一个野路子产品经理的七年：从广告打杂到AI产品总监

今天这篇文章来自于一个野路子产品经理的复盘总结，在转型到AI产品经理的期间，做了系列工作整理，我认为非常具有参考意义，分享下。

下面为源文

上周刚结束的2025世界人工智能大会，遍地开花的各类AI产品，让人看的激动万分，却也让从业多年的我感觉危机重重——我们这些传统IT行业B端产品经理，未来的出路在哪？

全文为一个野路子产品经理从业7年的坎坷经历和思考。

初见的怦然心动：这是一个很酷的工作，一个可以改变世界的工作

犹然记得，最开始被乔布斯的“活着就是为了改变世界”而震撼。那是10多年前，我还舍不得去买苹果手机，后来雷军成立了小米，火速入坑成为第一批真.手机发烧友。再后来微信横空出世，看到张小龙的演讲视频，展示微信 “摇一摇” 功能时现场爆发的掌声，让我看到产品经理创造用户价值的魔力。后来总有人说”产品经理是离 CEO 最近的岗位”。在我看来，产品经理是一个很酷很让人向往的工作。

当时特别想要成为产品经理，但地处济南——虽是省会，全国城市排名只能算二三线城市。当时连个像样的互联网公司都没有，市场上更没什么产品经理岗位。搜招聘网站，也只有北上广一线城市大厂才有这类岗位。那也得生存下去呀，于是我在一家不知名的广告公司打杂，从AE到AM再到项目经理，平时做的最多的就是开会、提方案、见客户。

但心里一直有一个小火苗在跳动：有机会一定要去做产品经理！！！

于是业余时间我疯狂学习，从最基本的axure/xmind/viso等工具使用，到B站、网易云课堂、百度网盘等各种渠道搜罗，BP了很多学习资料。后来一度觉得自己学的太杂，既无法验证成果，又没老师纠错，于是专门花了大价钱买了某平台的产品经理课。

总之，当时只有一个想法：能学的咱都先学上，说不定哪天就用上了呢。那段时间特别上头，甚至有点“疯魔”，看到好的产品，自己就忍不住上手去画原型、做demo。

经常报名参加IT行业活动，到处去跟人讲自己的想法和产品。还曾给李开复的创新工场投过产品策划书，很快我就收到了回复邮件，当然是成功的被拒了。

好在终于功夫不负有心人，2017年，朋友所在的软件公司要启动新项目，招聘产品经理，问我有没有兴趣。当时真的开心到不行，毫不犹豫的就答应了。但当时手头负责的项目较多，一时不好交接，直到2018年才离职，正式开启了我的产品经理之路。

蜜月时间：奉献所有热情追求最好

最开始的半年，是职业生涯的 “蜜月期”。那时的我像块吸水的海绵，每天最早到公司，梳理需求、画原型，最晚离开，和研发一起加班不停的讨论需求。上下班路上记录客户群的反馈，即便周末时间甚至春节期间，都及时响应客户问题，记录每一条吐槽，解决每一个问题。甚至坐公交时会观察 “紧急开门按钮” 位置，吃火锅时会研究服务员的点单流程 —— 生活里的一切，都成了 “用户体验” 的观察样本。

这段时间，我真切领悟了理论知识跟真实项目之间的差异：

1、从关注功能到关注场景：理解 “用户要的不是电钻，而是墙上的洞”；

最常见的就是客户或领导上来就问，你们能做这个功能吗？但真实的需求其实隐藏在用户场景当中。比如曾有客户要求在A页面增加上传功能，仔细询问得知，客户想要批量获取数据——其实这些数据在功能B列表中已存在。最后我们商定：在A页面增加多选选择框直接选取功能B的数据。

2、从追求完美到接受不完美：学会用60分快速落地。

从0到1的新产品研发，有时“完成“比”完美“更重要。最初的我会为每个按钮颜色、字体的大小排版都要打磨半天，后来明白”流程走通、不出严重BUG“就行。项目有deadline时，尽早上线、快速验证跑通流程才是关键，速度效率远比完美更重要。

3、从个人英雄到团队协作：明白 “好产品是大家的！”

凭着初生牛犊不怕虎的冲劲，我经常会在需求评审、功能设计上跟同事发生冲突。坚持自己的需求时，甚至会对研发说“这个别人都能做，你为什么不行”，搞到双方争执的面红耳赤。直到有一次，我规划的某个功能存在逻辑缺陷，发现问题时研发功能已经做了大半。如何才能在不影响进度的情况下解决问题呢？在我一筹莫展时，研发同学提出几个待选的解决方案——那一刻，我才意识到，兼听则明，多听取团队意见，很重要！因为做好产品，不仅仅是产品经理一个人的目标，更是团队所有人的目标！

