2024 年 AIGC 领域的招聘机会依然较多，整体就业市场环境下，建议求职者做好心理准备。一线城市如北上广深杭重点考虑 AIGC 赛道，特别是互联网行业从业者；二三线城市可关注新能源赛道。
以下是一套系统化的 AIGC 产品经理转行思路，涵盖资讯获取、知识构建、技能掌握及项目实战。
一、行业资讯与研报阅读
1. 行业资讯网站/公众号
- 新智元：AI 深度文章，适合了解前沿技术。
- 机器之心：行业资讯、AI 干货、新产品发布。
- 量子位：公关 PR 稿、行业新闻更新速度快。
- IT 桔子：AI 领域的投融资信息，辅助判断行业热度。
- ChatGPT Plugin 导航网站：收集各种插件集合，拓展产品灵感。
2. 行业研报来源
- 慧博投研、艾瑞咨询、萝卜投研、东方财富网等渠道，帮助形成宏观且系统的认知。
二、明确细分领域与知识库搭建
AIGC 目前核心方向包括：文本、图片、音频、视频。建议根据求职城市岗位数量、工作背景相关度及个人兴趣三个维度选定一个方向深耕。
选定方向后，需搭建个人知识库。建议使用飞书、石墨、有道云笔记等在线文档工具，随时同步重要资讯。汇总维度可包括：时间、核心观点、个人感悟和理解、原文链接等，方便后续浏览和复习。
三、系统掌握 AIGC 基础知识
1. AIGC 产品经理能力地图
- 深度学习发展史
- 人工智能公司分类
- AI 产品经理分类
- 大模型时代产品经理需了解的 AI 应用上下游关系
- 大模型时代产品从图形用户界面（GUI）转向自然语言用户界面（LUI）
2. AIGC 产品经理工作内容
- AI 产品经理的能力要求
- AI 产品经理工作全流程
3. 机器学习算法核心要点
- 理解人工智能、机器学习、深度学习的关系
- 掌握机器学习的一般流程与分类
- 监督学习：线性回归、逻辑回归、贝叶斯、决策树、K 临近算法、支持向量机 (SVM)
- 非监督学习：K 均值聚类 (K-means)
- 强化学习与生成对抗网络 (GAN)
4. 计算机视觉 (CV)
- 常见视觉任务简介：图像分类、目标检测、图像分割、OCR 文档分析系统
5. 自然语言处理 (NLP)
- 常见 NLP 任务：情感分析、电商商品评价、舆情分析、电影评价
- 熟悉常见人工智能框架
6. 深度学习算法
- 基础：神经网络、反向传播
- 卷积神经网络 (CNN)：多层卷积抽取复杂特征过程
- 循环神经网络 (RNN)、长短时记忆网络 (LSTM)
7. 大模型算法
- 扩散模型、Transformer 架构
- 大模型特点与创新应用：Character.AI、Jasper AI、Stability AI、Runway 等案例解析
- AIGC 对于提升内容生产力的价值
四、AIGC 技能模型与实战项目
做 AIGC 产品经理一定要有实战项目经验。一般来说需要包含市场调研、需求分析、竞品分析、技术可行性调研、产品脑图和流程图、原型图设计、产品说明文档、算法验收及迭代等环节。
建议完成两个项目：AI 文本生成类（对话机器人）以及，当前这两方面的招聘量极大。音频和视频技术距离大规模落地尚远，招聘量相对较少。
