随着AI大模型技术的快速发展和落地应用，大模型产品经理已成为科技行业炙手可热的职位之一。本文以北森系统的销售陪练AI助手产品为例，分析这一典型大模型产品的设计思路与功能实现，并以此探讨大模型产品经理与传统产品经理在工作内容与能力要求上的差异。
2025年，我们正处在一个AI技术重塑所有行业的关键时间节点。大模型技术已经从最初的文本生成、代码编写等通用场景，快速渗透到各个垂直领域的核心业务流程中。在这一波技术浪潮下，大模型产品经理已成为连接技术与业务的关键角色，其重要性不亚于移动互联网初期的移动产品经理。与传统产品经理相比，大模型产品经理需要更深入地理解大模型技术的原理、边界与应用范式，同时具备将行业专业知识转化为大模型的训练数据与评估标准的能力。
在企业服务领域，AI助手类产品已成为大模型技术落地的主要载体之一。这类产品通过自然语言交互界面（NUI）而非传统的图形界面（GUI），为用户提供个性化、场景化的智能服务。北森作为中国领先的人力资源科技公司，其推出的销售陪练AI助手正是这一趋势下的典型代表。该产品基于DeepSeek等大模型技术构建，深度融合销售培训的专业场景，实现了从"知识学习"到"技能训练"的培训模式迁移。
通过分析这一产品案例，我们可以清晰地看到大模型产品经理如何在技术可能性与业务需求之间架起桥梁，设计出既具备技术前瞻性又能解决实际问题的产品解决方案。下文将从产品定位、架构设计、核心功能、大模型产品经理工作差异等维度展开介绍。
北森销售陪练AI助手是北森AI 大模型应用的核心组成之一，根植在北森20年的人才科学People Science的研究和积累，以及整合了行业专家沉淀的岗位能力提升路径等业内Know-how。从产品定位上看，北森销售陪练AI助手主要面向企业销售团队的技能培训需求，通过AI驱动的沉浸式对话训练，帮助销售人员快速提升实战订单洽谈能力。据北森官网展示，使用该产品的新能源车企销售团队考核通过率从65%提升至99.5%，新人留存率提升10%，培训成本降低20万元。
该产品的用户群体可分为两大类，直接使用者与间接管理者。
直接使用者主要是需要接受销售培训的企业员工，尤其是新入职的销售人员。他们在传统培训模式下面临多重挑战：缺乏实战演练机会导致培训效果不佳；标准化课程难以适应个人学习节奏；反馈滞后使得改进方向不明确。以新能源汽车行业为例，销售人员需要掌握复杂的产品知识，同时应对价格敏感、需求多样的客户群体。
间接管理者则是企业的培训部门负责人和销售团队管理者。他们的核心痛点在于：培训成本居高不下，尤其是针对跨区域企业的统一培训和高流动率的销售团队；培训效果难以量化评估；优秀销售经验难以沉淀和复制。
针对这些痛点，北森销售陪练AI助手提供了一套端到端的解决方案，其主要能力体现在两个层面：
1、场景化训练能力。基于销售人员的完整工作流程，拆解出电话邀约、破冰挖需、产品交流、价格谈判等关键场景和环节。AI能够模拟不同类型客户（如价格敏感型、技术关注型等）进行多轮对话，让销售人员在接近真实的环境中练习话术。
2、智能化反馈机制。系统采用情感分析与语义理解技术，实时评估学员的沟通效果和专业知识运用情况，提供即时改进建议。每次对话结束后，还会生成多维度的评分报告，涵盖话术结构、说服力、专业知识、语言组织等维度。
北森销售陪练AI助手作为一款典型的大模型驱动产品，其设计体现了传统产品逻辑与AI产品设计思维的深度融合。通过分析其业务逻辑和产品架构，我们可以清晰地看到传统产品经理与AI产品经理在这一产品中的角色边界与协作模式。理解这一划分，对于希望转型为AI产品经理的传统PM尤为重要。
销售人员尤其是新手在使用该产品时，会经历一个完整的学习闭环，这一过程可分为准备、训练、评估三个阶段，每个阶段都融合了传统产品与AI产品驱动的功能模块。
在准备阶段，管理员首先进行培训内容配置。这包括选择或创建培训剧本（如"新能源汽车卖点介绍"）、设定评估标准、确定参与人员等。此时，系统提供"AI剧本生成"功能，即通过管理员上传产品资料文档、编辑客户画像prompt等，AI会自动生成指定客户类型下的常见对话问题和训练剧本。这一阶段的基础配置（如任务管理、权限设置）属于传统产品范畴，而智能剧本生成则需大模型产品经理深度参与。
