AI 正在重塑每一个岗位的能力模型。

作为产品经理，你是否也在思考：在技术快速迭代的今天，哪些能力才能真正构建你的护城河？如何在信息过载的环境中，高效获取洞察、做出精准决策？又该如何借助AI工具，把数据转化为推动业务增长的真实力量？

事实上，越来越多优秀的产品人已经意识到——AI时代的核心竞争力，不在于掌握了多少工具，而在于是否具备“数据驱动 + AI 提效”的思维体系与实践能力。

AI如何破解数据洞察困境

我们正处在一个数据爆炸却洞察稀缺的时代。每天面对大量的用户行为数据、业务报表、市场报告，使用着各类工具，却依然感到决策乏力。这背后的核心矛盾，并非数据不足，而是传统“人工挖掘”的效率瓶颈：

• 决策时缺乏可靠依据，更多依赖经验；
• 难以将AI能力整合进日常决策流程中；
• 跨部门协作信息不透明、对齐成本高；
• 数据化转型难落地，不知从何入手推动。

这些困境共同构成了 AI 时代产品经理的“成长天花板”。要突破它，不仅需要建立数据驱动思维，更要借助 AI 工具，从根本上改变我们与数据交互的方式——将数据从管理“负担”转化为决策“资产”。

AI驱动的新决策工作流

对产品经理而言，真正的数据驱动，不是机械地跑数据、写报告，而是构建“AI增强型”决策闭环：

• 快速整合多源数据，借助AI完成数据清洗与整合，形成决策支撑；
• 通过AI生成可视化看板，实时支持动态战略制定与迭代；
• 借助AI高效完成市场研究、竞品分析等环节，自动输出洞察报告；
• 带领团队基于同一数据源与AI工具协同工作，提升整体决策质量。

这正是为什么像 Amazon Quick Suite 这样的智能协作平台，正成为越来越多先进团队的选择——它不是另一个“报表工具”，而是一个融合数据、研究与自动化的决策引擎：

• 自然语言交互，内置 Amazon Q，直接用中文提问就能生成数据看板和执行摘要，无需学习复杂查询语法；
• 统一数据源，无缝连接 Amazon S3、Snowflake 等内外数据源，解决信息孤岛问题，确保团队基于同一事实决策；
• 智能洞察生成，自动拆解复杂问题，跨数据源生成带引用的研究报告（如市场趋势分析、竞品动态）；
• 流程自动化，用自然语言创建自动化流程（周报生成、客户反馈分析），告别重复手动操作；
• 协同工作空间，通过 Spaces 整合产品文档、市场数据，实现实时可视化协作

更重要的是，它无需编码基础、采用无服务器架构、运维成本低，让产品经理在几分钟内完成以往需技术团队支持的数据任务，真正实现“AI 提效”。

AI提效实战：产品经理决策提升自学计划

为帮助更多产品经理掌握“数据驱动+AI提效”的思维体系与实践能力，我们联合亚马逊云科技推出「AI时代产品经理决策提升自学计划」，以“方法论+AI工具实战”结合的方式，带你体验智能数据决策全流程。

本次自学计划免费参与，完成实操任务还可领取京东电子卡等奖励！

参与计划，你将收获

Amazon QuickSight 免费体验名额

上手体验自然语言生成看板、自动化报告等AI功能，感受AI如何提升决策效率

智能数据决策方法论与实战干货

从数据思维到AI辅助洞察，系统构建“数据驱动+AI提效”能力体系

真实场景的AI提效实操

通过Amazon QuickSight 完成数据整理、看板搭建、自然语言提问等任务，体验“一句话生成图表”的智能工作流

学习内容概览

数据驱动产品决策方法论

理解数据与AI在产品迭代中的结合点，构建AI增强型决策框架。

业务数据分析与可视化实战

学习整合多源数据，借助AI工具快速搭建动态数据看板。

AI+数据：智能洞察生成

体验自然语言查询、自动化报告与智能洞察。

适合谁参与

• 产品经理：已具备产品方法论，希望在AI时代实现能力升级与效率突破
• 业务负责人/团队管理者：需基于数据做关键决策，并希望借助AI工具提升团队协同效率

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅AI大模型学习路线图
• ✅Agent行业报告
• ✅100集大模型视频教程
• ✅大模型书籍PDF
• ✅DeepSeek教程
• ✅AI产品经理入门资料

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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

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如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！

应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能 ‌突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

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