今天想跟你们聊聊 AI 产品经理和传统产品经理的区别。
很多人觉得这只是换了个工具，但在我看来，底层逻辑全变了。
如果你能听懂下面这三点，转型的路会顺很多。
第一，最大的区别是「不确定性」。
做传统功能产品，逻辑是死的。用户点个按钮，跳什么页面，触发什么功能，是确定的。
AI 产品呢？输入框是开放的，用户输什么你不知道。
输出更是概率学的游戏。同样的问法，模型每次回的可能都不一样，甚至会一本正经地胡说八道。
这就导致 AI 产品经理的核心工作变了：以前是设计功能，现在是对抗幻觉。
你得在应用层想办法，用技术手段把那个“不确定”的模型，驯化成在你业务场景下“确定”的回答。
第二，用户旅程的核心，从「界面」变成了「Agent」。
以前我们画图，关注的是点击、跳转、功能主线。
现在做 AI，关注的是对话流。
所以我常说，别再死磕 Axure 了。
用静态的原型图去表达动态的 AI 思考过程？根本不可能。
你得直接上手搭智能体。不跑一下，你怎么知道那个模型是在解决问题，还是在制造问题？
第三，商业化必须前置。
这点最现实。
以前做互联网产品，流行“羊毛出在猪身上”，先圈流量，再想变现。
但在 AI 时代，这套逻辑行不通。
为什么？因为每一次 AI 的回答，都是有成本的（Token）。
除非你是大厂，在抢生态位，不在乎这点钱。
否则，做 AI 产品第一天就要想清楚：谁买单？怎么赚回来？
不算账，就是在这个赛道里裸奔。
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