课程背景
“机器智能（AI）的演进将取代大量人类事务”—埃隆 · 马斯克。
随着AI浪潮的掀起，越来越多的公司出于降本增效的角度，开始考虑公司智能化的替代方案。同时，员工也开始产生受ai技艺威胁的焦虑。 AI技艺、大语言模型这些时下正火的概念不仅仅在改变普通人的生活，同样也在改变着货品经理的事务形态。ai技艺正在重塑货品规划用户体验和商业模式，对于货品经理来讲，过去的核心竞争力如诉求洞察、货品规划和增长打法等等，已经不足以化解智能时代的挑战，Ai本领将成为未来货品经理的核心本领之一。在这个重塑的进程中，往往会遇到这些共性问题：
• “AI”，“Agent”、“LLM”、“模型”这些概念到底为何？有什么用？
• 时下前沿AI技艺能够多大程度的取代“我”？
• 怎样平衡“我的事务”和“AI的事务”的关系？
• 怎样正确“指挥”AI为我服务？
• 怎样高效“驾驭”AI拉升生产力？
本课基于货品经理的全周期定位定位、本领诉求和事务流程，结合大量最前沿AI技艺，系统论述AI时代货品经理的生存打法和本领重塑，厘清进程中的要害点和隐患点，有效拉升货品经理对于AI赋能的全局认知和实战本领。
课程收益
• 掌握时下前沿AI技艺在货品领域运用的全景认知。
• 周全领会AI技艺怎样改变货品经理的定位定位、本领诉求和事务流程。
•
明晰不同AI技艺的侧重点，掌握看怎样针对全货品生命周期各环节适配AI抓手，并高质量完成差事。
• 明晰AI时代货品经理需要掌握的8项要害本领。
• 掌握DeepSeek、Qwen、讯飞星火等等主流大语言模型以及其衍生家族的采用和部署。
•
掌握AI抓手在货品规划中的6个主要运用情境。
• 明晰AI时代货品诉求拆解办法论的演变。
• 实战AI workflow的构筑和运用。
课程大纲
一、认知破壁： AI是威胁还是超导体？
1. 构筑时下AI技艺认知
• 从AI到LLM – AI、机器研习、深度研习、大模型之间为何关系？
• AI养成 – 多跟AI说话能够训练大模型，让它“成长”吗？
• 焦虑本质 – AI替代人力危机 vs 不会用AI被淘汰危机
认知重构实验：
5分钟生成交流式业界趋势报告
抓手：四种抓手实操对比
2. 货品经理定位定位的颠覆性转变
•
思路模式迭代
•
本领要求跃迁
•
价值创造重构
小组上手：反向推导货品边界-用AI生成“最糟糕的货品方案”
二、本领重塑：AI时代货品经理需要掌握哪些要害本领？
1. AI和机器研习基础
• AI的基本原理和运用情境
• AI技艺赋能货品全生命周期
小组碰头：我用AI技艺协助处理过什么问题？成效怎样？
2. 资料驱动决策
• 从“单核”用户思路到“双核”用户思路+资料思路
• 从海量资讯中提取价值资讯
小组上手：
采用AI开展“诉求炼金”
3. 用户体验规划
• AI事务的可解释性和透明度
• 结合用户诉求和AI功能
小组上手：
采用AI开展用户行为拆解
4．跨部门协同
• AI赋能的新协同制度
• 有关AI的有效跨部门交流
小组上手：
采用AI生成货品上线差事列表
5. 敏捷开发和项目管控
• AI赋能的迭代开发模式
• 贯穿项目全程的AI+模式
小组上手：采用AI构筑“项目隐患识别”事务流，生成《隐患报告》
6. 商业思路和市场洞察
• 商业敏感度的AI+升级
• 全自动追踪下的市场洞察
小组上手
：采用AI抓手追踪竞争对手和业界动态
7. 技艺素养
• 资料清洗和处理基础
• 模型训练和评核基础
8. AI伦理
• 资料隐私和公平等伦理问题
• 算法偏见等等新型问题
实例碰头
：AIGC的版权归属问题
三、智能革命：怎样高效“驾驭”机器智能，而非被机器智能“指挥”？
1. AI技艺对货品开发流程的影响
• 加速货品开发周期
• 拉升规划革新新性
• 精进决策和洞察
• 增强用户体验
课堂碰头：
有哪些事务希望AI来完成？当下是否可行？
2. AI抓手在货品规划中的运用情境
• 创意生成和规划精进
• 自动化原型生成
• 用户行为预测
• 资料拆解和反馈
• 个性化规划
• 虚拟测试和迭代
3. AI时代货品经理面临的典型挑战
• 技艺迭代速度
• 过度倚重AI
• 资料质量和隐私
• 伦理问题
实例碰头：
推理模型支援破解大语言模型伦理问题的方式和局限
四、范式转移：AI时代货品诉求拆解办法论的演变？
1. 诉求拆解的重新定义和简化
• 简化货品推演
• 降低研习成本
• 用户画像和行为路径
课堂操练：
采用AI生成用户画像，并拆解标的用户的典型行为路径.
2. 量化和动态化诉求拆解的兴起
• AI驱动的预测模型生成动态诉求预测
• 基于用户资料的量化诉求拆解
3. AI技艺赋能诉求拆解的多维度本领
• NLP（自然语言处理）和机器研习算法
• 多模态的实用意义
4. 从功能到非功能诉求的周全关注
• 算法透明度和资料安全
小组上手：
借助AI Agent量化拆解用户资料，并预测诉求变化
五、AI实战：0门槛招聘一名货品经理AI副驾驶
1. 国内主流模型选型
• 几大主流模型横向对比
• Docker容器和Ollama
2. Agent和Workflow
•
Anythingllm搭建隐私本地学识库问答
•
Workflow体验：字节Coze搭建Agent Workflow
抓手上手：采用智能体事务流从货品引见中提取卖点
六、课程收束和回顾
1. 主要学识点回顾
2. 参训者反馈和答疑
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|陆尧老师
适合谁听
货品负责人、货品经理、项目经理、货品队伍人员。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。