在训练阶段，学员进入沉浸式模拟环境。以汽车销售场景为例，学员面对AI扮演的各类客户（如看重颜值的家庭主妇、关注技术的年轻男性等），通过实时语音与之互动。AI会根据预设角色特征（性格、背景、购买动机等）做出动态回应，并适时抛出异议（如"这车比竞品贵了2万元"）来考验学员的应变能力。整个对话过程，学员可随时查看大模型输出的话术建议，在实战中学会如何引导对话。这一阶段的核心是"多轮对话系统"的设计，完全属于大模型产品经理的职责范畴。
在评估阶段，系统生成训后多维评价报告。每次训练结束后，AI会从语言流畅性、产品介绍完整性、说服力等维度提供评分和建议。管理者可以查看团队整体表现和进步情况，实现"全员向销冠看齐"。报告生成结合了数据报表（传统PM主导）和智能评价（大模型PM主导），后者需要设计合适的评价维度和模型输出格式。
从产品架构角度看，北森销售陪练AI助手可划分为三大功能模块，每个模块中传统PM与大模型PM的界限十分清晰：
1、培训管理模块（传统PM主导）。 包括用户与权限管理，训练任务发布与进度跟踪 ，基础数据维护（产品信息、组织架构等） ，报表展示与导出等。这些功能属于典型的CRUD操作和业务流程管理，是传统企业软件的核心组成部分，依赖的是传统产品经理的业务抽象和流程设计能力。
2、实时对话模块（大模型PM主导）。 客户角色模拟（基于预设人设的对话生成） 、语音转文本与语义理解、实时话术建议与纠偏、多轮对话状态管理等。这是整个销售陪练AI助手的核心产品模块，依赖于大模型的文本生成和理解能力。大模型产品经理需要与算法团队紧密合作，设计对话流程、定义评估指标，并解决"幻觉"等常见问题。
3、智能评价模块（双方协作）。 规则化评分项（如响应速度、话术覆盖率） 、个性化改进建议生成、数据统计及可视化等。这一模块融合了BI功能和AI分析，需要两类产品经理密切配合，确保评估结果既丰富又具备较强的读者体验。
1、智能客户角色模拟与动态对话。销售陪练AI助手的核心创新在于采用智能体（Agent）技术构建高度真实的客户角色，为销售人员提供沉浸式训练体验。
具体来说，大模型产品经理设计了角色定义框架，允许管理员或培训师通过自然语言描述客户特征。例如，可定义"35岁男性科技爱好者，关注汽车智能驾驶功能，预算25-30万，对国产品牌持开放态度但担心续航真实性"这样的人设。产品背后的大模型会将这种描述转化为包含性格特征、人物背景、行为倾向等维度的结构化角色方案。同时，产品强调人设的多样性和典型性，建议企业为每个关键场景设计3-4种典型客户类型，确保销售能够应对各类实际情况。
这一功能的设计过程充分体现大模型产品经理的用户思维——他们既要理解销售培训的业务需求，又要掌握大模型的行为特性，还要设计出用户友好的配置界面，将复杂的技术能力转化为简单的用户体验。正如行业专家所言，"AI Native产品是把AI当做解决问题的第一手段"。这一功能正是从第一性原理出发，重新思考了销售培训更好的实现方式。
2、实时话术分析与智能建议。销售陪练AI助手的第二大核心功能是在对话过程中提供实时指导，这构建了一个"行动-反馈-修正"的紧密闭环，极大提升了培训效率。这一功能的技术实现涉及多项大模型相关技术，其产品设计也颇具创新。
在实时语音转文本方面，销售人员的语音输入会转化为文字并由大模型分析关键要素，包括：提到的产品特性、使用的说服技巧、回应的情感倾向等。大模型产品经理需要权衡对话延迟与准确率的关系，设计合适的缓冲策略，确保交互流畅性。另外，北森通过接入DeepSeek的长文本理解能力，保障了在复杂销售对话过程中的关键内容识别，这是基础模型选择对产品体验的直接影响。
在智能理解层面，系统建立了多维度评估模型。与传统的关键词匹配不同，大模型可以深入理解话术的潜在问题。例如，当医药销售面对膝盖疼的客户直接推荐药物时，若仅仅介绍药物配方时，系统可能提示："未给临床数据和权威背书，难以让患者信服药效"。这种深层次分析依赖于大模型对销售策略的理解，需要产品经理设计精细的评估维度和提示词工程。同时这种精细的销售场景的设计，体现了大模型产品经理对AI助手的定制化思考——不同能力水平的销售人员需要不同类型的指导，产品应该自适应地调整教学策略。
