Nhưng AI không phải là mã lệnh. Đó là hành vi. Nó học, thay đổi, và hỏng hóc theo thời gian thực. Mỗi quản lý sản phẩm (PM) cần nắm vững điều này: → Tạo nguyên mẫu bằng prompt, không phải tài liệu PRD → Đánh giá bằng bộ dữ liệu chuẩn (Golden Sets) → Theo dõi sự sai lệch như lỗi phần mềm Đây là hệ điều hành mới dành cho PM. Hãy lưu lại.


Khu vực PM Truyền thống PM AI
Mục tiêu chính Triển khai tính năng giải quyết nhu cầu người dùng. Căn chỉnh năng lực mô hình với kết quả người dùng và tính an toàn.
Giao diện chính Luồng UI, API, đặc tả kỹ thuật. Prompt + công cụ + ngữ cảnh (RAG, bộ nhớ).
Trách nhiệm dữ liệu Phối hợp phân tích và các schema cơ bản. Sở hữu nguồn dữ liệu, gán nhãn, chất lượng truy xuất và cửa sổ ngữ cảnh.
Vòng đời mô hình Không áp dụng hoặc do nhà cung cấp quản lý. Chọn mô hình, prompt, tinh chỉnh/RAG plan, triển khai, giám sát, rollback.
Đánh giá Kiểm tra khả năng sử dụng, A/B test, KPI. Bộ dữ liệu vàng, kiểm thử ngoại tuyến, LLM-as-a-Judge, kiểm tra thủ công bởi con người.
Chỉ số (KPIs) Kích hoạt, giữ chân, NPS, doanh thu. Thành công tác vụ, độ trễ p95, chi phí mỗi hành động, phù hợp an toàn/quy định.
Quản lý rủi ro Đánh giá bảo mật và quyền riêng tư tổng quát. Prompt injection, lạm dụng công cụ, xử lý đầu ra không an toàn, kiểm tra rò rỉ dữ liệu.
Thử nghiệm Cờ tính năng và biến thể giao diện. Biến thể prompt, chỉnh sửa truy xuất, thay đổi mô hình, kiểm tra độ ổn định.
Công cụ Roadmap, phân tích dữ liệu, nền tảng A/B. Hệ thống đánh giá, registry phiên bản/prompt, bộ kiểm tra an toàn, dashboard chi phí token.
Tài liệu PRD, đặc tả UX, tài liệu API. PRD, Agents.md / Prompt specs, schema ngữ cảnh, rubric đánh giá, checklist an toàn.
Sau khi ra mắt Giám sát KPI và lỗi. Giám sát mô hình trôi dạt (drift), tỷ lệ ảo giác, sự cố an toàn; tinh chỉnh hoặc re-prompt.
Bẫy thường gặp Phạm vi mở rộng không kiểm soát, vấn đề phù hợp sản phẩm yếu. Quyết định dựa trên demo, prompt không ổn định, thiếu bộ dữ liệu vàng, chi phí không kiểm soát.