追究其原因主要还是因为人工智能还是属于很新型的技术领域目前关于人工智能的商业化产品还没有大面积的落地随着技术型到商业产品化的转变人工智能产品经理必然会像多年前的互联网PM一样得到重视。1.产品经理是什么产品经理其实在每个时代都有只不过都是换了一个称谓而已在快消费品时代因为消费品都有一个标准所以同质化都会很严重这个时候产品经理其实就是相当于营销产品经理将同质化的消费品通过营销的方式卖给用户在软件时代产品都是处于可用的状态都是在快速的抢占市场份额进行产品布局这个时候项目经理其实就相当于产品经理主要工作都是来把控产品研发流程进行项目管理快速形成产品落地到了移动互联网时代技术已经得到成熟产品之间的竞争其实就是需求和体验的竞争互联网的产品经理才形成了一个标准化的体系挖掘用户潜在需求提升产品用户体验成了一个产品经理的核心化竞争力。那么我们就会有这样一个疑惑在人工智能的时代AI产品经理的核心化竞争力又是什么目前有没有一套合理的知识体系去指导我们去进行学习呢很抱歉答案是没有就像互联网产品经理刚出现的时候也没有真正的一套知识和技能体系供大家去参考目前的互联网产品经理的知识和技能体系也是随着各大公司招聘要求相互碰撞和产品研发过程中不断摸索所得到的一个共同体系现在的AI产品经理由于没有大面积成熟商业产品落地现在所面临的知识空窗期只能说更为严重。2.AI产品经理应该具备什么样的技能我个人养成了一种习惯一般去研究某种职位技能的时候我第一点都是要去搜索各个公司的招聘需求特别是BAT这样的巨头公司往往一个新型的职位都是有巨头公司所领导并逐渐建立标准的我们不妨去看看它们的招聘需求。总结以上的三个巨头的招聘需求我们不难发现其共同点AI产品经理除了需要具备互联网产品经理的基本技能之外行业场景和技术称为最频繁提及的字眼在技术方面也只是提及了需要对人工智能基础有大志的了解也就是说在技术方面并不要求产品经理打到能够研发产品的水平这一点和互联网的产品经理的要求很相似重点的要求其实还是在场景挖掘和行业经验方面。所以我们基本上能够得到一个结论AI产品经理最核心的技能其实还是在于通过人工智能技术去重新的去定义场景和需求通过个人的知识储备去重新定义解决问题的方式从而提供一套可行的人工智能解决方案。3.AI产品经理和互联网产品经理最大的区别是什么AI产品经理和互联网产品经理有很多共同之处可以说AI产品经理在某些方面是互联网产品经理的再次细分AI产品经理在保证掌握互联网产品经理的大部分知识体系之外还需要具备自己独特的技能例如对于人工智能知识的了解和掌握以及对于场景的重现定义等方面。那么我们就产生了这样一个疑问AI产品经理和互联网产品经理最大的区别是什么在我个人看来主要有两点最大的区别。区别一AI产品经理的需求验证更为重要我们通过人工智能手段去重新定义场景需求的时候需求和技术验证是最重要的一点然而在互联产品经理看来需求就是更容易发现的事情很容易就通过常规的正常技术手段就解决了能够更快的进行产品迭代从而形成产品的落地和产品闭环。但是对于人工智能产品经理来说这个就更难了由于技术的问题我们需要花费大量的时间来进行场景需求的验证验证是不是通过人工智能的手段能够完成需求的解决往往对于AI产品经理来说产品能够达到60分的可用及格线往往比开发一款完美产品更为重要只有我们能够通过技术验证场景该一款产品才有可能进行商业落地往往AI产品经理会遇到一个窘况自己好不容易发现了一个场景需求在个人看来通过人工智能手段能够大大提高效率但是在经过半年甚至一年的技术验证之后发现并不能在出现了这种情况下转战其他场景需求就显得更为重要了。区别二技术迭代更为快速其实在深度学习没有出现之前人工智能的发展已经到了一个瓶颈期我曾过一个研究人工智能翻译的人写的一段话大致的含义就是他看了谷歌的一篇关于智能翻译的论文发现自己之前所有的技术积累都已经落后了不得不说这是一个巨大的打击。所以如果你是一名人工智能的产品经理关注前沿的行业技术更新就显得更为重要了往往去年的某一个需求验证没有通过但是随着时间推移又能够通过技术手段进行解决了4.AI产品经理的主战场在哪里对于很多想转站人工智能产品的同志们苦于没有标准化的指导我也查阅了很多资料发现又一个ppt对AI产品经理的预测比较合理。他把人工智能产品分为三个大类十个小类分别是平台网站类目前大部分都是开放平台类的网站产品垂直场景类这个算是一个主战场的领域最后就是聊天对话类往往这个类别是最难的往往和智能硬件结合例如最近火热的智能音箱纯基于平台的度秘产品等。5.AI产品经理如何学习和入门我个人认为AI是一个技能型的职业其主要的机会在于细分领域和交叉领域AI产品经理所面临的最大的难度其实就是在于怎么去基于场景去定义需求。主要的学习路线我个人认为可以分为三部走第一步找到自己的兴趣点和特长最好和自己之前有技能重合的领域分技术大类的话其实也就是人机交互计算机视觉自然语言处理生物特征识别等几个大类这些大类又相对应的分出很多小类。第二步就是要选择好自己的方向是基于平台类还是聊天类亦或者是基于场景类。最后一步其实就是实施转型了这是最为艰难的一步当然也是最终要的一步这里我们重点聊聊实施转型这一步。实施转型需要我们加深对AI技术的理解力需要我们培养类机器学习的思维方式并且需要去接触多感官的人机交互方式在人工智能产品的设计中我们不能用之前互联网解决需求的手段进行套用多感官的人机交互方式更是人工智能产品的最大特点当然所有的产品其实都是要落地到场景中去的如何设计一款可用的人工智能产品还需要我们具备深刻的场景和行业认知能力具备跨领域协作的产品技能。要说明的一点是本文的很多启发都是来源于hanniman的一些看法他是图灵机器人的战略官在此向他表示感谢。说真的这两年看着身边一个个搞Java、C、前端、数据、架构的开始卷大模型挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis稳稳当当过日子。结果GPT、DeepSeek火了之后整条线上的人都开始有点慌了大家都在想“我是不是要学大模型不然这饭碗还能保多久”我先给出最直接的答案一定要把现有的技术和大模型结合起来而不是抛弃你们现有技术掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇这绝非空谈。数据说话2025年的最后一个月脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》披露了2025年前10个月的招聘市场现状。AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势2025年前10个月新发AI岗位量同比增长543%9月单月同比增幅超11倍。同时在薪资方面AI领域也显著领先。其中月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元而这些席位大部分被AI研发岗占据。与此相对应市场为AI人才支付了显著的溢价算法工程师中专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%产品经理岗位中AI方向的产品经理薪资也领先约20%。当你意识到“技术AI”是个人突围的最佳路径时整个就业市场的数据也印证了同一个事实AI大模型正成为高薪机会的最大源头。如何学习AI大模型作为一名热心肠的互联网老兵我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。
