广东
在现在时代，曾经数据产品经理应以为傲的埋点检测、用户路径分析、以及转化率漏斗，在现在AI产品里面通通都没用了。
还在做漏斗分析，以AARRR模型做产品优化已经是淘汰了，因为在AI时代，用户使用并不是靠点击率来完成转化，而是信息使用次数或者任务完成成功，就算用户被注册了，但是你的AI模型或者agent不能完成用户任务用户也会离开，即使他已经付费了。
他只会认为被是割韭菜了，再也不来。
做点击率漏斗分析的产品经理，在2026年的可能已经算老登了。可以说技术进度之快，尤其是我在做云木鸟新媒体AI伴侣，发现我们曾经设计的功能性模块，虽然仍然是市面上99%的产品经理工作内容，但是价值几乎没有了。
即使传统软件公司都还没有反应过来，并且他们原本的产品价值还在，能够稳定收益。
而AI产品经理的机会现在非常大的原因还是因为现在几乎所有一切靠点击的产品都可以替换为信息价值替换。
通过输入框或者语音对话或者多模态的会话（甚至是位置信息、图像信息），就能够完成信息获取，AI就可以给用户有用的信息获取方便直接做生产力才是最好的AI，如下是流程图
AI产品经理的KPI：用户对话-获得任务解决-信息价值-信息使用
传统的产品经理KPI：是注册登录-点击页面-完成页面操作-任务完成
2个流程图的价值考核就不同，第一是直接面对用户价值，而下面则是需要用户不断地点点，不保证解决用户问题。
前者要是没有设计好提示词框架与流程，就导致tokens不断消耗，边际成本不断增加，而下者则是让边际成本几乎不变，但是浪费用户的时间，只有花费自己的时间，并且用户识别成本还较高。
AI产品经理要考虑到AIagent的产品边际成本
除了用户的对话会消耗tokens外，就是当调用各类AI能力比如agent、agent矩阵，其耗费的tokens就越来越多。
另外针对网络攻击的tokens保护，很多小团队实际上是没有能力做安全的，有的黑客通过通过攻击消耗企业积分来赚钱，而有一些黑客针对攻击算力保护弱的来故意消耗某些平台积分，导致平台必须又要花费去充值，这又是一条灰色产业链了。
因此AI产品没有办法达到一个边际成本，尤其是4090 8张卡的总功耗就是接近10KW，是一台服务器的10倍左右，加上电源的消耗，那功率就更可怕了。
因此目前来看还是有相当的距离与时间的。要想达到像服务器那样的边际成本。
对于AI产品经理相比点击率、注册、拉新为导向的优化方式，改为AI的任务创建数、任务匹配数、解答数以及信息使用数是AI产品经理的核心指标。
以前我们说一个产品经理要负责拉新、注册、用户粘性，而现在AI产品就是任务匹配度与解决数，以及生产内容的复用率，否则没有一丝价值，即使用户完成了注册、付费。
我们在做云木鸟新媒体AI伴侣，最大的变化就是如何让创作者能够重写一篇公众号文章，达到最高的使用率，同时排版能够一次性排版成功，就是我们在开发阶段不断调试的，让创作者可以一次性排版出自己想要的排版。
同时也要做好安全防护，尤其是在推广之前要达到基本的日志检测与前端漏洞等，保证系统可以即使面对黑客攻击上也能够做到回溯，从而保证算力不被浪费掉。
今天的分享就到这里。
题图来自 Unsplash ，基于 CC0 协议， 如有侵权，请联系pmtalk123删除
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