AI時代的到來，B端產(chǎn)品經(jīng)理會不會被替代掉呢？下面是筆者整理的關于B端產(chǎn)品經(jīng)理的7點認知的文章，大家一起往下看看，了解一下吧！

最近，前OpenAI首席執(zhí)行官奧特曼被董事會開除的消息，可以說是沸沸揚揚了。

風頭甚至蓋過了奧特曼剛發(fā)布的新項目：GPTs，即自定義GPT。

GPTs進一步放大了其“理解人類語言”的價值：

以前，你動動嘴，就可以生成一篇文章。

現(xiàn)在，你動動嘴，就能生成一個AI產(chǎn)品。

那么，隨著GPT越來越強大，它有沒有可能替代B端產(chǎn)品經(jīng)理呢？

比如，用戶直接利用GPT（而不是通過產(chǎn)品經(jīng)理）來生成B端應用。

如果是這樣，在GPT時代，B端產(chǎn)品經(jīng)理的價值在哪里呢？

B端產(chǎn)品經(jīng)理又該如何登上GPT的快車？

以下是我在和AI SaaS從業(yè)者交流后，梳理出來的7點認知，希望對大家有所啟發(fā)：

一、GPT不會替代B端產(chǎn)品經(jīng)理

GPT的優(yōu)勢在于對人類語言的理解，以及智能化生成內(nèi)容。

但是它的缺點同樣明顯：依賴線上數(shù)據(jù)、邏輯黑箱，以及內(nèi)容的“幻覺”現(xiàn)象。

而B端產(chǎn)品經(jīng)理的核心工作，恰恰是線下業(yè)務調(diào)研、邏輯嚴密的分析，以及在此基礎上，進行準確的需求理解和產(chǎn)品交付。

這些都是GPT不擅長的。

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因此，GPT不會替代B端產(chǎn)品經(jīng)理，反而會凸顯B端產(chǎn)品經(jīng)理的獨特價值。

二、GPT不會淘汰“傳統(tǒng)”B端產(chǎn)品經(jīng)理

雖然GPT更加智能，甚至有機會顛覆人類和互聯(lián)網(wǎng)的交互方式。

但是和APP一樣，GPT仍然只是一個工具，而且使用的門檻會越來越低。

相對來說，對業(yè)務場景的掌握、對客戶和行業(yè)的理解，比對GPT的掌握要難得多。

就好像移動互聯(lián)網(wǎng)時代，對“APP交互”的熟悉，并沒有成為B端產(chǎn)品經(jīng)理的核心能力。

因此，GPT的出現(xiàn)可能會造成B端產(chǎn)品的“換代”，但不會造成B端產(chǎn)品經(jīng)理的“換代”。

甚至可以確定的說，在未來，對商業(yè)、對業(yè)務有深刻理解的B端產(chǎn)品經(jīng)理，會更加吃香。

三、GPT將創(chuàng)造更多B端產(chǎn)品經(jīng)理崗位

在移動互聯(lián)網(wǎng)普及之前，中國的B端產(chǎn)品經(jīng)理崗位實際上是非常少的。

移動互聯(lián)網(wǎng)普及以后，由于很多線下業(yè)務場景有機會“在線化”，因此導致了APP的大爆發(fā)，也帶來了B端產(chǎn)品經(jīng)理需求的井噴。

隨著GPT的能力不斷提升、成本不斷降低、新的使用場景不斷被開發(fā)出來，最終必定會再次帶來互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的大爆發(fā)。

因此，雖然未來不一定需要更多的程序員，但一定需要更多的B端產(chǎn)品經(jīng)理。

四、成為基于GPT的AI產(chǎn)品經(jīng)理，需要懂技術嗎？

懂一些當然更好，畢竟我們要和技術同學交流，雙方?jīng)]有共同語言難免影響溝通效率。

特別是傳統(tǒng)的AI產(chǎn)品經(jīng)理，如果你不懂算法，就很難設計出滿足需求的AI產(chǎn)品。

但是，GPT的優(yōu)勢恰恰是降低了技術門檻。

比如，它對人類語言的理解能力，讓我們可以通過“說話“（而不是寫代碼）就可以生成包含復雜算法的應用程序。

這就意味著，我們只要能夠理解GPT的能力和邊界，了解它所適用的場景特點。那么，即便你不懂算法，也能夠利用GPT構建出滿足需求的AI產(chǎn)品。

為了確認這一點，我特意征詢了AI SaaS創(chuàng)業(yè)者，Quick Creater聯(lián)合創(chuàng)始人閻總的意見。

他認為：設計基于GPT的AI應用產(chǎn)品，主要還是需要懂解業(yè)務，但并不需要懂算法，甚至不需要技術背景。

五、如何成為基于GPT的AI產(chǎn)品經(jīng)理？

很重要的第一步，是成為GPT的重度用戶。

就好像要設計好APP功能，我們就必須先理解它、熟悉它，了解它的優(yōu)勢和劣勢。

更重要的一點在于，我們要在業(yè)務場景中，尋找能夠利用GPT優(yōu)勢的場景。

一位GPT AI產(chǎn)品經(jīng)理就告訴我：設計GPT AI功能，最重要的一步就是“實驗”。

只要確認了GPT在某個業(yè)務場景的應用效果，那么剩下的工作其實就簡單了。

當然，在利用GPT優(yōu)勢的同時，還要注意規(guī)避GPT的劣勢。

比如，根據(jù)GPT生成包含SEO關鍵詞的文章就很棒。

但是根據(jù)GPT生成復雜的成本分析報表，我們就要小心GPT的“幻覺”問題了。

六、AI會讓B端產(chǎn)品經(jīng)理的工作更輕松嗎？

AI可以提高B端產(chǎn)品經(jīng)理的工作效率，但并不會讓產(chǎn)品經(jīng)理變得更輕松，甚至都不能避免996。

人的欲望是無窮的，更好的工具只會讓我們追求更高的增長。據(jù)說，1930 年的時候，約翰·梅納德·凱恩斯就曾預測，由于創(chuàng)新，到 2030 年時我們每周將只需要工作15小時。

現(xiàn)在馬上2024年了，但我們和“15小時/周”的目標仍然相距甚遠。

七、需要盡早踏入AI產(chǎn)品賽道嗎？

長期來看，GPT確實非常重要，甚至就如小馬哥說的，是“幾百年一次的機遇”。

但是就目前來看，GPT在B端實際落地的場景仍然有限，也面臨著很多棘手的問題（比如邏輯黑箱）。

因此，關于GPT的游戲才剛剛開始，大家不用太焦慮。

實際上，對于普通人來說，利用好原有優(yōu)勢，做“傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)+AI”，往往好過“換道超車”。

有些同學為了盡快改變命運，輕易拋棄原有賽道，全力轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品。

成功的機會當然有，但是失敗的概率更大。

所以，你最好想一些，如果“換道”失敗了，你的后路在哪里？

其實，做AI產(chǎn)品，未必要首先成為專職的AI產(chǎn)品經(jīng)理。

在GPT越來越強大、對算法要求越來越低的背景下，從自己熟悉的業(yè)務場景出發(fā)，多試錯，在業(yè)務中找到GPT發(fā)揮價值的機會，反而是成為AI產(chǎn)品經(jīng)理的捷徑。

切記：不管技術如何發(fā)展，好產(chǎn)品的核心仍然是差異化的定位。

而好產(chǎn)品經(jīng)理的核心，仍然是洞察機會的能力。