在过去的2024年，我了解了非常多的AI产品，从中也看到了越来越明显的趋势，那就是AI产品管理将变得越来越重要，各种AI工具正在大大提升开发效率，设计绘画能力，而对于产品的创意和执行却变得尤为重要，今天看到了吴恩达的这篇文章，更是深刻的意识到，AI产品管理的前景一片光明，但同时这里的竞争将不仅仅只是机遇，更是挑战！

作者简介

吴恩达 (Andrew Ng) 是人工智能领域的知名学者和企业家。1976 年出生于英国伦敦，父母是香港移民。他在香港和新加坡成长，并在新加坡莱佛士书院完成学业。他拥有卡内基梅隆大学计算机科学、统计学和经济学三重学位，以及加州大学伯克利分校的博士学位。

他是斯坦福大学计算机科学系和电机工程系的客座教授，曾任斯坦福人工智能实验室主任。作为在线教育的先驱，他与达芙妮・科勒共同创立了在线教育平台 Coursera。在产业界，他曾创建谷歌大脑项目，担任过百度首席科学家，并创立了专注于 AI 工业应用的 Landing.ai 公司。2024 年 4 月，他加入亚马逊公司董事会。

吴恩达在人工智能教育和研究方面做出了重要贡献，他不仅推动了深度学习技术的发展，还通过在线教育平台让全球数百万人能够学习 AI 知识。他被麻省理工学院技术评论称为 "AI power couple" 之一（与其妻子 Carol E. Reiley 共同获此称号）。

主要观点

1. 软件开发成本降低带来的机遇

• 随着 AI 使软件开发 (特别是原型开发) 变得更便宜和快速
• 这将增加对能够决定 "建什么" 的人才的需求

2. 产品管理角色的转变

• 目前工程师与产品经理的比例通常在 4:1 到 10:1 之间
• 随着编码效率提高，产品管理工作在团队中的占比将上升
• 工程师可能会承担部分产品管理工作，但专业 PM 的需求仍会增长

3. AI 产品经理的特殊要求

• 需要具备 AI 技术素养，理解项目生命周期
• 擅长迭代开发，因为 AI 开发需要更多的过程调整
• 具备数据分析能力
• 能够管理不确定性
• 保持持续学习以跟上技术发展
• 懂得负责任地实施 AI，建立适当的防护机制
• 要有快速收集反馈的能力
• 最好能够自己构建原型

4. 当前挑战

• 这种转变尚未全面展开
• 工程师比产品经理更快地理解和接受 AI
• 业界难以找到既懂产品开发又理解 AI 的人才
• 这种人才短缺预计会进一步加剧

总结

现在的软件开发就像是在搭积木 - 类似 Cursor 这类 AI 工具正在让这个过程变得超级快速和便宜。但这带来了一个有趣的转变：

当搭积木变得容易了，反而 "搭什么" 成了最关键的问题。

作者用了一个很形象的比喻：就像汽车变便宜后，大家对汽油的需求暴增一样。现在 AI 让写代码变得更容易了，那么能够规划 "要造什么产品" 的产品经理就变得炙手可热。

传统上，一个产品经理要管 6 个左右的工程师（具体数字因公司而异）。但随着 AI 让编码效率大幅提升，这个比例可能要改变了 - 毕竟代码写得快了，想清楚 "写什么" 反而成了瓶颈。

不过，成为 AI 产品经理可不容易。除了传统产品经理的技能外，还得懂点 AI 技术，知道什么能做什么不能做，适应快速迭代的节奏，擅长玩转数据，能在模糊中找方向（因为 AI 的表现往往难以预测），保持学习的热情（AI 发展太快了！）。

目前工程师们反而比产品经理更快地拥抱了 AI。找到一个既懂产品又懂 AI 的人才简直是在找 "独角兽"。

这是最好的时代，我们能建造的东西几乎是无限的。唯一的限制可能就是我们的想象力了。以前我们缺少能造车的工程师，现在我们缺的是知道该造什么车的设计师？

这个时代有创意的想法可能比写代码的技能更珍贵了！

资料来源
作者简介：https://zh.wikipedia.org/zh-hans/% E5%90% B4% E6%81% A9% E8% BE% BE
英文原文：https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-284/