来源：kevin改变世界的点滴
现在互联网公司，几乎就都关注AI。我认识有研发资源的公司，一定会投入AI的功能和产品设计。尤其是像我们这样的小团队，也仍然在AI产品上投入资源。做了AI产品后，你会发现，相比传统的产品经理，AI产品经理是非常不一样，并且有自己的产品设计、研发特点的。
我最近和一个做AI产品的团队leader，也一起聊到了AI产品经理相比普通产品经理的工作变化，一起总结了几点，希望可以让你提前认知到：未来产品经理、研发、等相关工作都会大变。
1.什么是AI产品
现在的AI能力不仅是大模型，还有NLP、OCR等AI技术，而AI产品就是指的是依靠这些技术来完成的产品基础底座，现在主流的AI产品以大模型为基础的产品，可以通过多个模型完成。
AI agent就是AI产品，一个AI应用的最小单位。
2.AI产品经理不是再以功能为基础，而用户没有感知
功能性产品经理，是以需求调研、用户研究等基础，再来规划产品功能，理论上没有什么不能做的，只要有资源和时间的情况下，任何市面上的产品都可以开发出来。
通过前端、后端、算法搭配完成一个产品上线。
而AI产品经理则不是了
做AI产品经理，虽然也要知道需求调研、用户研究为基础，但更要了解各种AI模型，比如文字生音频、生成图、图像识别等，先要了解模型的输入、输出数据是什么、数据类型是什么，再说产品规划。
如果模型没有这些能力，或者把这些模型组合在一起没有办法实现，那么就不能做产品设计方案。
如下图就是一个AI agent的方案，产品经理首先要了解其内核框架、规则、记忆单元、系统模块，才能够说知道如何做产品设计。
▲AI agent
所以AI产品经理是基于模型来做产品的，不管是某一个模型还是AI agent，了解这些模型的相关输入、输出参数限制、以及模型的响应逻辑、以及未来模型的市场定位走形，才可以开始做产品设计。
和调用API不一样，API的参数只有几个数值结果，而一个模型得到的结果有千千万，只关注模型的结果类型、输入类型即可。
AI产品的交互相比功能性产品更复杂
因为有大量类型、内容量的内容输入，所以AI产品需要提供多样的内容交互方式，包含富媒体、地点、各类形态卡片，同时针对内容输出的加载、条件判断都需要交互展示。
而功能性的产品结果大部分集中在0和1，要么是对的、要么就是错误的。用户的操作也是由若干个0和1组合，有规律可遵循，而AI产品的交互不是。不同条件下的输入状态都会不一样。
AI产品的产品验证和功能性产品不一样
这一点和交互类似，AI产品的功能验证只能以某一类结果正确即可，但是具体的某一个结果是否正确，就不知道的。
实际上对应的逆向工具才能判断是否是调用了若干个大模型的结果。
AI产品经理通过调用的大模型顺序、大模型的数量、组合逻辑来判断结果，而不是具体的某个数值和结果反馈就可以验证了。
▲功能性测试
功能性产品就是靠测试进行点点点就可以，而AI产品则需要通过多样化的数据输入，再来验证是否属于模型的输出值范围。
AI产品的数据统计与功能性产品不一样
AI产品的数据统计更加来源于数据幻觉，验证大模型下的数据结果是否符合当前环境、语句逻辑，从而继续优化整个AI应用底层的模型流程。
而功能性产品则是通过埋点、数据库、日志等，来获得数据。用于优化功能的页面顺序、用户路径长短、甚至是布局，显然两者专注的地方是不一样的。
以上就是我总结的AI产品和传统型产品的区别。