开发软件成本越来越低，AI产品经理越来越值钱！

前两天，吴恩达老师在 DeepLearning 上面发表了一篇新文章，他在文章中指出，随着编程能力不断提升，开发软件，特别是原型的门槛越来越低，也越来越便宜，对能够决定“构建什么”的人才需求将大幅上升，也就是说 AI 产品经理未来前景光明。

速读

下面为原文，由 GeekSavvy 整理翻译。

原文链接：

https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-284/

原文

编写软件（尤其是原型）的成本越来越低。这将导致对能够决定构建什么的人才的需求增加。AI 产品管理前景光明！

软件通常是由包含产品经理（PM）和软件开发人员的团队来完成的。产品经理负责决定要构建什么（例如，为哪些用户实现哪些功能），而软件开发人员则编写代码来打造产品。

经济学告诉我们，当两种商品互为互补品（比如配备内燃机的汽车和汽油）时，一种商品的价格下降会带来对另一种商品需求的上升。举例而言，汽车变得更便宜后，购买汽车的人变多，从而导致对汽油的需求也随之增加。在软件领域将会发生类似的事情：只要明确了要构建什么，AI 就能使构建过程本身变得更快、更便宜。这将大幅增加对那些能够提出清晰而有价值的“要构建什么”规范（specs）的人才的需求。

这正是我对产品管理（开发和管理软件产品这门学科）未来感到兴奋的原因。 我对 AI 产品管理（开发和管理 AI 软件产品这门学科）的未来更是充满期待。

许多公司的工程师与产品经理的比例（Engineer:PM）大约是 6:1。（各公司和行业的比例差异很大，通常在 4:1 到 10:1 之间。）随着编码效率的提升，我认为团队中用于产品管理和设计的工作量在总人力构成中所占的比例会提高。也许有些工程师会兼任部分产品管理工作，但如果这些工作仍主要由专业产品经理承担，那么对这些岗位的需求就会增加。

软件开发团队的构成变化尚未全速推进。阻碍这一转变的一个主要因素，尤其是在人工智能产品管理方面，是软件工程师作为技术人员，理解和接受人工智能的速度比产品经理快得多。即使在今天，大多数公司也很难找到既懂得如何开发产品又了解人工智能的人，我预计这种短缺会加剧。

此外，AI 产品管理需要与传统软件产品管理不同的一组技能，包括：

• AI 技术能力：PM 需要了解从技术角度看可以构建哪些产品，并且理解 AI 项目的生命周期——例如数据收集、模型构建、监测和维护。

• 迭代式开发：由于 AI 开发相比传统软件更加迭代，在过程中需要更多的方向修正，PM 需要知道如何管理这样的流程。

• 数据相关技能：AI 产品通常从数据中学习，也可以被设计成比传统软件产生更丰富数据的形态。

• 处理不确定性的能力：由于 AI 的性能难以事先准确预测，PM 需要对这种不确定性保持适应，并且具备应对策略。

• 持续学习：AI 技术正在快速发展。与所有致力于充分利用这项技术的人一样，PM 也需要及时跟进行业的最新技术进展、产品创意以及它们在用户生活中的应用方式。

最后，AI 产品经理需要知道如何负责任地实施 AI（例如，在可能需要设置防护措施以防止不良后果时），同时还要善于快速收集反馈，以保证项目稳步推进。我也预期，未来会有更多优秀的产品经理具备自行构建原型的能力。

对优秀 AI 产品经理的需求将会非常庞大。随着 AI 产品管理这门学科的成长，也许会有更多工程师开始承担更多产品管理相关的工作。

我们能构建的有价值事物几乎无穷无尽。这是一个令人振奋的时代，让我们一同去创造吧！

Keep learning,
Andrew

网友评论

文章发布之后，在 X 平台也吸引力很多人发表意见，我挑选了一些比较有意思的观点，供大家看。

X 帖子链接：

https://x.com/AndrewYNg/status/1879939058211971420

网友评论1 @elvis

也许一些工程师最终也会做更多的产品管理工作。是的，我发现自己已经在这样做了。AI产品和工具的加速有很大帮助。

网友评论2 @Arnav Jaitly

网友评论3 @NewAIWorld

我认为未来一个人可以做以前整个团队都做过的事情！懂得如何真正使用人工智能、代理及其相关工具的人将成为公司最有价值的人。

网友评论4 @Anton Okmyanskiy

AI 工具不会比以前更推动对明确要求的需求 - 恰恰相反。如果构建成本较低，那么精确的要求就不那么重要了，因为您可以以低成本进行迭代和尝试更多事情。过去，在设定产品方向时，您的风险更高，因为投资更高。 

方向明确性始终是最重要的，未来也将如此。如果人工智能降低了开发成本，那么关键影响就是敏捷性，可以更快地将想法推向市场。利用敏捷性的能力将是一项关键的 PM 技能，而不仅仅是一个水晶球。 

 然而，敏捷性基本上是人工智能快速生成大量代码的能力，这些代码不可避免地会成为你的技术债务。这也将推动对管理它的深度技术技能的需求。选择正确的堆栈、库、方法、架构、测试策略。 

对于任何规模庞大的 SW 项目，您都需要聪明地掌控它，否则再多的人工智能也救不了您。编写 SW 时，您需要权衡许多因素。不同的问题需要不同程度的工程严谨性。您需要具备深厚的技术知识才能理解它们的权衡，并具备市场意识才能了解成本和可行性。 

在某些领域，PM 会非常注重业务方面，而在其他领域，他们则必须非常精通技术。能够兼顾技术深度和财务/业务考虑的人总是有需求的。

网友评论5 @AI进化论-花生

完全同意你的观点，Andrew ！我之前没有任何编程或编码经验——我之前的角色专注于用户研究和产品运营。然而，随着集成到 Cursor 中的 Claude 3.5 Sonnet 模型的发布，2024 年 8 月一切都发生了变化。这对我来说是一个改变游戏规则的事情，以我从未想过的方式释放了我的创造潜力。 

使用 Cursor，我能够快速地将想法原型化，并根据用户反馈对其进行迭代。我开始在小红书 (RedNote) 上分享我的项目和迭代，采用“公开构建”的方法。令我惊讶的是，我的一款应用“小猫补光灯 Pro”获得了巨大的关注，最终连续两周登上中国应用商店付费应用排行榜的榜首。即使是现在，它仍然排在前 20 名。 

这次经历在中国科技媒体上引发了激烈的讨论和辩论，凸显了 Cursor 等易用工具对个人和产品开发的变革性影响。我很高兴成为您所概述的趋势的真实例子。更便宜、更快的原型设计以及产品管理日益重要，为那些能够决定构建什么并了解如何将其付诸实践的人创造了非凡的机会。 

现在是创新和创造的时代！

网友评论6 @tarun bana

是的，直到你学会如何给予LLM有了“品味”，那么决策者就没有必要了。

网友评论7 @Ian Arawjo