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AI產(chǎn)品經(jīng)理:如何挖掘AI產(chǎn)品的應(yīng)用場(chǎng)景?

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AI產(chǎn)品經(jīng)理的薪資差距背后,藏著怎樣的能力鴻溝?從面試被拒到年薪百萬(wàn),關(guān)鍵在于能否將AI技術(shù)與業(yè)務(wù)需求深度融合。本文通過(guò)真實(shí)案例拆解三類AI產(chǎn)品經(jīng)理的段位差異,揭秘如何用RAG系統(tǒng)、模型微調(diào)等實(shí)用技術(shù)撬動(dòng)商業(yè)價(jià)值,帶你掌握從青銅到王者的晉級(jí)方法論。

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“為什么有的AI產(chǎn)品經(jīng)理年薪百萬(wàn),有的卻連面試都過(guò)不了?”

我當(dāng)年剛轉(zhuǎn)AI產(chǎn)品時(shí),也在招聘網(wǎng)站上投了幾十份簡(jiǎn)歷,一半都石沉大海,后來(lái)摸透了其中的門道,不僅拿到了大廠offer,還帶過(guò)不少AI產(chǎn)品新人。

其實(shí)核心差距就三點(diǎn):


  1. 能不能把AI用在刀刃上

  2. 能不能解決真問(wèn)題

  3. 能不能給業(yè)務(wù)帶來(lái)真金白銀的價(jià)值


說(shuō)白了就是”懂AI+懂產(chǎn)品+懂業(yè)務(wù)”的三維能力差。

先拆解一下:兩類AI產(chǎn)品經(jīng)理的核心差距

我把AI產(chǎn)品經(jīng)理分成了三個(gè)段位,差距一目了然:

青銅段位:只會(huì)“喊口號(hào)”的AI搬運(yùn)工

這類同學(xué)簡(jiǎn)歷上全是”熟悉LLM(就是像ChatGPT這樣能理解人類語(yǔ)言的AI)”了解RAG(可以理解為AI+搜索引擎,讓AI查資料再回答)”,但問(wèn)他”怎么用RAG解決企業(yè)知識(shí)庫(kù)問(wèn)答的幻覺(jué)問(wèn)題”,就只會(huì)說(shuō)”用向量檢索(用數(shù)學(xué)方法找相似內(nèi)容,就像物以類聚)”,再追問(wèn)細(xì)節(jié)就卡殼。

面試時(shí)最常犯的錯(cuò):把AI當(dāng)萬(wàn)能藥,什么需求都想套AI,比如給一個(gè)本來(lái)用Excel就能解決的統(tǒng)計(jì)需求,硬要整個(gè)AI數(shù)據(jù)分析工具,完全不考慮成本和用戶真實(shí)需求。

黃金段位:能“搭架子”的AI解決方案專家

這類同學(xué)知道AI不是萬(wàn)能的,會(huì)先分析用戶痛點(diǎn),再匹配合適的AI技術(shù)。比如做AI客服助手,不會(huì)直接套個(gè)大模型就上線,而是會(huì)設(shè)計(jì)”AI處理常見(jiàn)問(wèn)題+人工處理復(fù)雜問(wèn)題”的人機(jī)協(xié)作流程,還會(huì)用模型微調(diào)(給AI開(kāi)小灶,針對(duì)特定任務(wù)專項(xiàng)訓(xùn)練)把客服話術(shù)準(zhǔn)確率從60%提到90%。

核心能力:能把AI技術(shù)和業(yè)務(wù)需求結(jié)合,給出可落地的解決方案,還能算明白投入產(chǎn)出比。

王者段位:會(huì)“賺大錢”的AI業(yè)務(wù)操盤手

年薪百萬(wàn)的基本都是這個(gè)段位。他們不僅懂AI和產(chǎn)品,更懂業(yè)務(wù)的商業(yè)邏輯,能通過(guò)AI給公司帶來(lái)實(shí)實(shí)在在的營(yíng)收增長(zhǎng)。比如我之前的領(lǐng)導(dǎo),做AI智能投顧產(chǎn)品時(shí),不是只做個(gè)”回答理財(cái)問(wèn)題”的AI,而是設(shè)計(jì)了AI+人工的組合服務(wù),讓用戶的復(fù)購(gòu)率提升了35%,一年給公司多賺了2000萬(wàn)營(yíng)收。

