《产品经理的AI生存指南—AI浪潮下的产品经理能力重塑》

《产品经理的AI生存指南》

AI浪潮下的产品经理能力重塑

主讲：陆尧老师

【课程背景】

“人工智能（AI）的发展将取代大量人类工作”—埃隆 · 马斯克。

随着AI浪潮的掀起，越来越多的企业出于降本增效的角度，开始考虑企业智能化的替代方案。同时，员工也开始产生受ai技术威胁的焦虑。 AI技术、大语言模型这些时下正火的概念不仅仅在改变普通人的生活，同样也在改变着产品经理的工作形态。ai技术正在重塑产品设计用户体验和商业模式，对于产品经理来讲，过去的核心竞争力如需求洞察、产品设计和增长策略等，已经不足以应对智能时代的挑战，Ai能力将成为未来产品经理的核心能力之一。在这个重塑的过程中，往往会遇到这些共性问题：

“AI”、“Agent”、“LLM”、“模型”这些概念到底是什么？有什么用？

时下前沿AI技术能够多大程度的取代“我”？

如何平衡“我的工作”与“AI的工作”的关系？

如何正确“指挥”AI为我服务？

如何高效“驾驭”AI提高生产力？

本课程基于产品经理的全周期角色定位、技能需求和工作流程，结合大量最前沿AI技术，系统论述AI时代产品经理的生存策略与能力重塑，厘清过程中的关键点与风险点，有效提升产品经理对于AI赋能的全局认知和实战能力。

【课程收益】

掌握时下前沿AI技术在产品领域应用的全景认知。

全面理解AI技术如何改变产品经理的角色定位、技能需求和工作流程。

明确不同AI技术的侧重点，掌握看如何针对全产品生命周期各环节适配AI工具，并高质量完成任务。

明确AI时代产品经理需要掌握的8项关键技能。

掌握DeepSeek、Qwen、讯飞星火等主流大语言模型及其衍生家族的使用和部署。

掌握AI工具在产品设计中的6个主要应用场景。

明确AI时代产品需求分析方法论的演变。

实战AI workflow的构建和应用。

【课程对象】

产品负责人、产品经理、项目经理、产品团队人员

【课程时间】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、认知破壁： AI是威胁还是超导体？

1. 建立时下AI技术认知

从AI到LLM – AI、机器学习、深度学习、大模型之间是什么关系？

AI养成 – 多跟AI说话可以训练大模型，让它“成长”吗？

焦虑本质 – AI替代人力危机 vs 不会用AI被淘汰危机

认知重构实验：5分钟生成互动式行业趋势报告

工具：四种工具实操对比

2. 产品经理角色定位的颠覆性转变

思维模式迭代

能力要求跃迁

价值创造重构

小组演练：反向推导产品边界-用AI生成“最糟糕的产品方案”

二、技能重塑：AI时代产品经理需要掌握哪些关键技能？

1. AI和机器学习基础

AI的基本原理与应用场景

AI技术赋能产品全生命周期

小组讨论：我用AI技术协助处理过什么问题？效果如何？

2. 数据驱动决策

从“单核”用户思维到“双核”用户思维+数据思维

从海量信息中提取价值信息

小组演练：使用AI进行“需求炼金”

3. 用户体验设计

AI工作的可解释性与透明度

结合用户需求与AI功能

小组演练：使用AI进行用户行为分析

4．跨部门协作

AI赋能的新协作机制

有关AI的有效跨部门沟通

小组演练：使用AI生成产品上线任务列表

5. 敏捷开发和项目管理

AI赋能的迭代开发模式

贯穿项目全程的AI+模式

小组演练：使用AI构建“项目风险识别”工作流，生成《风险报告》

6. 商业思维和市场洞察

商业敏感度的AI+升级

全自动追踪下的市场洞察

小组演练：使用AI工具追踪竞争对手与行业动态

7. 技术素养

数据清洗和处理基础

模型训练与评估基础

8. AI伦理

数据隐私与公平等伦理问题

算法偏见等新型问题

案例讨论：AIGC的版权归属问题

三、智能革命：如何高效“驾驭”人工智能，而非被人工智能“指挥”？

1. AI技术对产品开发流程的影响

加速产品开发周期

提升设计创新新性

优化决策与洞察

增强用户体验

课堂讨论：有哪些工作希望AI来完成？目前是否可行？

2. AI工具在产品设计中的应用场景

创意生成与设计优化

自动化原型生成

用户行为预测

数据分析与反馈

个性化设计

虚拟测试与迭代

3. AI时代产品经理面临的典型挑战

技术迭代速度

过度依赖AI

数据质量和隐私

伦理问题

案例讨论：推理模型帮助解决大语言模型伦理问题的方式与局限

四、范式转移：AI时代产品需求分析方法论的演变？

1. 需求分析的重新定义与简化

简化产品逻辑

降低学习成本

用户画像与行为路径

课堂练习：使用AI生成用户画像，并分析目标用户的典型行为路径.

2. 量化与动态化需求分析的兴起

AI驱动的预测模型生成动态需求预测

基于用户数据的量化需求分析

3. AI技术赋能需求分析的多维度能力

NLP（自然语言处理）与机器学习算法

多模态的实用意义

4. 从功能到非功能需求的全面关注

算法透明度与数据安全

小组演练：通过AI Agent量化分析用户数据，并预测需求变化

五、AI实战：0门槛招聘一名产品经理AI副驾驶

1. 国内主流模型选型

几大主流模型横向对比

Docker容器与Ollama

2. Agent与Workflow

Anythingllm搭建隐私本地知识库问答

Workflow体验：字节Coze搭建Agent Workflow

工具演练：使用智能体工作流从产品介绍中提取卖点

六、课程总结与回顾

1. 主要知识点回顾

2. 学员反馈与答疑