聲明:本文來自於微信公眾號Kevin改變世界的點滴（ID:Kevingbsjddd），作者:Kevin，授權站長之傢轉載發佈。
極客公園2024年大會，我看王小川和張鵬之間的對話，聊到產品經理在AI時代下的新能力，對於這段視頻，感興趣的朋友可以去搜索。
王小川作為已經8個月在AI大模型賽道的創業者，也是國內大模型廠商的第一批，相信他對於AI產品經理的看法、變化、和發展想法，是非常具有借鑒意義的。
其中提到“新范式”產品經理的到來，我整理其中對於AI產品經理的核心觀點以及發展意見，相信可以幫助到你。
1.產品經理要TPF
王小川提出:Technology-Product Fit，技術產品契合度的概念。
以前做產品經理，產品經理就是用原型繪制頁面、通過需求文檔來表達，再通過軟件工程實現，就像微信、抖音、這些產品都是通過工程師實現，隻要工程師花時間，有足夠的技術支撐，都可以完成。
可大模型下的產品經理就不是這樣，需要先將以前的產品框架、功能設計理念打散，要去解大模型的能力與技術，兩者相互融合才能做產品設計。
如果按照以往的功能性產品設計經驗來做，最終會因為大模型不支持，宣告失敗，要麼就卷到和大廠一樣的大模型競爭去。
所以現在的產品經理更要求技術為引領
“產品經理需要把需求拆開為一堆評測集，不僅是要定義產品，還要負責把定義的產品轉化為評測集。”
2.獨立鋪開做AI應用，時機還沒有到
我之前分享過，現在階段不要做AI產品，核心因為稍微不註意就可能變成做大模型，和其他大廠卷在一起，而且效果還不好。
先不要做AI產品
比如我們做藍泡創作，希望給用戶提供從標題、再到創作主題的引導，但是要想提供的推薦越準確，就需要越匹配他自己讀者的興趣愛好，就需要更加融入其賬戶的過往數據進行訓練。
包含歷史不同數據的文章、話題數據等進行融合，這就導致我們也需要去做大模型的相關工作。
如果要這樣做，首先就要要面臨GPU、部署算法、研究大模型等問題。
對於一傢創業公司來說，是非常高昂成本的。如果沒有以上業務數據訓練支持，始終提供給用戶的AI能力還是過於雞肋，但是成本還不便宜。
3.AI產品之前，先去大模型公司
做產品解決的是問題，放在具體的問題裡，我們可以衍生出是社交工具、筆記工具、娛樂產品，但核心還是為人提供開心、快樂、健康等價值。
滿足以上的需求與價值對應，我們可以叫做PMF（productmarket fit）
而現在大模型生態下，距離這個階段還非常遠的，因為AI的幻覺、以及AI生態能力的不全，很難去讓AI產品可以像功能性產品那樣給出用戶確定的輸出結果。
衡量AI產品的數據指標、以及AI產品的管理、監控、數據分析體系等等，都還不沒有完善的，甚至沒有看到這樣的廣告。
“在國外openAI一傢獨大，大傢都跟著它的標準進行相關工作;而國內則百傢齊放，哪一種方式最適合還不知道，但是也可能會走出一種特別的產品設計思路。”
所以，現階段的產品經理，最好就是加入一傢大模型公司，成為其中的一員，這樣以後時機成熟，清楚做AI還差什麼，還可以做什麼，做獨立應用的時候會更加適合。
4.新范式產品經理的工作內容
“用統計概念來定義去價值匹配度，是非常關鍵的”用戶的需求和產品定義的評測集進行匹配，來核對其產品定義的準確性。
通過這樣的方式構建產品，是產品經理“新范式”的工作內容，來AI產品的PMF。
5.一定要多用AI大模型產品，成為“用戶”
現在階段AI產品的產品經理，也一定要是AI大模型的超級玩傢。不是蜻蜓點水的用一下，而是真的要成為其用戶，娛樂化的使用，是理解不到產品的理念與內核。
就像characte.ai，其實你用一些特定prompt在GPT上對話也可以得到不同角色，隻是其創始人進行分類，並且修煉prompt，成這樣的角色矩陣。
創始人非常清楚，AI的幻覺問題。僅能提供娛樂化，所以才會有這樣的產品誕生，事實證明用戶是接受的。
未來產品經理不是做功能，而是要去聚焦做評測集，定義產品的評測集轉化，不再是功能導向。
通過這次分享，我也認同這是非常關鍵的變化，所以現在還在投入AI資源的個體或者企業，我覺得可以再等等。
今天的分享就在這裡。