AI 时代，怎样的产品经理更有机会竞争高薪？
正值招聘旺季，在产品交流群里经常看到大家在讨论转岗、求职的事情。不少人表示在网上看了半个月产品知识，依旧迷茫；投递的简历也石沉大海没有回应。本以为花费了足够的时间精力就能有一个好的结果，现在看来却并没有。
为什么会出现这种情况？是产品经理需求变少，岗位饱和了吗？
一、产品经理，还是一个好选择吗？
答案是肯定的。环境在变化，同时也催生了很多新的行业、方向，比如这段时间火爆全网的生成式人工智能（AIGC）！由于市场行情持续高涨，相关就业市场也出现了一些新风口。
根据近期多家招聘机构发布的《ChatGPT 相关领域就业洞察报告》来看，对话机器人的第一热招职能为产品经理，招聘平均年薪较高。从产品经理这个岗位来说，无论是从薪资水平、发展空间还是需求量上看，依旧是个不错的岗位。
1. 从薪资来看
不仅风口行业薪资平均年薪达到较高水平，产品经理社招的月薪一般也是 10K/月起步。根据职友集统计，在一线城市北京，产品经理的均薪接近 30K，在新一线城市、二线城市的薪资也很可观，例如在杭州的均薪就达到了 22.2K。未来，互联网行业还有很大的发展空间，而在这个大发展中扮演重要角色的产品经理，自然会被越来越需要。符合企业发展需要的产品人才也更加会被赋予以高薪报酬。
2. 从需求来看
领英人才大数据洞察显示，截至 2021 年 12 月，领英全球会员中互联网行业从业总人数同比增 5%，达 706 万。从全球分布看，中国互联网人才总量均过百万，位居第二。互联网行业从业人数非常多的，市场够大也稳定。而且，根据猎聘《2022 互联网行业中高端人才报告》显示，在 2020-2022 年 Q1 热招岗位中，产品经理的招聘需求稳居 TOP3！在互联网大厂所招聘的岗位中，产品经理的需求量上升也最多。这么说吧，符合企业发展需要的产品人才也更加会被赋予以高薪报酬。
那么，为什么还有很多同学在转岗过程中碰壁呢？
二、高薪背后，需要能力与经验的双重加持
首先，想要成为一个产品经理，首先要明白市场对这一岗位的要求。随着市场的逐渐完善，企业对这一岗位形成了一套基本的胜任能力标准。比如：
- 具备产品思维，能理解产品形态和发展的不同阶段；
- 懂用户调研，能够在众多的需求中捕捉核心；
- 懂竞品和市场分析，可以输出完整的分析报告；
- 兼顾产品短期需求和长期规划；
- 撰写 PRD 文档；
- ...
以上，基本是一个 0-1 岁的产品新人应该具备的基本技能。而你要做的就是尽可能掌握这些技能，起码将其做到合格。
了解完产品经理的必备能力之后，还要梳理出目前岗位能力以及与之相匹配的求职优势。
- 如果是运营、技术、UI 设计：本身就在互联网氛围中，也是产品经理日常工作接触的一环，有天然的转岗优势。
- 对于传统行业的同学来说：转行做互联网产品经理，可以选择自己熟悉的领域，自带行业背景就是最大的优势。
这样，在你转行转岗的时候，都可以找到自己的'抓手'，找到自己的价值所在。
其次，相关的产品经验也是必不可少的一部分。除了产品基本功要扎实，还要多寻找机会多实践、多练习，积累经验。把自己的作品制作成作品集，制作过程也是复盘的过程，由此做到查漏补缺。也可以将作品分享到产品人的圈子、高质量的互联网交流社群，去收集大家的反馈，或者分享给行业大咖导师寻求指导。这样，才能跳脱自己思维的局限，用更广阔和专业的角度去理解产品，获得能力的提升。
三、AI 时代产品经理的核心竞争力：大模型与 AGI
那么，没有接触过产品工作，想要转岗产品经理的小伙伴要如何夯实自己的能力，积累经验呢？特别是在 AI 时代，如何学习大模型 AGI？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：'最先掌握 AI 的人，将会比较晚掌握 AI 的人有竞争优势'。这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。
1. 大模型学习路线详解
大模型学习路线图，整体分为 7 个大的阶段，每个阶段都需要深入理解其背后的逻辑和应用场景：
第一阶段：大模型系统设计 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法。产品经理需要了解 Transformer 架构的基本原理，理解 Attention 机制，知道 Token 的概念，以及模型参数量对推理成本的影响。这有助于你在评估技术方案时做出更理性的决策。
第二阶段：提示词工程（Prompt Engineering） 在通过大模型提示词工程从 Prompts 角度入手更好发挥模型的作用。你需要掌握 Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought 等技巧，学会如何编写结构化提示词以引导模型输出高质量内容。这是当前最基础也是最实用的技能。