当下，AI产品经理无疑是最有发展前景的岗位。

据相关预测，到2025年，AI产品经理岗位需求将同比增长 240%，薪资也多在30K-60K，十分可观。很多毕业生/产品人也都目标一致要：转型AI产品经理。

由于对岗位了解不清晰，转型过程中很多人因为陷入了这3个误区而走了很多弯路：

• 觉得 “不懂技术/不会写代码就做不了AI产品”，埋头苦学算法、机器学习等。
• 考各种AI证书，掌握AI理论知识，不知道如何从0-1落地一个AI产品
• 以技术为核心炫技，产品基础不扎实，远离用户和业务，定位不到用户真需求，产品方案也就解决不了用户痛点

而在这些事情里面花费的时间、精力、金钱，都不能让你成为一个企业需要的AI产品经理。

那么，AI产品经理到底是做什么的？

一、合格的AI产品经理必备哪些技能？

即不是给算法团队提需求，也不是要亲自下场写代码。简单来说，AI产品经理的核心是用 AI 解决传统方法解决不了的问题。

当面试官问你：“让你来设计一个AIxx产品，你会怎么做？”

很多人第一反应是，我们要“基于大模型打造xx，生成xx”、“利用LLM赋能xx”。

当面试官深度追问：

• “为什么是AI？”
• “AI解决了什么独特问题？”
• “这个方案的边界和成本是什么？”

如果脱离具体的业务和场景的回答往往立不住脚，变得空洞模糊。

而优秀的AI产品经理不仅要知道“用什么AI”，更知道“为什么用”、“用它的代价是什么”，以及“备选方案是什么”。

永远从用户/业务的痛点出发，定义“真问题”并用AI技术解决问题，创造更优质的产品体验。

提现在各个企业的具体招聘JD上，可以总结为以下几点：

0基础，不懂技术，如何高效入行AI产品经理，抓住时代新机遇呢？

二、如何掌握AI产品经理4大核心能力？

建议你从这4个维度快速搭建你的AI产品能力体系：

第一阶段：建立AI产品认知+业务理解（1-2个月左右）

**①AI产品建设能力：**能将BCG端用户需求/业务痛点转化成AI产品功能，这是成为AI产品经理的核心基础。

**②行业理解&业务洞察：**即业务逻辑清晰，AI本质是一项技术，为业务发展而服务。AI产品经理熟悉业务逻辑，才能知道怎么用AI赋能业务，优化哪些流程/解决哪些业务难点。

第二阶段：积累AI项目落地经验（3个月左右）

**③技术理解力：**不用精通但要了解，AI产品经理需要理解技术实现过程和技术边界（清楚AI能做什么，不能做什么）。从而更好将用户需求与AI技术结合，优化产品设计，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。

如果你已经掌握以上技能，恭喜你已经成为了一名合格的AI产品经理，就可以尝试去看AI产品机会了。

三、如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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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。

👉学会后的收获：👈

• 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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