本文分析了 2024 年 AI 行业的市场趋势与人才缺口，指出 AI 产品经理岗位需求激增。文章定义了 AI 产品经理与传统产品经理的区别，强调其需具备技术理解力。内容涵盖了 AI 产品经理的分类、转行前的准备工作，包括技术认知、全流程熟悉、项目经验积累及持续学习心态。此外，详细梳理了大模型 AGI 的七阶段学习路线，涵盖系统设计、提示词工程、平台应用、RAG 开发、微调及多模态应用，旨在帮助读者系统掌握 AI 技能以适应行业变革，提升职业竞争力。
这两年 AI 突然'火起来'了，算是出现了一个'大转折'。
因为就在这 2 年里，全球所有'大厂'几乎同一时间挤破头在跟进 AI 技术。从 ChatGPT 发布，到谷歌、Facebook、亚马逊等都紧跟其后，再到国内百度、腾讯、阿里、字节等也随之在冲在后面。
对市场趋势敏感的产品经理们，想必也感受到了这个变化。也许你们也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？
根据脉脉发布的《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了。
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。
主要包括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。
其实关于分类并没有统一的标准，常见的类型包括：
另外人工智能技术还会不断发展，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。
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。
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。特别是 AI 产品的不确定性，如何在迭代中管理预期是关键。
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。尝试将 AI 能力集成到实际业务场景中，理解数据闭环的重要性。
最后，就是一定要保持一颗积极学习的心态。因为 AI 技术更新迭代速度非常快，需要不断地学习，才能跟上它发展的步伐。
面对 AI 的浪潮，我们不必过于惊慌失措，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 大潮席卷到我们的行业时，真正的考验其实在于能否更快、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。
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。
为了适应新岗位的生产效率要求，个人需要构建系统化的知识体系。以下是建议的学习路径：
从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法。理解 Transformer 架构、注意力机制、Tokenization 原理以及推理流程。这是构建 AI 产品的基石。
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。学习如何编写结构化提示词，掌握 Few-Shot Learning、Chain of Thought (CoT) 等技巧，以优化模型输出质量。
借助云平台（如阿里云 PAI 等）构建电商领域虚拟试衣系统或类似案例。理解云原生环境下的模型部署、资源调度及 API 调用方式。
以 LangChain 框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统。学习 RAG（检索增强生成）技术，解决大模型幻觉问题，实现企业私有知识的问答应用。
借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型。学习 SFT（监督微调）、LoRA 等参数高效微调技术，让通用模型适应垂直场景。
以 SD（Stable Diffusion）多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例。理解图像生成原理，探索图文结合的应用场景。
以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型、文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。整合上述技能，完成端到端的解决方案交付。
综上所述，AI 产品经理是一个充满机遇但也极具挑战的角色。关键在于持续学习与技术敏感度。
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