一个被问了10年的问题：PM对AI技术需要了解到什么程度

这个问题，真的是被问了10年：）

今天把之前在星球里说过的，汇总分享出来——

1.

首先，得跳出来说，PM最核心能力的整体框架性认知

什么能力，决定了产品经理成长和成就的下限、中限和上限？我个人观点是：

决定下限：逻辑能力、沟通能力、快速学习能力

决定中限：行业know-how（一纵）、产品设计能力（一横）、工作方法（效率/工具）

决定上限：人文素养和灵魂境界、技术理解力

引申阅读：《 》

这里，有个不容易清晰的认知是——

2.

技术背景，决定了产品经理的上限，但并不是下限

什么意思呢？

不是每个人都要做张小龙——如果你目标是99分的产品经理，那需要补齐最后的这5~10分（技术理解力）；

但是，大多数普通产品经理（比如我），只需要让自己有80~85分，其实就可以了（能养活自己和家庭）， 甚至再往上也上不去（没那个天赋和命）。

3.

当然，可能有人会有疑惑，如果完全不懂技术，那也不行吧？跟下限一点关系都没有吗？

1） 当然，技术背景，对于产品经理的下限和中限，是有价值的。

比如，任何一个新的行业周期的早期，有技术背景的产品经理，确实会有优势——不论是求职、工作产出，还是提拔晋升。

比如，腾讯早期，就是优先提拔“有研发背景”的PM。

2）但是， 拿我自己作为例子——

2008年，我拿腾讯校招的产品经理offer时，连server是什么都不知道。。。

而且进去后，我也没专门学技术，而是边工作、边用（涉及这些技术概念）。

慢慢有个模糊的理解，也能干活。（就像现在的AI，里面是黑盒，但不影响使用，也行）

2012年6月，我开始做AI语音助手的产品设计工作（那时候叫移动互联网，还不叫人工智能）

一开始，我也是连NLP是什么都不知道，也能做事。

3）即， 一方面，如前文所说，如果我们对自己定位，就不是99分的顶级PM，那不用好高骛远。

另一方面要知道，真正的技术背景（理解力），是不能速成的。

如果学也学不好、投入产出比太低，还不如去提升自己的产品能力积累。

毕竟PM是PM，不是研发。。

更深入的，还要从两方面来说——

4.

真正关键在于，关心“PM对AI技术需要了解到什么程度”这个问题的同学，往往短期、核心诉求是求职面试拿offer，而并不是马上工作中就要用到。

而“对技术了解到什么程度”，对于这2个问题的解决（拿offer还是工作），核心逻辑是不一样的！

在具体剖析之前，需要先插播一个认知——

5.

AI技术理解力的段位划分

L1：知道基本的技术名词概念

不要以为这很简单。

这里隐患一个看似很小、但很容易出现的问题： （暂且不谈什么技术原理）对于最基础的概念本身，你能不能用自己的大白话来解释清楚？

很多找我做职业规划咨询或模拟面试的PM同学，不论是要转型AI产品经理，还是已经做了好几年的人，没几个说得清楚的。

比如

i，什么是准确率和召回率？

ii，能否用通俗语言解释什么是“词向量”、“Transformer”、“注意力机制”、“涌现”、“ChatGPT”？

iii，机器学习和深度学习如何区分？

iv，NLP、NLU和KG的关系是什么？（关系，不是定义）

大家现在不看资料，能回答出来几个呢？

L2：知道技术的边界（什么能够实现，什么不能实现或到什么程度）

L3：可以技术方案选型、甚至技术架构方向选择上，给研发一些建议甚至引领。

6.

这3个level，如何提升呢？

L1，以及L2的前50%

看我出品的《AI产品经理的实操手册》，里面的“AI技术通识”、“AI产品通识”章节；

每天看我的「」；

刷星球“”里的近期精华帖（https://shimo.im/docs/IthWKzLrtMOAfBBS ）

就足够了。

L2的后50%（要想再进一步），就必须通过实战了。

L3，大多数PM达不到，也不需要达到——工作5～10年以后，才有可能。

7.

回头来说，以“拿offer”为目标，“对AI技术了解到什么程度”的底层逻辑是怎样的？

1）如前面所说，一方面，L1，基本AI技术概念，不能完全不知道，最好能用清晰的解释接触概念；

另一方面，L2，对一些技术边界，有基础的了解，体验过很多相关AI产品，有自己的手感和基本sense，能说出一些例子。

2）至少能证明你的学习能力和潜力（主动性、认真等）。

这样如果给你offer，你入职后，还可以快速学习。

3）还有个关键，同样都是没有AI实战经验的候选人，凭什么要优先通过你？

你需要能横向证明，你比别人优秀那么10~20分。

具体如何证明，每个人情况不同，在 里面才能说清楚。

8.

不够还要补充一点

过于重视学AI技术（啃AI技术书籍或上各种AI技术课程），是很多很多社群PM，之前走过的弯路、大坑

绝大多数都没坚持下去的。

实战中，产品经理需要了解的AI技术通识信息，在那些技术书籍或课程里，大部分都是没有的（因为行业还在快速发展中，新知识信息层出不穷）。

打个比方，自学AI技术的内容，如果有100个知识点

在实际工作中，PM需要了解和应用的，可能只有其中的30个

关键是，另外还有70个需要用到的，自学时学不到。

即，结论就是，千万不要为了求职，自己硬肯技术书籍——除非你是技术型/全栈型的AI产品经理，或者对AI技术非常非常感兴趣、而且有充分的时间。

什么叫“对AI技术非常非常感兴趣”？

有个标准就是，如果未来，你并没有因为学了这些AI技术知识而拿到offer，或者，你因为这段时间成本而延缓了转型AI进度，自己不会后悔或抱怨。

——否则，只能证明，这些都只是你的焦虑心态导致的FOMO行为、病急乱投医，并不是真的“爱”。

9.

如果以“胜任工作”为目标，“对AI技术了解到什么程度”的底层逻辑是怎样的？

最高效的方式，还是“做中学”。

即，在工作中，根据目标去倒推，需要学什么。

边学、边用、边吸收。

特别是，不同的产品，甚至不同的团队同事，对这个的预期和要求都不一样。

你进去了，才知道那个平衡的“度”在哪里。

10.

核心结论再说下

不论是为了求职还是工作，产品经理学AI技术——

1）首先要知道，技术背景决定了产品经理的上限，但并不是下限。

2）除非就是要做技术型产品经理（TPM），或者是和技术同事协作非常紧密的职位（比如AI平台类的PM），或者就是自己真的感兴趣，否则，不需要学到那么深。

3）如果要学，先通过「AI产品经理大本营」来了解“基本技术概念”（能大白话解释清楚定义）、了解技术边界，后面再工作实战“做中学”。

以上内容，3月22日首发于星球“AI产品经理大本营”。

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作者：黄钊hanniman，前腾讯PM，前图灵机器人-人才战略官/AI产品经理，12年AI、15年互联网经验；垂直于AI产品经理的第一社群“AI产品经理大本营”（7年）和自媒体“hanniman”（10年）；作品有《AI产品经理的实操手册》、《黄钊的AI日报》。