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產(chǎn)品經(jīng)理的AI培訓

【課程背景】
“人工智能（AI）的發(fā)展將取代大量人類工作”—埃隆 · 馬斯克。
隨著AI浪潮的掀起，越來越多的企業(yè)出于降本增效的角度，開始考慮企業(yè)智能化的替代方案。同時，員工也開始產(chǎn)生受ai技術威脅的焦慮。 AI技術、大語言模型這些時下正火的概念不僅僅在改變普通人的生活，同樣也在改變著產(chǎn)品經(jīng)理的工作形態(tài)。ai技術正在重塑產(chǎn)品設計用戶體驗和商業(yè)模式，對于產(chǎn)品經(jīng)理來講，過去的核心競爭力如需求洞察、產(chǎn)品設計和增長策略等，已經(jīng)不足以應對智能時代的挑戰(zhàn)，Ai能力將成為未來產(chǎn)品經(jīng)理的核心能力之一。在這個重塑的過程中，往往會遇到這些共性問題：
“AI”、“Agent”、“LLM”、“模型”這些概念到底是什么？有什么用？
時下前沿AI技術能夠多大程度的取代“我”？
如何平衡“我的工作”與“AI的工作”的關系？ 
如何正確“指揮”AI為我服務？
如何高效“駕馭”AI提高生產(chǎn)力？
本課程基于產(chǎn)品經(jīng)理的全周期角色定位、技能需求和工作流程，結(jié)合大量最前沿AI技術，系統(tǒng)論述AI時代產(chǎn)品經(jīng)理的生存策略與能力重塑，厘清過程中的關鍵點與風險點，有效提升產(chǎn)品經(jīng)理對于AI賦能的全局認知和實戰(zhàn)能力。

【課程收益】
掌握時下前沿AI技術在產(chǎn)品領域應用的全景認知。
全面理解AI技術如何改變產(chǎn)品經(jīng)理的角色定位、技能需求和工作流程。
明確不同AI技術的側(cè)重點，掌握看如何針對全產(chǎn)品生命周期各環(huán)節(jié)適配AI工具，并高質(zhì)量完成任務。
明確AI時代產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握的8項關鍵技能。
掌握DeepSeek、Qwen、訊飛星火等主流大語言模型及其衍生家族的使用和部署。
掌握AI工具在產(chǎn)品設計中的6個主要應用場景。
明確AI時代產(chǎn)品需求分析方法論的演變。
實戰(zhàn)AI workflow的構(gòu)建和應用。

【課程對象】
產(chǎn)品負責人、產(chǎn)品經(jīng)理、項目經(jīng)理、產(chǎn)品團隊人員

【課程大綱】
一、認知破壁： AI是威脅還是超導體？
1、建立時下AI技術認知
從AI到LLM – AI、機器學習、深度學習、大模型之間是什么關系？
AI養(yǎng)成 – 多跟AI說話可以訓練大模型，讓它“成長”嗎？
焦慮本質(zhì) – AI替代人力危機 vs 不會用AI被淘汰危機
認知重構(gòu)實驗：5分鐘生成互動式行業(yè)趨勢報告
工具：四種工具實操對比
2、產(chǎn)品經(jīng)理角色定位的顛覆性轉(zhuǎn)變
思維模式迭代
能力要求躍遷
價值創(chuàng)造重構(gòu)
小組演練：反向推導產(chǎn)品邊界-用AI生成“最糟糕的產(chǎn)品方案”
二、技能重塑：AI時代產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握哪些關鍵技能？
1、AI和機器學習基礎
AI的基本原理與應用場景
AI技術賦能產(chǎn)品全生命周期
小組討論：我用AI技術協(xié)助處理過什么問題？效果如何？
2、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策
從“單核”用戶思維到“雙核”用戶思維+數(shù)據(jù)思維
從海量信息中提取價值信息
小組演練：使用AI進行“需求煉金”
3、用戶體驗設計
AI工作的可解釋性與透明度
結(jié)合用戶需求與AI功能
小組演練：使用AI進行用戶行為分析
4．跨部門協(xié)作
AI賦能的新協(xié)作機制
有關AI的有效跨部門溝通
小組演練：使用AI生成產(chǎn)品上線任務列表
5、敏捷開發(fā)和項目管理
AI賦能的迭代開發(fā)模式
貫穿項目全程的AI+模式
小組演練：使用AI構(gòu)建“項目風險識別”工作流，生成《風險報告》
6、商業(yè)思維和市場洞察
商業(yè)敏感度的AI+升級
全自動追蹤下的市場洞察
小組演練：使用AI工具追蹤競爭對手與行業(yè)動態(tài)
7、技術素養(yǎng)
數(shù)據(jù)清洗和處理基礎
模型訓練與評估基礎
8、AI倫理
數(shù)據(jù)隱私與公平等倫理問題
算法偏見等新型問題
案例討論：AIGC的版權歸屬問題
三、智能革命：如何高效“駕馭”人工智能，而非被人工智能“指揮”？
1、AI技術對產(chǎn)品開發(fā)流程的影響
加速產(chǎn)品開發(fā)周期
提升設計創(chuàng)新新性
優(yōu)化決策與洞察
增強用戶體驗
課堂討論：有哪些工作希望AI來完成？目前是否可行？
2、AI工具在產(chǎn)品設計中的應用場景
創(chuàng)意生成與設計優(yōu)化
自動化原型生成
用戶行為預測
數(shù)據(jù)分析與反饋
個性化設計
虛擬測試與迭代
3、AI時代產(chǎn)品經(jīng)理面臨的典型挑戰(zhàn)
技術迭代速度
過度依賴AI
數(shù)據(jù)質(zhì)量和隱私
倫理問題
案例討論：推理模型幫助解決大語言模型倫理問題的方式與局限
四、范式轉(zhuǎn)移：AI時代產(chǎn)品需求分析方法論的演變？
1、需求分析的重新定義與簡化
簡化產(chǎn)品邏輯
降低學習成本
用戶畫像與行為路徑
課堂練習：使用AI生成用戶畫像，并分析目標用戶的典型行為路徑.
2、量化與動態(tài)化需求分析的興起
AI驅(qū)動的預測模型生成動態(tài)需求預測
基于用戶數(shù)據(jù)的量化需求分析
3、AI技術賦能需求分析的多維度能力
NLP（自然語言處理）與機器學習算法
多模態(tài)的實用意義
4、從功能到非功能需求的全面關注
算法透明度與數(shù)據(jù)安全
小組演練：通過AI Agent量化分析用戶數(shù)據(jù)，并預測需求變化
五、AI實戰(zhàn)：0門檻招聘一名產(chǎn)品經(jīng)理AI副駕駛
1、國內(nèi)主流模型選型
幾大主流模型橫向?qū)Ρ?br /> Docker容器與Ollama
2、Agent與Workflow
Anythingllm搭建隱私本地知識庫問答
Workflow體驗：字節(jié)Coze搭建Agent Workflow
工具演練：使用智能體工作流從產(chǎn)品介紹中提取賣點
六、課程總結(jié)與回顧
1、主要知識點回顧
2、學員反饋與答疑

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