这两年 AI 突然'火起来'了，算是出现了一个行业大转折。
就在过去两年里，全球所有大厂几乎同一时间跟进 AI 技术。从 ChatGPT 发布开始，谷歌、Facebook、亚马逊等巨头紧随其后，国内百度、腾讯、阿里、字节等也迅速布局。对市场趋势敏感的产品经理们，想必也感受到了这个变化。也许你们曾经想过要不要转行 AI 产品经理或者入行 AI 领域？
那 AI 相关的行业究竟值不值得做？如果想转行 AI 产品经理，现在是不是好时机？要是决定转行，得做好什么准备？
一、AI 行业人才现状
通过几份行业报告数据，我们可以看看真实的 AI 市场人才现状。
由脉脉发布的《2023 年 AIGC 人才报告》显示：近两年，AIGC 领域岗位数量井喷增长。2021 年 1-2 月，AIGC 领域岗位数量同比上涨 281.88%。2022 年 1-2 月，AIGC 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。另外 AIGC 领域热投岗位则以 AI 产品经理类、运营类等非技术岗位居多，存在一定供需结构失衡现象，也就是说，AI 行业人才确实存在不小的缺口。
还有一份数据是由猎聘发布的《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，你大概能够感悟到 AI 人才需求的趋势了吗？如果选择这个时候入行 AI 领域，算是正好抓住这个难得的机会。
二、了解 AI 产品经理
1. 什么是 AI 产品经理？
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，最终的目的是确保开发的 AI 产品能够满足市场需求并具有可行性。
这和传统产品经理的定义非常相似，但 AI 产品经理虽然多了 AI 的加持，依旧没有脱离产品经理的基本框架。不同的是，AI 产品经理不仅需要具备深厚的技术背景，还需要足够了解人工智能技术的基本原理，所以这就要求 AI 产品经理是要有一定的技术理解力的。
2. 工作内容有哪些？
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。
3. AI 产品经理的分类
关于分类并没有统一的标准，常见的类型包括：
- 机器学习产品经理：负责基于机器学习算法的产品落地。
- 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是非常广泛的。
- 自然语言处理（NLP）产品经理：专注于文本生成、语义理解、对话系统等方向。
随着人工智能技术不断发展，应用领域也会随之更新和扩大，所以 AI 产品经理的分类也可能会有所变化，但是岗位的核心职责是不会变的。
三、转行 AI 产品经理准备
1. 建立技术认知
首先你得对 AI 技术有个大概的了解，千万别被那些高大上的专业术语吓倒啦。比如你可以从一些基础入门课程开始，了解机器学习、深度学习等等这些基本概念。不用太担心自己没有基础会学不会，毕竟不是要成为技术专家，而是要懂技术边界和应用场景。
建议重点理解以下概念：
- 模型训练与推理：知道模型是如何'学习'的，以及推理时的延迟和成本问题。
- 数据依赖：理解数据质量对模型效果的决定性作用。
- 大模型能力边界：清楚当前 LLM（大语言模型）能做什么，不能做什么，避免过度承诺。
2. 补齐产品技能
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很熟悉了。如果你是跨行转行 AI 产品经理的话，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。
特别需要注意的是 AI 产品的特殊性：
- 评估指标不同：传统软件看点击率、转化率，AI 产品还要关注准确率、召回率、幻觉率等。
- 迭代方式不同：传统版本迭代，AI 产品可能涉及模型微调或 Prompt 工程优化。
- 不确定性管理：AI 输出具有概率性，需要设计容错机制和用户预期管理。
3. 积累项目经验
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，全程参与一下，多多动手和实践。