核心能力:用AI撬動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng),懂?dāng)?shù)據(jù)、懂運(yùn)營(yíng)、懂商業(yè),甚至能主導(dǎo)AI產(chǎn)品從0到1的全流程,包括冷啟動(dòng)(產(chǎn)品剛上線沒(méi)數(shù)據(jù),就像新店開(kāi)張沒(méi)客人)、迭代、商業(yè)化。

真實(shí)案例:從”面試被拒”到”年薪百萬(wàn)”的逆襲

我身邊有個(gè)朋友阿凱,兩年前還是個(gè)連面試都過(guò)不了的AI產(chǎn)品新人,現(xiàn)在已經(jīng)是某大廠的AI產(chǎn)品專家,年薪120萬(wàn)。他的逆襲路徑太有代表性了:

【S情境】

兩年前阿凱剛從傳統(tǒng)產(chǎn)品轉(zhuǎn)AI,投了50多份簡(jiǎn)歷,只有3個(gè)面試邀請(qǐng),還全在二面被刷。面試官問(wèn)他”怎么用AI優(yōu)化電商的用戶留存”,他只會(huì)說(shuō)”做個(gè)AI推薦系統(tǒng)”,再問(wèn)”怎么評(píng)估效果?需要多少數(shù)據(jù)?算力成本多少?”就答不上來(lái)了。

【T任務(wù)】

他痛定思痛,給自己定了目標(biāo):3個(gè)月內(nèi)補(bǔ)全AI+業(yè)務(wù)的能力,拿到大廠AI產(chǎn)品offer。

【A行動(dòng)】

先補(bǔ)AI技術(shù)的“實(shí)用知識(shí)”:不是啃論文,而是跟著實(shí)戰(zhàn)課程學(xué),比如用LangChain搭一個(gè)RAG知識(shí)庫(kù)demo,用Pinecone(存儲(chǔ)向量數(shù)據(jù)的工具,讓AI快速找相似內(nèi)容)做向量檢索,還自己做了個(gè)AI簡(jiǎn)歷助手,幫用戶改簡(jiǎn)歷,收集了1000多份用戶反饋。

把AI和真實(shí)業(yè)務(wù)綁定:他找了個(gè)開(kāi)淘寶店的朋友,幫他做了個(gè)AI客服+AI商品標(biāo)題生成的小工具。用大模型微調(diào)了淘寶的客服話術(shù),把常見(jiàn)問(wèn)題的自動(dòng)回復(fù)準(zhǔn)確率從50%提到了85%,還讓AI根據(jù)用戶評(píng)價(jià)生成商品標(biāo)題,讓商品的搜索點(diǎn)擊率提升了22%。

面試時(shí)用“數(shù)據(jù)+案例”說(shuō)話:后來(lái)面字節(jié)的AI電商產(chǎn)品崗時(shí),他不說(shuō)”我懂AI”,而是直接拿出淘寶店的案例:”我?guī)团笥训奶詫毜曜隽薃I客服,節(jié)省了40%的人工成本,商品標(biāo)題優(yōu)化后點(diǎn)擊率提升了22%,這里是我當(dāng)時(shí)做的prompt(給AI寫的操作說(shuō)明書)和數(shù)據(jù)報(bào)表”。

【R結(jié)果】

他不僅拿到了字節(jié)的offer,入職后負(fù)責(zé)AI商品文案生成工具,上線3個(gè)月就讓商家的文案創(chuàng)作效率提升了60%,帶動(dòng)商品轉(zhuǎn)化率提升了8%,不到一年就升了高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理,年薪直接破百萬(wàn)。

