我想从普通的功能型产品经理转变为AI应用产品经理，应该怎么进阶，需要掌握什么能力？

个人做了一下划分，仅供娱乐和参考。1）入门级能通过WaytoAGI等开源网站或一些课程了解AI的概念，使用AI产品并尝试动手实践应用搭建（对应的画像可能是喜欢听小宇宙APP的播客或浏览AI相关的文章哈哈）；以前互联网刚兴起的时候，部分用谷歌的人会比用百度的有优越感，现在可能用AI搜索的更有优越感（当然我感觉都没啥好优越的，都是工具，关键还是看能用工具产出什么）。2）研究级我理解这里有两个路径，一个是技术研究路径，一个是商业化研究路径；对应传统互联网偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理，当然最好是同一个人，我一直的理念是产品运营不分家（产品即运营）。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用Hugging face等工具手搓出一些AI应用来验证想法；3）落地应用这一阶段我理解的画像就是有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。对应传统互联网PM也有三个层级：1）负责功能模块与执行细节；2）负责整体系统与产品架构；3）熟悉行业竞争格局与商业运营策略；总结来说，对AI产品经理要求懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI说白了也是工具和手段，我认为产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。举一些我们之前做的落地案例（我个人也是在2017年开始关注机器学习，还报了风变的Python课程，不过当时没有深入研究）。

随着机器学习、深度学习等AI技术的突破和应用场景的不断拓展，市场对能够将AI技术转化为实际产品和服务的人才需求急剧增加。[heading3]关于AI PM掌握算法知识的必要性[content]传统的软件/互联网PM在面对AI产品时，需要具备更专业的技术知识和独特的产品思维，因此AI PM作为一个更加专业化的PM角色逐渐形成。AI产品通常涉及复杂的算法、大数据处理等技术，同时又需要考虑用户体验、商业模式等因素。这就要求PM具备跨学科的知识背景，能够在技术和业务之间进行有效沟通和决策。1.理解产品核心技术了解基本的机器学习算法原理，有助于PM更好地理解AI产品的核心技术，从而做出更合理的产品决策。2.与技术团队有效沟通掌握一定的算法知识，可以帮助PM与开发团队进行更有效的沟通，减少信息不对称带来的误解。3.评估技术可行性在产品规划阶段，PM需要评估某些功能的技术可行性。了解算法知识可以帮助PM做出更准确的判断。4.把握产品发展方向AI技术发展迅速，了解算法前沿可以帮助PM更好地把握产品的未来发展方向。5.提升产品竞争力了解算法可以帮助PM发现产品的独特优势，提出创新的产品特性，从而提升产品的竞争力。6.数据分析能力很多AI算法都涉及到数据处理和分析，掌握相关知识可以提升PM的数据分析能力。

语言学的能力，如何更精准的用语言描述问题？有些人认为聊天问问题很简单，其实怎样问一个好问题，如何提问也很考验一个人。在语言模型时代，我们会更深刻的感受到一个好的问题某些时候比答案更重要。而且，语言本身也代表着人类思维的外放，语言文字的诞生与文明的诞生也有着深深的关联。因此，我认为产品经理有必要了解一下语言学，锻炼语言表述能力。业务理解和AI嵌入能力，当然，这本来就是产品经理的基础能力。今后，如何找到业务中需要应用大模型的场景，更好的将业务和大模型算法结合，并且还可以理解模型在业务中的边界，这可能是一个产品的必备能力。寻找业务中的哪些环节可以标准化、哪些环节需要发散思维、哪些环节需要千人千面。并且看透各个环节中的业务数据流转，思考如何将业务链条中流动的数据与AI的输入输出结合。维度转换能力。将各种问题转化为语言问题；将业务中的各种数据转化为语言描述，作为大模型解决问题的前置条件；将通用模块问题转化为通用问题模块，从而将语言模型的调用转化成为产品的一个功能模块。用语言模型解决问题，通常会犯的错误就是对维度理解不够（当然后续多模态可能解决）。毕竟人类接触的信息是多维的，自然语言只是一维，站在高维的角度跟他聊肯定有点驴唇不对马嘴。把自己降到一维，把所有的信息都转化为语言信息后再跟他交流，交流就比较高效了。4、业务助手的应用方式助手方式：主要是进行工作辅助，不在主业务流程内。工作主体是人，大模型负责优化、检索、启发、提供思路等，帮助人提高效率、多维度思考。如下图。AIGC的业务助手中也很多是这种能力。业务环方式，大模型经过调整和prompt工程后，作为接口服务，进入到主业务流程中，作为其中一环，自动处理内容并生成结果。