通过对北森销售陪练AI助手的深入分析，我们可以清晰地看到，大模型产品经理与传统产品经理在工作方法和能力要求上存在系统性差异。这些差异不仅体现在具体技能上，更反映在思维模式和价值创造逻辑等更深层次。下面着重介绍在需求分析、产品方案设计、技术理解、团队协作等方面的工作差异。
在需求分析上，传统产品经理主要关注用户显性需求的收集和优先级排序，而大模型产品经理除此之外，要更主动地思考用户痛点与大模型能力边界的交集。这种思维差异在销售陪练AI助手的设计中体现得较为明细。传统产品经理会通过用户访谈发现"销售培训缺乏实战场景"、"反馈不够及时"等表层需求，解决方案可能围绕增加视频案例、优化反馈流程等渐进式改进。而大模型产品经理则会从AI Naviae出发，思考"大模型如何重构销售培训体验"，最终创造出AI陪练助手这种范式创新的产品形态。这种需求分析方式更加主动和技术驱动，要求产品经理不仅响应用户表达的需求，更能基于对AI能力的理解，提出用户未曾想到的解决方案。
在产品方案设计上，两者也存在明显差异。传统产品设计强调流程完整和功能全面，倾向于覆盖所有可能的用户路径。例如，传统的教学培训系统会设计复杂的课程管理、学习计划、考试测评等模块。而大模型产品设计则更加聚焦于关键体验，通过深度优化几个高频、高价值场景（如销售对话模拟）来创造真人感、惊喜感。北森销售陪练助手没有试图复制传统学习管理系统的所有功能，而是将80%资源投入到20%最能体现AI价值的核心场景。此外，大模型产品经理还需要特别关注人机协作的边界划分。在销售陪练助手中，哪些任务适合AI处理（如角色扮演、实时反馈），哪些仍需人工介入（如培训策略制定、最终人事决策），这些设计决策直接影响产品的实用性和接受度。相比之下，传统产品经理面对的系统边界通常更为明确和稳定。
在技术理解上，大模型产品经理需要具备远超传统PM的AI技术理解深度，这是能够有效领导AI产品开发的前提。在北森销售陪练助手的开发中，这种差异体现在多个方面。比如在模型选择时，大模型产品经理需要评估不同基座模型（如DeepSeek、通义、智谱等）的优缺点。北森选择接入DeepSeek，可能是考虑到基于其出众的长文本理解能力、深度回复能力和更低的部署成本。这种技术决策直接影响产品核心体验，需要产品经理具备扎实的模型评估能力。同时在算法优化上，大模型产品经理需要深入数据与算法层面。例如，为了提高销售话术评估的准确性，产品经理应思考如何从历史真实销售对话中构建高质量数据集，同时产出专门的标注规范。大模型产品经理要参与数据收集和清洗策略的制定，这种工作内容对传统PM而言是非常陌生的。
在团队协作上，大模型产品经理与算法工程师、业务专家等跨部门的协作模式也更为紧密。传统产品经理通常通过PRD文档传递需求，而大模型PM则需要参与prompt工程、few-shot示例设计、评估指标制定等技术细节。值得一提的是，大模型产品的效果评估与传统软件有本质区别，这也导致两类产品经理在工作方法上产生显著分化。传统产品主要评估功能完整性和流程效率，指标通常明确可量化，如页面加载速度、任务完成率等。而大模型产品经理需要联合业务专家、算法工程师等设计加对输出质量和行为合理性的评估。比如北森团队为销售陪练助手设计了涵盖话术结构、说服力、专业知识、语言组织等多维度的评估体系，这种多元评估框架是大模型产品的典型特征。
此外，针对大模型特有的"幻觉"问题，产品经理需要设计防御机制。比如，当AI助手不确定如何回应时，会主动转移话题或承认知识局限，而非提供错误信息。同时在效果迭代优化方面，大模型产品经理要设计数据驱动的闭环流程，识别这些典型的用户沟通行为案例并加入训练数据池，实现模型的持续优化。
大模型时代的产品设计正在经历深刻变革，但用户价值这一核心始终未变。正如北森销售陪练AI助手所展示的，一款好的大模型产品不是技术的简单堆砌，而是针对真实业务痛点的创新解决方案。
对于有志于转型AI的产品经理而言，既需要积极拥抱新技术，更需要保持对用户需求的深度洞察，在这两者的深度融合中设计出真正具有业务价值的产品。在这个AI技术重塑所有行业的时代，相信大模型产品经理将成为推动这一变革的关键力量。
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