在人工智能浪潮席卷全球的今天，各行各业都在积极拥抱AI技术以寻求突破与创新。一个令人深思的现象是：尽管市场对AI产品的需求日益旺盛，但真正能够胜任AI产品经理这一角色的人才却极为稀缺。这不仅是数量上的不足，更是质量上的挑战。与此传统的信息系统运行维护服务也在这一技术变革中面临转型与重新定位。
我们需要理解“真正的AI产品经理”究竟意味着什么。与传统的产品经理不同，AI产品经理不仅需要具备市场洞察、用户需求分析、产品规划等通用能力，还必须深入理解人工智能技术的原理、局限性与应用场景。这要求他们跨越技术与商业的鸿沟，既能够与技术团队沟通算法模型、数据 pipeline 的细节，又能够向业务部门解释AI产品的价值与潜在风险。例如，在设计一个智能客服系统时，AI产品经理需要明确自然语言处理模型的准确率预期、数据标注的质量要求，以及系统失败时的 fallback 机制，同时还需考虑用户体验、成本控制和合规性问题。这种复合型技能的组合，使得合格的AI产品经理成为市场中的“稀有物种”。
为什么真正的AI产品经理如此之少？原因主要有三：一是教育体系滞后，大多数高校的产品管理或计算机科学课程尚未系统性地融入AI产品思维训练；二是实践经验缺乏，AI技术落地涉及复杂的数据、算力和场景适配，需要长时间的项目锤炼；三是跨学科门槛高，要求从业者同时精通技术、商业和伦理，这种“T型人才”的培养周期长、难度大。因此，企业往往面临“一将难求”的困境，要么从技术专家转型但缺乏产品思维，要么从传统产品经理转岗但技术理解不足。
在这一背景下，信息系统运行维护服务的角色也在悄然发生变化。传统上，运维服务主要关注系统的稳定性、安全性和性能优化，例如服务器监控、故障排除和日常维护。随着AI产品逐渐成为企业核心业务的一部分，运维服务必须升级为“AI运维”或“MLOps”（机器学习运维）。这意味着运维团队不仅要管理硬件和软件基础设施，还需支持AI模型的持续训练、版本迭代和性能监控。例如，当AI产品经理推出一项基于图像识别的质量检测功能时，运维服务需要确保数据流的实时性、模型推理的低延迟，以及模型漂移（model drift）的及时检测与调整。这种演变要求运维人员从“系统守护者”转变为“AI伙伴”，与技术、产品团队更紧密协作。
面对AI产品经理稀缺的挑战，企业和个人可以采取哪些策略？一方面应加强内部培养，通过跨部门轮岗、技术培训和实践项目，逐步构建AI产品经理的能力梯队；另一方面可寻求外部合作，与高校、研究机构或专业咨询公司共同探索人才共享模式。对于个人，尤其是传统产品经理或运维人员，主动学习AI基础知识（如机器学习、数据分析）、参与开源项目或行业认证，是迈向AI领域的关键一步。信息系统运行维护专业人员也应拓展技能树，学习容器化技术（如Docker、Kubernetes）、自动化运维工具，以及基础的机器学习部署流程，以适应AI时代的运维需求。
“职场不设限”不仅是口号，更是应对技术革新的必然选择。真正的AI产品经理之所以稀缺，正是因为这一角色代表了未来职场的融合方向——技术深度与商业广度的结合。而信息系统运行维护服务的演进，则体现了支撑这一融合的基础设施重要性。只有打破职能壁垒，促进跨界学习与协作，我们才能在AI浪潮中乘风破浪，共同塑造一个更智能、更高效的职场未来。
