说说我理解的AI产品经理

这里说的AI产品经理，是项目的开荒者，不是紧盯需求文档不放的搬砖人。Ai产品经理未必之前在做产品工作，是在项目中指明方向的人。

a.薪酬背后反应的PM工作性质
之前在即刻上有人吐槽，为什么都2024了，产品和技术的平均年薪还差那么多，我的回答是产品经理具有独占性、破坏性、能力分布特别不均衡。人不对位、走反方向都会让一群人白忙活，产品经理鱼龙混杂，是凭作品说话的。
优秀的PM更容易转管理(理解贯彻点子的人)拿了80%以上的收入，剩下一半多在做些涂涂抹抹/串联的活，少数走在证明自己的过程中。

b.点子真的很重要
“我有个可以改变世界的点子，就差一个程序员了”，这个笑话贼容易共情，因为当时行业欣欣向荣&产品方法论不成熟，有大量热情/想转行的人，大量冒失的想法。
但也确实有不少没被填充的蓝海。看看移动互联网时代成立的，走的顺的公司，可不就是老板有一个明确的点子

c.点子从哪里来
点子多的年代，需求判断这层过滤器很重要(专注，只做一个)，风投圈在点子多的年代摘到了果实，不同程度上讲是他们和创业者们一起形成了这一代的大产品观：体量大不大、频次高不高、竞品怎样有没有护城河。
点子稀疏的年代，那个注重遴选点子方法论(兜网 放大 澄清)公司做成了(去TM的专注，我各种在广告系统里截胡)，这时候的投资圈还沉浸在上一代的方法论里啥也没捞着。
现在是个点子极其少的年代:我也并不明确，但比较清楚这几点基本没戏：从需求/赛道中找项目最没戏，走的人太多两边的树已经给摸秃皮了，从生活经验中找需求也比较难，因为大家的生活方式都蛮趋同，除非你有别样的生活经历或显著高的抽象。
直面这个问题，你的解题思路有相当概率能决定你能不能脱颖而出

d.其他
这届PM有什么不同？
不变的是能够理解技术的边界、算法的演进(比如那些搞/相信AI情感伴侣的，有一个算一个都不太行)，不要老挥舞“这不是拿锤子到处找钉子吗”这种常用板砖，沉下心来看看算法和被应用的关系
上一代PM的核心技能需求判断是偏被动属性的，需要更主动的技能，比方写写代码搞数据挖掘什么的，能搞好Ai产品的人，大概率是把数据玩出花来的人
已经成立公司但没找到PMF的怎么办?
创始团队(大可能也是团队中最深刻的人)应当充当起探路/开荒人的角色，因为前面说的稀缺性，和工种的独占性，很难在外部匹配到一个优秀PM来写限领域命题作文，而产品经理执行层的技能已经很成熟了并不难学。

大模型技术"看起来"放缓，鲜有几个产品跑出大体量PMF，在这个背景下越来越多负面低沉的"共识"下(服软了觉得自己不行)，业界迫切需要一个英雄式的PM来打打样抄作业，这几乎是PM最容易闪光的年代。