从磨合到稳定：在挫折在中成长，戴着镣铐跳舞

很快，我跟团队进入磨合稳定期，这期间最大的感悟，就是：当“改变世界”撞上“领导/客户说不行”，理想主义开始学会”戴着镣铐跳舞“。

1.资源博弈

这期间经历最多的就是抢人、抢时间。当时在做一个功能复杂的业务系统，包含多个场景的用户端，要求半年内完成1.0版本上线，团队却只有3个研发人员，2个产品经理的配置（是的，连专职测试都没有，产品经理要兼职测试），工期着实紧张。我们先梳理完全部流程和功能框架，又跟老板们吵了好几轮，最后在不增加人员的前提下，砍掉非核心功能，只保留核心业务功能。即便如此，工期还是吃紧，团队人员几乎天天加班，那段时间9点之前从没有下过班。好在团队齐心协力，产品如期上线。原以为上线后日子就能轻松呢？！结果更忙了：客户反馈的BUG、吐槽等等，都要及时响应，有时为了及时发版加班到凌晨四五点….啊，没错，为了不影响第二天的进度，回去眯一会，吃了早餐回去继续干~~

2.能力转型

入职后，我才知道，自己不仅仅是产品经理，还要做leader，被迫管理产品经理+研发团队。上来就让管人，当时我特别非常惶恐：虽然已工作多年，但在这个行业我算新人，而且另一位产品经理职业经验比我丰富很多。作为一个”空降兵+产品小白“来管理团队，面临的不仅仅是岗位经验问题，团队成员心里也难免不服气。这是个很大的挑战——接下来的日子里跟产品、研发沟通时频繁出现问题：因为需求功能的分歧跟产品同事争执的急赤白脸；也因听不懂研发的技术术语，被问的面面相觑；还因自己犯错造成研发返工被怼的哑口无言……好在我之前在广告公司做过项目经理，凭着”脸皮厚、多学习、多请教“的心态，慢慢的和团队磨合的很有默契了。

后来的几年，我换了工作，继续做B端产品经理，带的项目和人越来越多，还升职为产品总监，工作是越来越得心应手。但常常对自己不满：总感觉做的不够好，但又不知道怎么能更好？危机重重的感觉越来越强烈。

七年之痒危机：无处不在的焦虑

我知道，此刻的自己到了瓶颈期。互联网环境变化太快，新技术层出不穷，想要不下牌桌，就必须得跟紧潮流。为此我特意问了AI：作为从业7年的产品经理，为什么会如此危机焦虑？

以下是Deepseek的回答

Deepseek回答很全面，我觉得核心是：年龄焦虑+能力瓶颈+技术迭代太快。

这三样叠加在一起，感觉就像一个好不容易学会一点功夫的人，忽然遇到了一个刚出道就拥有绝世神功的新人，分分钟就被秒了。更可怕的是，对方比你年轻还比你还厉害。想要继续干，那就只能迎头赶上，努力去追追追。当然，如果觉得太累，那也就只能转行换道。

破局之道：重构能力，终身学习

扪心自问：是继续坚持，还是转行换道？我的回答是：不甘心就此放弃。若只为生存，怎样都能活。但，活着就仅仅是生存吗？“改变世界”的口号不敢再喊，但人活着，总归要做点自己觉得有意思的事。做产品，对我来说就是一件有意思的事——看着它从0到1的诞生，经历从被吐槽到被认可，帮助客户解决问题，能给别人带来价值，这就有意义。

于是，我接着问AI：为了突破瓶颈，有什么解决之法？

下面分别是Deepseek和豆包的回答，个人感觉豆包更好一些，豆包的回答很详细可落地。

Deepseek生成了 “破局三维作战地图”，核心包括能力重构、价值重塑、赛道切换。还附上关键行动清单（12个月落地计划），如下图所示。

豆包的回答更具体，尤其在 AI 时代的能力迭代上，给出了可拆解的行动框架 ——这恰好是我近期实践中深有感触的部分。

豆包的AI部分分享

综合我自己的经验再加上豆包的建议，把破局路径拆解为三个可落地的方向：

1.技术融合：把 AI 变成 “日常工具” 而非 “敬畏的壁垒”

以前总觉得 AI 技术太遥远，在尝试产品中加入AI功能后才发现：产品经理不需要成为算法专家，但必须能懂会用“AI产品的语言”。

1）工具层先上手，日常工作用起来

把ChatGPT、Deepseek、豆包等工具当做产品经理助手，日常的产品文档如调研报告、PRD文档、PPT等直接用AI生成，远比手动撰写快的多，效率提升一倍；用MasterGo快速生成原型图、设计图，减少手动画图、设计时间。

