AI产品经理因兼"业务落地"“产品设计”“技术理解”的复合能力模型，正在成为未来最有前景的高薪岗位。企业发布AI产品经理招聘涨幅达144%，核心岗位薪资普遍集中在35-50万元/年，大厂更有百万薪资激励。

而从传统岗位成功转型到AI产品经理的程序员/产品经理，薪资平均涨幅可达40%。这一涨幅主要源于两个因素：

• 业务价值影响：AI产品经理是连接技术、用户与商业的核心角色，直接推动企业AI战略落地和商业价值创造。
• 技术价值转换：懂产品又懂技术的人才在AI产品领域极为稀缺。

另外，基于AI技术研发的AI产品应用正处于高速发展阶段，如入行竞争压力小，发展机会大。

一、转型AI产品经理常见困局

AI产品经理的入行并不是简单的产品+技术，不少职场人想入行，却陷入这些转型困局：

1、知识体系缺失：AI产品经理需要具备“业务落地”“技术理解”复合能力，网络自学知识零散，缺乏体系的进阶规划。知道大方向，不知道从哪一步开始。

2、落地经验缺乏：企业更倾向于招募有成功AI项目经验的“即战力”。虽然需求巨大，但很多新人没有扎实的落地经验，容易陷入“没有经验，没工作；没工作，就没有经验”的死循环。

3、认知焦虑和恐惧：认为AI产品经理是技术型岗位，盲目追求快速迭代的技术，难以构建稳固的产品核心竞争力，无法将技术转换成产品价值。

那么传统技术、传统产品经理、0经验新人想入行AI行业要如何做好规划？

二、转型AI产品经理的正确路径

1、转型前，系统评估个人实力

• 产品思维：用户需求洞察和产品规划
• 业务认知：行业知识和商业敏感度
• 技术基础：对AI技术体系的理解程度
• 学习规划：转型的时间和资金投入预期

2、转型时：制定个性化学习计划

基于个人评估情况，定制专属学习计划，然后坚定执行：

• 产品经理：加强AI技术理解和落地应用能力
• 技术人才：侧重产品思维和业务认知的提升
• 0基础转型者：需要系统学习产品和技术知识

如果你正想转型AI产品经理，苦恼没经验？不知道如何准备？可以参考这个AI产品经理转型4阶段正确路径拆解：

第一阶段：建立产品认知+业务理解（1-2个月左右）

**①产品建设能力：**产品经理的基础，很多公司BC端业务并行，AI产品经理要有具备基本的产品落地能力，才能独立统筹一个AI产品项目。

**②行业理解&业务洞察：**清晰具备清晰的业务逻辑，才能洞察有价值的AI应用场景，清楚的知道怎么用AI赋能业务，优化哪些流程/解决哪些业务难点。将技术转换为可观的业务价值和商业价值。

第二阶段：积累AI项目落地经验（3个月左右）

**③技术理解力：**不用精通到代码实现的程度，但要了解专业术语和技术逻辑/边界，才能顺畅和算法/技术团队沟通，将用户需求与AI技术融合，优化产品体验，加速产品目标的实现。

**④有AI落地经验：**AI产品经理服务客户群体不一，金融、教育、政务、医疗等，项目可能有几百种模型，以及要挖掘多行业客户场景快速输出产品方案，有落地经验才能快速产出行业产品AI化解决方案。

这4步转型路径，终极目标就是打好产品基础，拓展AI技术认知，积累1-3个真实的AI项目经验，打造高分简历，拿到AI产品经理offer。

三、转型成功案例

案例一：

李睿，27岁，某公司技术开发，2年开发经验。相比枯燥的技术，对具有创造创新的产品岗更感兴趣，尝试转型AI产品经理。

转型路径：

• 利用2个月时间系统掌握产品0-1的建设方法
• 通过项目实训积累了腾讯 EC CRM和儿童AI启蒙APP2个项目经验
• 4个月后成功跳槽拿到AI产品经理新offer，涨薪40%

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经验总结：“技术背景让我在与算法团队沟通时具有天然优势，同时产品思维让我能从更全局的视角看待技术价值。”

案例二：

林茵，某建筑数字化公司G端产品经理，2年经验，被动跟需求画原型，项目的锐减感受到行业寒冬，焦虑职业发展，决心转型AI产品经理。

转型路径：

• 利用1个月时间系统补齐市场到需求管理的核心能力，巩固产品基础。
• 通过往期项目梳理，AI项目实训丰富简历，边学边看机会
• 3个月拿到AI产品经理新offer，后续1年2跳，更换大平台，入职25K。

经验总结：“产品经验给我打了一个好技基础，老师的业务知识分享给足了我换行的信心，手把手带我改简历，面试帮了大忙，太感谢老师了”

案例三：

杨阳，建筑专业硕士在读，零产品经验，零AI经验，即将毕业没有实习经验，焦虑没有求职竞争力，想入行AI，拿到一个AI产品实习offer。

转型路径：

• 利用1个月时间构建产品经理框架。
• 通过AI项目实训产出多份高分项目作品集，积累面试敲门砖。
• 2个月拿到教育行业AI产品经理offer。

四、如何学习AI大模型？

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 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；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 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。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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