AI 的浪潮正在席卷各行各业，产品经理的工作方式也随之发生剧变。吴恩达在最新的分享中指出，传统冗长的 PRD 正在被具体、生动的示例取代，数据才是 AI 时代的 PRD。借助 Prompting 技巧和低代码工具，产品经理可以独立进行技术可行性评估和快速原型设计。本文将深入探讨这些变革，并结合吴恩达的观点，为 AI 时代的产品经理提供生存和发展的实用指南。
用数据定义 AI 产品：告别抽象 PRD
在传统的产品开发流程中，冗长而抽象的 PRD 文档是产品经理与工程师沟通的桥梁。但在 AI 时代，这种方式已经过时。正如吴恩达所强调的，“数据是你的 PRD”。训练机器学习模型需要数据，定义 AI 产品同样需要具体的数据示例。与其花费大量时间撰写复杂的 PRD，不如直接提供清晰的输入输出数据，让数据“说话”。
例如，你想开发一款智能客服聊天机器人。与其用抽象的语言描述它的功能，不如直接提供 10-50 个具体的对话示例，涵盖用户可能提出的各种问题，以及聊天机器人应该如何回答。这些具体的例子比任何文字描述都更清晰、更直观，也更符合 AI 开发的流程。
再比如，如果你想开发一个视觉系统来识别商品。与其描述系统的识别精度和范围，不如直接提供一组标注好的图片，清晰地展示哪些是需要识别的商品，哪些不是。如下图所示，清晰的标注可以帮助开发者理解“识别”的准确含义。
这些标注数据构成了 AI 系统的训练集，也为工程师评估技术可行性和构建系统提供了依据。构建数据集的过程可以从人工标注开始，逐渐过渡到使用生产环境中的真实数据。
快速验证可行性：产品经理也要懂技术
在 AI 时代，产品经理不仅需要理解用户需求，还需要具备一定的技术理解能力。吴恩达指出，对于许多基于 LLM 的应用，产品经理可以通过 Prompting 或编写少量代码来初步评估技术可行性。LLM 和低代码平台的出现，使得产品经理可以独立进行初步的技术可行性验证，而无需依赖工程师。
例如，你想开发一个邮件路由工具，可以尝试用 LLM 根据邮件内容判断应该路由到哪个部门。Prompting 是一种与 AI 对话的技术，通过向 LLM 输入特定的指令或问题 (Prompt)，来引导其生成期望的输出。你可以利用 Prompting 技巧，快速评估 LLM 在特定任务上的能力。例如，对于上面提到的邮件分类工具，你可以向 LLM 输入一些示例邮件，并要求其将邮件分类到正确的部门 (客户服务、销售等)，观察其准确率。
如果 LLM 能够达到较高的准确率，那么这个想法就具有较高的技术可行性。如果准确率较低，你也可以通过调整 Prompt 或提供更具体的示例来改进结果。
有时，简单的 Prompting 可能不足以评估复杂应用的可行性。例如，邮件分类系统可能需要访问公司的知识库才能做出准确的判断。这时，可以使用 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术。RAG 将 LLM 与外部知识库连接起来，使其能够在生成回答之前先检索相关信息。你可以使用一些工具或简单的代码将 LLM 与公司的知识库连接起来，从而评估 RAG 在特定任务上的效果。
此外，AI 辅助编程工具，如 GitHub Copilot 和 Tabnine，正在降低编写代码的门槛。这些工具可以根据注释或已有的代码自动生成代码片段，极大地提高了开发效率。你可以利用这些工具编写简单的代码，例如连接 API 或处理数据，从而进行更深入的技术探索。
通过 Prompting 和 RAG 等技术，你可以快速验证不同的产品方案，并通过 A/B 测试等方法评估其准确率和可靠性。如果某个方案的准确率达不到要求，你就可以尽早放弃或调整方案，而无需等待工程师开发完整原型，从而大大缩短产品开发周期。此外，了解一些基础的 Python 编程知识，能够帮助你更好地利用 LLM 和低代码平台，更有效地进行原型设计和测试。
人人都是开发者：快速原型设计和测试
在 AI 时代，原型设计不再是工程师的专属领地。Replit、Vercel's V0、Bolt、Anthropic's Artifacts 等低代码平台的出现，极大地降低了原型开发的门槛，即使没有编程经验的产品经理也能快速构建和测试原型。这些工具不仅可以用来验证产品创意，还可以用来快速收集用户反馈，迭代产品。
例如，你可以使用 Vercel’s V0 根据文本描述生成一个简单的聊天机器人界面，然后使用 Replit 编写一些简单的逻辑来连接 LLM API，从而构建一个可交互的原型。然后，你可以邀请用户进行测试，收集用户反馈，并根据反馈快速迭代原型。这种敏捷的开发方式可以大大缩短产品开发周期，并提高产品的成功率。
AI 产品经理的核心技能
AI 时代的产品经理，需要具备哪些核心技能才能脱颖而出呢？
• 数据思维： 能够从海量数据中洞察用户需求，用数据驱动产品决策。 • 技术理解： 了解 AI 技术的基本原理和应用场景，能够与工程师有效沟通，特别是要理解 Prompting 和 RAG 等技术。 • 用户洞察： 深入理解用户痛点，将 AI 技术与用户需求结合起来，创造真正的价值。 • 迭代思维： 拥抱快速迭代的开发模式，不断优化产品，适应快速变化的市场需求。 • 实验能力: 熟练掌握 A/B 测试等方法，评估不同产品方案的效果。
AI 产品经理的未来：持续学习和进化
正如吴恩达所言，AI 产品管理是一个快速发展的领域，最佳实践也在不断演变。AI 技术日新月异，AI 产品管理的最佳实践也在不断进化。AI 产品经理需要保持持续学习的心态，关注 AIGC、生成式 AI 等前沿技术的发展趋势，不断探索新的工具和方法，才能在激烈的竞争中立于不败之地。
