AI时代的到来，B端产品经理会不会被替代掉呢？下面是笔者整理的关于B端产品经理的7点认知的文章，大家一起往下看看，了解一下吧！

最近，前OpenAI首席执行官奥特曼被董事会开除的消息，可以说是沸沸扬扬了。

风头甚至盖过了奥特曼刚发布的新项目：GPTs，即自定义GPT。

GPTs进一步放大了其“理解人类语言”的价值：

以前，你动动嘴，就可以生成一篇文章。

现在，你动动嘴，就能生成一个AI产品。

那么，随着GPT越来越强大，它有没有可能替代B端产品经理呢？

比如，用户直接利用GPT（而不是通过产品经理）来生成B端应用。

如果是这样，在GPT时代，B端产品经理的价值在哪里呢？

B端产品经理又该如何登上GPT的快车？

以下是我在和AI SaaS从业者交流后，梳理出来的7点认知，希望对大家有所启发：

一、GPT不会替代B端产品经理

GPT的优势在于对人类语言的理解，以及智能化生成内容。

但是它的缺点同样明显：依赖线上数据、逻辑黑箱，以及内容的“幻觉”现象。

而B端产品经理的核心工作，恰恰是线下业务调研、逻辑严密的分析，以及在此基础上，进行准确的需求理解和产品交付。

这些都是GPT不擅长的。

因此，GPT不会替代B端产品经理，反而会凸显B端产品经理的独特价值。

二、GPT不会淘汰“传统”B端产品经理

虽然GPT更加智能，甚至有机会颠覆人类和互联网的交互方式。

但是和APP一样，GPT仍然只是一个工具，而且使用的门槛会越来越低。

相对来说，对业务场景的掌握、对客户和行业的理解，比对GPT的掌握要难得多。

就好像移动互联网时代，对“APP交互”的熟悉，并没有成为B端产品经理的核心能力。

因此，GPT的出现可能会造成B端产品的“换代”，但不会造成B端产品经理的“换代”。

甚至可以确定的说，在未来，对商业、对业务有深刻理解的B端产品经理，会更加吃香。

三、GPT将创造更多B端产品经理岗位

在移动互联网普及之前，中国的B端产品经理岗位实际上是非常少的。

移动互联网普及以后，由于很多线下业务场景有机会“在线化”，因此导致了APP的大爆发，也带来了B端产品经理需求的井喷。

随着GPT的能力不断提升、成本不断降低、新的使用场景不断被开发出来，最终必定会再次带来互联网产品的大爆发。

因此，虽然未来不一定需要更多的程序员，但一定需要更多的B端产品经理。

四、成为基于GPT的AI产品经理，需要懂技术吗？

懂一些当然更好，毕竟我们要和技术同学交流，双方没有共同语言难免影响沟通效率。

特别是传统的AI产品经理，如果你不懂算法，就很难设计出满足需求的AI产品。

但是，GPT的优势恰恰是降低了技术门槛。

比如，它对人类语言的理解能力，让我们可以通过“说话“（而不是写代码）就可以生成包含复杂算法的应用程序。

这就意味着，我们只要能够理解GPT的能力和边界，了解它所适用的场景特点。那么，即便你不懂算法，也能够利用GPT构建出满足需求的AI产品。

为了确认这一点，我特意征询了AI SaaS创业者，Quick Creater联合创始人阎总的意见。

他认为：设计基于GPT的AI应用产品，主要还是需要懂解业务，但并不需要懂算法，甚至不需要技术背景。

五、如何成为基于GPT的AI产品经理？

很重要的第一步，是成为GPT的重度用户。

就好像要设计好APP功能，我们就必须先理解它、熟悉它，了解它的优势和劣势。

更重要的一点在于，我们要在业务场景中，寻找能够利用GPT优势的场景。

一位GPT AI产品经理就告诉我：设计GPT AI功能，最重要的一步就是“实验”。

只要确认了GPT在某个业务场景的应用效果，那么剩下的工作其实就简单了。

当然，在利用GPT优势的同时，还要注意规避GPT的劣势。

比如，根据GPT生成包含SEO关键词的文章就很棒。

但是根据GPT生成复杂的成本分析报表，我们就要小心GPT的“幻觉”问题了。

六、AI会让B端产品经理的工作更轻松吗？

AI可以提高B端产品经理的工作效率，但并不会让产品经理变得更轻松，甚至都不能避免996。

人的欲望是无穷的，更好的工具只会让我们追求更高的增长。据说，1930 年的时候，约翰·梅纳德·凯恩斯就曾预测，由于创新，到 2030 年时我们每周将只需要工作15小时。

现在马上2024年了，但我们和“15小时/周”的目标仍然相距甚远。

七、需要尽早踏入AI产品赛道吗？

长期来看，GPT确实非常重要，甚至就如小马哥说的，是“几百年一次的机遇”。

但是就目前来看，GPT在B端实际落地的场景仍然有限，也面临着很多棘手的问题（比如逻辑黑箱）。

因此，关于GPT的游戏才刚刚开始，大家不用太焦虑。

实际上，对于普通人来说，利用好原有优势，做“传统产业+AI”，往往好过“换道超车”。

有些同学为了尽快改变命运，轻易抛弃原有赛道，全力转型AI产品。

成功的机会当然有，但是失败的概率更大。

所以，你最好想一些，如果“换道”失败了，你的后路在哪里？

其实，做AI产品，未必要首先成为专职的AI产品经理。

在GPT越来越强大、对算法要求越来越低的背景下，从自己熟悉的业务场景出发，多试错，在业务中找到GPT发挥价值的机会，反而是成为AI产品经理的捷径。

切记：不管技术如何发展，好产品的核心仍然是差异化的定位。

而好产品经理的核心，仍然是洞察机会的能力。