年底求职潮下，AI产品经理如何突破面试难关？
临近年底，不少产品经理正悄然备战AI岗位求职。尽管许多人已系统学习AI知识、优化简历内容，频繁参与面试，却仍难以通过技术与产品能力的双重考核。问题究竟出在哪里？
为帮助从业者破解困局，我们邀请深耕产品领域21年、现任妈妈网产品副总裁的黄友敬老师，从企业面试官视角出发，解析优秀AI产品经理必须具备的三大核心能力。
AI产品经理能力新要求一：技术直觉与认知边界
企业招聘AI产品经理，并非要求其承担算法工程师职责，而是考察其对技术基础概念、能力边界和成本结构的理解程度。
例如，在面对“法律咨询AI工具应选择Fine-tuning还是RAG？”这类问题时，普通候选人可能仅能陈述技术定义，而高分回答则会从系统层面进行分析：
Fine-tuning：如同让一位通才接受长期专业训练，内化法律知识，但训练成本高、周期长，且法规更新后需重新训练。
RAG：相当于为通才配备一本可实时更新的《法律百科全书》，在提问时即时检索并结合语境作答，实现低成本、快速迭代的MVP验证。
最终结论通常是：初期采用RAG方案更优，待积累足够专有数据后再考虑微调模型以提升复杂推理或对话风格。
真正拉开差距的是——能否清晰阐述“为何选择某技术”、“其代价与风险是什么”以及“是否存在替代路径”。这背后体现的是对技术原理的深刻理解与商业目标的高度对齐。
AI产品经理能力新要求二：AI产品感（创造真价值）
在AI时代，优秀的产品经理应是“真问题”的发现者，而非手持技术工具盲目寻找应用场景的执行者。
以“为微信家庭群设计一个AI功能”为例：
常见思路如AI自动记账、人情份子管理等功能虽合理，但缺乏创新性。而更具洞察的回答聚焦于“信息可信度验证”这一真实痛点——长辈常转发伪科学文章，子女不便直接反驳。
解决方案：AI后台静默验证
当链接在群内被分享时，AI自动在后台分析其来源权威性与事实依据，并在预览卡片下方以小字号灰字标注验证结果，提示用户谨慎判断。
该设计无感介入、尊重社交关系，既解决了实际问题，又避免了家庭矛盾。这正是AI产品感的体现：从用户困境出发，利用技术实现体验的十倍提升，而非简单优化现有流程。
AI产品经理能力新要求三：AI产品的落地与评估
企业最关注的，是候选人是否具备真实项目经验及可量化的成果输出能力。
例如，当被问及“AI写作助手提示词优化后，用户采纳率从30%提升至35%，是否说明成功？”时，高水平回答不会简单归因，而是提出严谨评估方法：
否定直接归因
数据上升可能受外部因素影响，如高质量用户涌入或同期市场活动，不能直接认定模型优化有效。
设计科学实验
建议采用A/B测试：将灰度用户随机分为两组，A组使用旧模型，B组使用新模型，确保其他变量一致，观察采纳率差异是否具有统计显著性。
具备此类思维的产品经理，不仅能推动项目落地，更能建立科学评估体系，确保AI功能真正创造用户价值与商业回报。
若能熟练应对上述挑战，则已掌握AI产品经理的核心能力，有望在新一轮技术变革中脱颖而出。