年内，绝大多数企业产品都会变成 AI 产品（AI 嵌入或 AI 原生），作为产品经理，需要真刀真枪地把 AI 产品落地做出来，且能做好；
• 3. 自我迭代与持续进化：AI 的发展实在太快了，从某种角度上重塑了整个社会，我们过去的很多认知在未来可能都不成立了——所以，需要勇敢面对剧变，持续刷新自己的认知；
• 4. 面向未来的商业思考：归根结底，技术还是要创造商业价值。如果未来是 Agentic Enterprise、Agentic Society，我们该如何思考和设计新的人机协同业务形态？没有这个更高阶的思考，产品就无法真正"做好"。

1. 用好 AI 工具，提升个人生产力

这个方向的进阶路径分为四个层级：

• L1 会用 → 点状提效：使用 2-3 个AI Chat工具后 AI 产品工具，在一些产品工作中用 AI 替代重复性任务，比如收集资料、收集数据、竞品分析、资料表格整理等。
• L2 封装 → 效果提升：为最高频的 2-3 个产品工作任务，将常用的结构化提示词，利用现有的一些 AI 平台封装成GPTs/Gems/Coze助手，能持续复用，这一类任务上有明显感知到体验和效率提升。
• L3 融合 → 流程重塑：逐渐建立起 AI 工具地图，能组装各种 AI 工具，重新优化自己的工作流，工作体验和效率有突破性变化。

我的实践示例：独立开发业务原型的工作流

背景：探索是否能独立承担完整产品原型工作

我现在做产品原型的新工作流：

1. a.Gemini/AI 原型设计器 设计产品提示词 →
2. b.v0/Loveable 生成前端原型 →
3. c.Augment 设计架构并完成核心功能 →
4. d.Gemini 设计系统提示词 →
5. e.UXPilot 界面优化设计 →
6. f.Augment 重构界面 →
7. g.GPT-5+Claude 处理复杂功能和 Bug 诊断 →
8. h.Trae+Augment 持续维护

结果：基本上1-2天内都能完成客户需求的产品原型，中间不需要技术伙伴的支持。

• L4 体系化 → 团队赋能：将个人验证过的新工作流总结成最佳实践 Playbook，能赋能给团队伙伴，让更多团队伙伴能用起来。

💡Tip：无论组织内提供工具与否，自己可以适当投资 AI 工具————但记得选用最好的工具。可以参阅「产品经理 AI 工具地图」找些推荐工具。

2. 掌握 AI 产品实践，做好 AI 产品

这算是作为产品经理的基本盘————理解 AI 产品是怎么回事，能亲手做出一个好的AI 产品。但 AI 产品的核心逻辑，和传统软件确实不太一样。过去我们追求像素级的确定性，现在要学会在"概率"和"涌现"中寻找价值。这个方向的进阶路径同样分为四个层级：

• L1 会拼个 Demo（能跑起来）：理解 prompt + API 调用的基本逻辑，能用低代码工具搭建简单原型，在 1-2 周内做出可演示的 AI功能 Demo。
• L2 能交付 MVP（能用起来）：从 0 到 1 设计一个 AI 产品，完成需求分析、产品设计、原型开发、准备数据和知识、定义 MVP 门槛，和技术团队一起评估优化的完整流程。
• L3 能稳定迭代（跑得稳）：能在上线以后，建立监控指标体系和错题本机制，产品上线 ≥3 个月，至少有 2 个核心指标持续改善。
• L4 能主导产品线（规模化）：具备完整的 AI 产品工具栈，能带领团队做一条 AI 产品线，从场景挖掘到规模化的端到端交付。

这里面的核心不同：需要懂模型能力的边界、大小模型如何组合；需要懂 Agentic AI 产品的架构；需要能设计和优化提示词；需要能准备数据、数据处理、抽取知识、上下文数据使用流程和使用结构设计；需要懂如何设计 AI 交互体验；需要能提供平衡成本和效果的建议，需要从产品视角对安全合规要求做出合适的设计等等。

💡Tip： 可以查阅 AI2.0产品实践指南

playbook.ai4pm.space

3. 自我迭代进化：持续刷新自己的认知

AI 带来的最大挑战，不是工具的变化，而是对我们认知框架的冲击。过去十年积累的很多产品经验，可能需要我们鼓起勇气，亲手打破它。这个方向的进阶路径强调建立持续的"输入-内化-输出"认知闭环：

• L1 习惯养成 → 建立个人知识循环：建立个人信息渠道看板，养成固定的学习节奏。连续 8 周以上稳定执行自己定义的学习闭环。
• L2 产出闭环 → 持续有价值的输出：让我们看一个具体的行动示例：

💡Tip："5个1"实践

实践框架：建立稳定的学习输出节奏

• 每天扫描1遍AI技术动态：关注前沿趋势，保持敏感度
• 每周深度体验1款AI产品：亲身实践，积累第一手经验
• 每周深度阅读1篇AI文章：深入思考，形成独特见解
• 每周1次AI学习输出：总结分享，建立知识闭环
• 每月Vibe开发1个小产品：动手实践，验证想法

具体成果：ai4pm.space这个网站的持续建设

• L3 方法论闭环 → 沉淀可复用的认知框架：从多次成功实践中总结通用模式，能清晰阐述并文档化 1-2 个个人原创方法论。
• L4 影响力闭环 → 引领思潮塑造议程：围绕核心框架产出思想领导力内容，所输出的观点能在领域/行业内被广泛引用和讨论。

这个方向我可能还没有找到更好的表达，让大家觉得可能有点抽象——但这可能是是四个方向里最底层的一个。

4. 洞察人机协同：重塑/创新业务

随着 AI 的发展，基础模型和平台能力的增强，产品经理到时最终发挥的作用就在两端：一端是 - 到底该如何做业务； 另一端是最后面的，如Agentic Enterprise 中讲到的，成为 AI 的训练师。对商业问题的洞察深度，可能决定了我们能走多远。

• L1 机会发现 → 评估业务ROI：能识别 AI 在业务中的应用机会，并进行基础的成本效益分析。
• L2 价值重塑 → 设计原生商业模式：跳出降本增效框架，思考 AI 能创造的全新客户价值，设计对应的产品形态和收费模式。
• L3 竞争战略 → 构建长期护城河：明确定义产品的核心竞争壁垒，围绕该壁垒设计功能优先级和数据策略。
• L4 产业洞察 → 驱动企业级转型：判断 AI 如何重塑产业链价值分配，提出公司战略卡位建议，影响公司级投资决策。

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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