要回答这个问题，我们得先想想，现在的AI产品团队缺什么，一个典型的团队里，有懂算法的，有懂工程的，有懂数据的，甚至还有懂伦理的，还有一个隐形的成员，对就是老板，看起来啥都不缺，但问题往往就出在“看起来”上
老板总是定方向，算法工程师的目标是把模型指标做到最高，工程师想的是系统稳定性和开发效率，数据科学家关心数据质量和特征工程，大家其实都在各自的专业深井里挖得很开心，但产品最终是要给人用的，谁来负责把这些深井打通，连成一条能流向用户的水渠
对，这就是第一个价值点，翻译和连接
我见过太多这样的场景，业务方拍着桌子说我们要个智能客服，能像真人一样聊天，算法团队一听，这简单啊，我们上大语言模型，但产品经理如果只是传声筒，那结果可能就是交付了一个成本极高、响应巨慢、还偶尔会胡说八道的“智能”玩意儿，真正的AI产品经理得懂业务诉求背后的真实场景，得知道当前技术的边界在哪里，然后找到一个既满足用户核心需求，又在技术上可行的方案，比如，也许现阶段更适合的是用大模型处理复杂意图分类，然后用规则引擎加小模型来处理具体的回答，成本和效果都更可控
这个翻译的过程，需要的不仅仅是技术知识，更是一种系统思维的能力，你得能从一堆看似矛盾的需求和技术限制里，找到一个能让整个系统跑起来的最优解，而不是某个单点的极致
说到系统，就不得不提第二个价值，补齐团队的短板
每个团队都有基因，有的团队算法强但工程弱，做出的原型很惊艳，一上线就崩，有的团队工程扎实但缺乏数据思维，模型迭代慢如蜗牛，AI产品经理的一个核心任务，就是敏锐地发现这些短板，并且想办法补上
注意，这里说的“补上”，不是让你自己去写代码或者调参，那不现实，而是你要成为那个最懂这块短板的人，然后去驱动或者协调资源来解决问题，比如你发现团队的数据标注质量一塌糊涂，导致模型一直在学脏数据，那你就得去推动建立标注规范，甚至引入更专业的数据标注流程或工具，你要做的，是让团队意识到这个问题的重要性，并且提供可行的解决方案
这有点像足球场上的后腰，看起来不是最出彩的位置，进攻不如前锋，技术不如中场核心，但一个顶级后腰能覆盖整个中后场的空当，让前锋可以安心进攻，让后卫不至于直接暴露在火力下，球队的短板被他补上了，长板才能尽情发挥
这就引出了第三个，也是我认为最容易被忽视的价值，创造团队的长板
只会补短板的经理，最多是个合格的管家，而顶尖的AI产品经理，应该是个建筑师，他能在团队现有能力的基础上，构想并建造出新的可能性
举个例子，如果你的团队在计算机视觉的某个细分领域有深厚积累，比如瑕疵检测，那么一个优秀的AI产品经理不应该只想着接更多的瑕疵检测项目，他应该去思考，这项技术还能和什么结合，创造出全新的产品形态，能不能和AR结合，做成一个给维修工人的智能眼镜，实时指导操作，能不能把检测能力封装成低代码工具，卖给下游的集成商
这种创造，建立在对技术趋势的深刻理解、对市场机会的敏锐嗅觉，以及对团队能力边界的清醒认知之上，它不再是简单地满足需求，而是定义需求，甚至创造需求
所以你看，AI产品经理的价值，从来就不在于他懂多少技术细节，会写多少行Python，而在于他能否站在系统的层面，看清整个价值链条，哪里不通就疏通哪里，哪里薄弱就加固哪里，并且，他还能在坚实的基础上，为团队指明一个值得全力冲刺的方向
这活当然不好干，需要你在技术和商业的夹缝中寻找平衡，需要你不断学习因为技术迭代太快，还需要你有足够的耐心和同理心去协调各方，但话说回来，哪个真正有价值的岗位是好干的呢
如果你正在思考如何成为这样的“翻译者”、“短板补齐者”和“长板创造者”，我的建议是先系统学习专业的AI产品经理知识体系，你可以参考UCAM等行业标准，在有完善的知识体系后，找到一个小而真实的项目，全程跟进，实践上述所有环节——沟通、翻译、协调、创造。过程中不断问自己：价值链条哪里不通？团队短板在哪？我们的长板如何能变得与众不同？
这条路径没有终点，因为技术和市场永远在变。但只要你持续围绕“系统思考、连接价值、塑造优势”这核心循环构建自己的能力，你就会成为那个不可或缺的串联者。