AI 产品经理：2024 年职场新航标 ——AI 产品经理的未来与契机

前言

这两年，AI 骤然"火"了起来，可谓出现了重大"转折"。就在这短短两年间，全球各大"大厂"几乎在同一时间争先恐后地跟进 AI 技术。从 ChatGPT 发布起，谷歌、Facebook、亚马逊等纷纷紧跟其后，国内的百度、腾讯、阿里、字节跳动等也不甘示弱。对市场趋势敏感的产品经理们，想必也感受到了这一变化。或许你们也曾思考过要不要转行成为 AI 产品经理或者进入 AI 领域呢？

那么，AI 相关行业究竟值不值得做？如果想转行成为 AI 产品经理，现在是不是好时机？倘若决定转行，又需要做好哪些准备呢？今天，就让我们一起来聊聊关于 AI 产品经理的那些事儿。

01 AI 行业人才现状

我们找来几份行业报告数据，一同看看真实的 AI 市场人才现状。

脉脉发布的《2023 年 AIGC 人才报告》显示：近两年，AIGC 领域岗位数量呈井喷式增长。2021 年 1 - 2 月，AIGC 领域岗位数量同比上涨 281.88%；2022 年 1 - 2 月，该领域岗位数量同比增长 76.74%。2023 年 1 月，ChatGPT 横空出世，AIGC 人才需求再度逆势上涨，岗位数量同比增长 31.3%，创历史新高。此外，AIGC 领域热投岗位以 AI 产品经理类、运营类等非技术岗位居多，存在一定的供需结构失衡现象。这意味着，AI 行业人才确实存在不小的缺口。

猎聘发布的《AIGC 就业趋势大数据报告 2023》显示，2023 年 1 - 10 月，要求掌握 AIGC 的职位同比增长 179.19%。

看到这里，你是否对 AI 人才需求的趋势有所感悟呢？所以，如果选择在这个时候进入 AI 领域，无疑是抓住了难得的机会。

02 了解 AI 产品经理

那么，什么是 AI 产品经理呢？它与普通产品经理又有何区别？

小 P 在此简单定义一下：AI 产品经理是专门负责人工智能（AI）产品开发、推广及优化的人员，其最终目的是确保开发的 AI 产品能够满足市场需求并具有可行性。

看到这个定义，你是否有似曾相识之感呢？这与普通产品经理的定义确实非常相似。

没错，虽然 AI 产品经理多了"AI"的加持，但依旧没有脱离产品经理的基本框架。

AI 产品经理的工作内容有哪些呢？比如市场调研与需求分析、产品规划和设计、制定产品需求文档（PRD）、监督开发过程、用户测试与反馈收集等。

与普通产品经理的区别在于，AI 产品经理不仅需要具备深厚的技术背景，还必须充分了解人工智能技术的基本原理，因此要求 AI 产品经理具有一定的技术理解力。

AI 产品经理有哪些分类呢？实际上，关于分类并没有统一的标准。小 P 列举一些常见的类型：

按照应用划分，可以分为机器学习产品经理、计算机视觉产品经理、自然语言处理（NLP）产品经理等。

像计算机视觉产品经理，主要负责开发和管理基于计算机视觉技术的产品，如图像识别、目标检测和人脸识别等。这些产品在图像和视频处理领域应用广泛。

随着人工智能技术的不断发展，应用领域也会不断更新和扩大，所以 AI 产品经理的分类可能会有所变化，但岗位的核心职责是不会改变的。

那么，如果想转行成为 AI 产品经理，需要做好哪些准备呢？

03 转行 AI 产品经理准备

首先，你要对 AI 技术有个大致的了解，千万别被那些高大上的专业术语吓倒。比如，你可以从一些基础入门课程开始，了解机器学习、深度学习等基本概念。不用担心自己没有基础学不会，毕竟你不是要成为技术专家。

如果你之前是产品经理，那么产品经理的基本工作流程你应该很熟悉了。如果你是跨行转行成为 AI 产品经理，就需要了解产品规划、设计、开发、测试、上线等各个环节，以及每个环节需要注意的问题。