想拿高薪?你需要這三個(gè)可操作的能力模型

如果你也想從青銅升到王者,這三個(gè)能力必須練扎實(shí):

AI技術(shù)落地能力:別當(dāng)“名詞黨”,要當(dāng)“實(shí)干家”

必須會(huì)的實(shí)用技能:會(huì)用LangChain搭RAG系統(tǒng)、會(huì)用Prompt工程調(diào)優(yōu)AI輸出、會(huì)用MLflow(給AI寫成績(jī)單的工具,跟蹤模型效果)評(píng)估模型、會(huì)用向量數(shù)據(jù)庫(kù)做檢索。

避坑指南:別一上來(lái)就用最先進(jìn)的大模型,比如做內(nèi)部AI助手,用開(kāi)源的Llama 2就夠了,比用GPT-4每年能省幾十萬(wàn)算力成本。

業(yè)務(wù)痛點(diǎn)挖掘能力:別為了AI而AI,要解決真問(wèn)題

方法:用”用戶訪談+數(shù)據(jù)分析”找痛點(diǎn),比如做AI教育產(chǎn)品,別直接做AI老師,先分析學(xué)生的錯(cuò)題數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)80%的錯(cuò)題都是因?yàn)闆](méi)掌握某個(gè)知識(shí)點(diǎn),再做個(gè)AI錯(cuò)題本,幫學(xué)生針對(duì)性復(fù)習(xí),這樣的AI產(chǎn)品才有用。

案例:我之前做AI職場(chǎng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品時(shí),一開(kāi)始想做AI授課老師,后來(lái)發(fā)現(xiàn)用戶最痛的是”不知道自己該學(xué)什么”,于是改成了AI職業(yè)規(guī)劃助手,用AI分析用戶的簡(jiǎn)歷和面試表現(xiàn),推薦學(xué)習(xí)路徑,用戶留存率直接提升了40%。

商業(yè)價(jià)值操盤能力:要能算明白”AI賺的錢比花的多”

必須會(huì)算的賬:算力成本、訓(xùn)練成本、人力成本,以及AI能帶來(lái)的營(yíng)收增長(zhǎng)、成本節(jié)約。比如做AI客服,要算清楚:”AI處理一個(gè)問(wèn)題成本0.1元,人工處理成本5元,每天有10000個(gè)問(wèn)題,用AI處理80%,每天能省3920元,一年能省143萬(wàn),而AI的年成本只有30萬(wàn),投入產(chǎn)出比4.7:1″。

年薪百萬(wàn)的AI產(chǎn)品經(jīng)理,到底贏在哪?

其實(shí)根本沒(méi)有什么”天賦異稟”,無(wú)非是三點(diǎn):


  1. 不迷信AI,而是把AI當(dāng)工具:就像廚師用菜刀,不會(huì)因?yàn)椴说逗镁陀X(jué)得自己廚藝好,而是用菜刀做出好吃的菜,AI產(chǎn)品經(jīng)理要能用AI解決真問(wèn)題。

  2. 用數(shù)據(jù)和案例說(shuō)話:面試時(shí)別空喊”我懂AI”,而是拿出你做過(guò)的demo、數(shù)據(jù)報(bào)表、用戶反饋,讓面試官看到你能落地。

  3. 懂商業(yè)邏輯:知道AI能給公司賺多少錢,能省多少錢,這才是老板愿意給你年薪百萬(wàn)的核心原因。


最后給大家一個(gè)小建議:別光看AI的酷炫功能,多去想想”這個(gè)AI能幫用戶解決什么痛?能給公司帶來(lái)什么價(jià)值?”,想通了這兩個(gè)問(wèn)題,你離年薪百萬(wàn)就不遠(yuǎn)了!

本文來(lái)自公眾號(hào):健彬的產(chǎn)品Live 作者:健彬的產(chǎn)品Live

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