2）应用层实践，尝试用AI解决真实的痛点

我所处的行业B端客户比较关注数据安全，必须要本地部署。于是学习Dify、LangChain、Ollama企业级大模型应用平台，从基本的安装部署，到工作流、知识库、agent搭建。已尝试在产品中加入”智能文本生成专家“，调用AI中搭建工作流+知识库，用来提升大量专业文本生成的效率。现在正在团队里推动这个小项目，哪怕只是MVP，也算迈出了小小的一步。

3）权威认证加持

豆包建议学习考取AI领域相关证书，搜集整理了以下含金量较高的证书，供大家参考。

IBM AI 产品经理专业证书（Coursera 平台）：由 IBM 推出，行业认可度高。10 门课程系统覆盖产品管理基础与生成式 AI 等前沿技能，结业获 IBM 证书，为求职简历添彩。

UCAM 人工智能产品经理证书：由联合国 CIFAL 中心颁发，隶属 “联合国可持续发展目标创新及产品管理能力建设项目”。考核标准季度更新，内容兼顾 AI 技术与产品管理，是企业招聘的重要参考。

微软官方认证的 AI 产品经理专业认证：微软背书，5 门课程聚焦核心方法论与 Azure AI 工具链。认证可显著提升简历含金量，在微软生态企业备受认可，获证者平均薪资涨幅 20%-30%。

AI Product Management Certification（Product Faculty）：该课程注重实践，通过 6个互动直播课程和大量练习，让学员学习从 AI 用例验证到产品交付的全流程。由经验丰富的讲师授课，学员能借鉴 Shopify、Google 等领先公司的成功 AI 产品经验。不过，其认可度可能相对局限于特定的行业圈子或对该机构比较了解的企业。

2.赛道深耕：在 “AI + 垂直领域” 里找自己的定位

转型不是盲目跟风，得结合已有经验。我做了7年B端产品，对企业服务的业务逻辑熟，所以优先看以下两个领域的 AI 机会：

1）AI + 行业场景：

#智能教学助手：充当7×24小时AI 助教，能有效减轻教师负担。某高中化学教师利用AI助教，学生上传实验现象图片，AI 通过多模态分析识别问题（如“沉淀未完全溶解”），拆解解题步骤并推送离子反应动画，80% 基础问题无需教师介入 。语言教学中，例如国外Carnegie Speech的 AI 助手通过语音识别纠正学生发音，结合对话代理模拟真实语境，使学生口语流畅度提升 60%。

#医疗 AI 影像诊断系统：此类实践成果已极具说服力。上海交通大学医学院附属瑞金医院联合科研团队，通过数万例真实临床影像数据训练 AI 模型，经第三方验证，其肺结节检测准确率达 92%，与院内资深放射科医师团队的诊断水平相当。更值得关注的是，约翰・霍普金斯大学研发的PathAI 模型，在乳腺癌病理切片分析中表现卓越，不同测试场景下的癌细胞识别准确率稳定在 94%-97%，超越了部分医疗团队的诊断精度，充分展现出 AI 在专科医疗领域的独特优势。

#工业AI的设备故障预警，例如国内企业神州泰岳在摄像头端部署轻量化深度学习模型，实时监测设备运行状态，如振动、温度异常等。甚至可以识别机械臂异常动作、零件漏装等生产缺陷，响应时0.3秒。

2）AI + 供应链

研究赛维时代（SAYEWAY国内知名的跨境电商）案例时发现，他们用 AI 对供应链的 “需求预测 – 库存管理 – 仓储运营 – 物流调度” 全链路进行智能化改造。例如优化跨境仓储的波次配货规则，规划最优拣货路径（类似外卖骑手的路径规划），减少无效行走仓储人员人均拣货效率提升 40%，海外仓运营成本降低15%。

以上这些都是高价值赛道，当然，这些领域需要较深行业知识打底。

我计划继续学习AI相关技能，利用AI解决实际工作中遇到问题，深挖所在行业需求：一是思考已有老产品优化迭代，是否能用AI优化功能或提升效率或降低风险；二是深入现场，多跟客户、用户沟通交流，寻找真实痛点，为新产品研发做准备，再叠加 AI 技能，希望能逐渐形成 “行业 + 技术”的双重壁垒。

特别认同豆包回答结尾中一句话：破局的本质是用未来视角重构当下能力，从「被动适应」到「主动定义」。

我知道，以上这些思考，远远还不够。而且，未来的路一定会怎样，我也不知道。只能说，保持学习，努力精进，重构知识体系，坚持不下牌桌，说不定能真的能“改变一点点世界”呢。

这就是我，一个野路子产品经理的经历和思考，分享给大家，同行之人共勉~~

作者：网络

来源：网络博客

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