然后，别忘了积累一些项目经验。比如，你可以找一些与 AI 相关的项目来练练手，从需求分析、产品设计到项目管理，全程参与，多多动手实践。

最后，一定要保持积极学习的心态。因为 AI 技术更新迭代速度非常快，需要不断学习，才能跟上它发展的步伐。

面对 AI 的浪潮，我们不必惊慌失措，更无需焦虑不安。保持开放和接纳的心态，对新技术、新工具保持敏锐的洞察力，将其灵活运用到现有的工作中。

当 AI 大潮席卷我们的行业时，真正的考验在于能否更快、更好地掌握并应用这一工具。只有这样，我们才不会被时代的浪潮淹没。

大模型资源分享

"最先掌握 AI 的人，相较于较晚掌握 AI 的人而言，将具备竞争优势。"这句话放在计算机、互联网以及移动互联网的开局时期，同样适用。

我在一线互联网企业工作长达十余年，期间指导过众多同行后辈，助力许多人实现了学习与成长。为此，我将重要的 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、视频教程以及实战学习等录播视频免费分享出来。

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三、AI 大模型经典 PDF 书籍

伴随人工智能技术的迅猛发展，AI 大模型已然成为当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，诸如 GPT-3、BERT、XLNet 等，凭借其强大的语言理解与生成能力，正在重塑我们对人工智能的认知。而以下这些 PDF 书籍无疑是极为出色的学习资源。

阶段 1：AI 大模型时代的基础认知

• 目标：深入洞悉 AI 大模型的基本概念、发展历程以及核心原理。

• 内容

  ：

  • L1.1 人工智能概述与大模型起源探寻。
  • L1.2 大模型与通用人工智能的紧密关联。
  • L1.3 GPT 模型的辉煌发展历程。
  • L1.4 模型工程解析。
  • L1.4.1 知识大模型阐释。
  • L1.4.2 生产大模型剖析。
  • L1.4.3 模型工程方法论阐述。
  • L1.4.4 模型工程实践展示。
  • L1.5 GPT 应用案例分享。

阶段 2：AI 大模型 API 应用开发工程

• 目标：熟练掌握 AI 大模型 API 的运用与开发，以及相关编程技能。

• 内容

  ：

  • L2.1 API 接口详解。
  • L2.1.1 OpenAI API 接口解读。
  • L2.1.2 Python 接口接入指南。
  • L2.1.3 BOT 工具类框架介绍。
  • L2.1.4 代码示例呈现。
  • L2.2 Prompt 框架阐释。
  • L2.2.1 何为 Prompt。
  • L2.2.2 Prompt 框架应用现状分析。
  • L2.2.3 基于 GPTAS 的 Prompt 框架剖析。
  • L2.2.4 Prompt 框架与 Thought 的关联探讨。
  • L2.2.5 Prompt 框架与提示词的深入解读。
  • L2.3 流水线工程阐述。
  • L2.3.1 流水线工程的概念解析。
  • L2.3.2 流水线工程的优势展现。
  • L2.3.3 流水线工程的应用场景探索。
  • L2.4 总结与展望。

阶段 3：AI 大模型应用架构实践

• 目标：深刻理解 AI 大模型的应用架构，并能够实现私有化部署。

• 内容

  ：

  • L3.1 Agent 模型框架解读。
  • L3.1.1 Agent 模型框架的设计理念阐述。
  • L3.1.2 Agent 模型框架的核心组件剖析。
  • L3.1.3 Agent 模型框架的实现细节展示。
  • L3.2 MetaGPT 详解。
  • L3.2.1 MetaGPT 的基本概念阐释。
  • L3.2.2 MetaGPT 的工作原理剖析。
  • L3.2.3 MetaGPT 的应用场景探讨。
  • L3.3 ChatGLM 解析。
  • L3.3.1 ChatGLM 的特色呈现。
  • L3.3.2 ChatGLM 的开发环境介绍。
  • L3.3.3 ChatGLM 的使用示例展示。
  • L3.4 LLAMA 阐释。
  • L3.4.1 LLAMA 的特点剖析。
  • L3.4.2 LLAMA 的开发环境说明。
  • L3.4.3 LLAMA 的使用示例呈现。
  • L3.5 其他大模型介绍。

阶段 4：AI 大模型私有化部署

• 目标：熟练掌握多种 AI 大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容

  ：

  • L4.1 模型私有化部署概述。
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术解析。
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤详解。
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景探讨。

学习计划：

• 阶段 1：历时 1 至 2 个月，构建起 AI 大模型的基础知识体系。
• 阶段 2：花费 2 至 3 个月，专注于提升 API 应用开发能力。
• 阶段 3：用 3 至 4 个月，深入实践 AI 大模型的应用架构与私有化部署。
• 阶段 4 ：历经 4 至 5 个月，专注于高级模型的应用与部署。