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?
今天小P就来和你聊聊关于AI产品经理的那些事儿~
01
AI行业人才现状
小P找了这样几份行业报告数据,我们一起来看看真实的AI市场人才现状是怎样的~
由脉脉发布的《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所以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
02
了解AI产品经理
那什么是AI产品经理?和产品经理又有什么区别呢?
小P来简单定义一下: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。
看到这里,你有没有一点似曾相熟的感觉?这和产品的经理的定义不是非常相似吗~
是的,AI产品经理虽然多了AI的加持,但是依旧没有脱离产品经理的基本框架。
那AI产品经理的工作内容有哪些呢?
比如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。
但是与产品经理的区别是,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。
AI产品经理的分类有哪些呢?
其实关于分类并没有统一的标准,小P列举一些常见的类型:
比如根据应用来划分,可以分为机器学习产品经理、计算机视觉产品经理、自然语言处理(NLP)产品经理等。
像计算机视觉产品经理,主要就是负责开发和管理基于计算机视觉技术的产品,如图像识别、目标检测和人脸识别等,这些产品在图像和视频处理领域应用是非常广泛的。
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~
那么如果想转行AI产品经理,要做好哪些准备呢?
03
转行AI产品经理准备
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。
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。
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。
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~
大模型岗位需求
大模型时代,企业对人才的需求变了,AIGC相关岗位人才难求,薪资持续走高,AI运营薪资平均值约18457元,AI工程师薪资平均值约37336元,大模型算法薪资平均值约39607元。
掌握大模型技术你还能拥有更多可能性:
• 成为一名全栈大模型工程师,包括Prompt,LangChain,LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程;
• 能够拥有模型二次训练和微调能力,带领大家完成智能对话、文生图等热门应用;
• 薪资上浮10%-20%,覆盖更多高薪岗位,这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域;
• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。
可能大家都想学习AI大模型技术,也想通过这项技能真正达到升职加薪,就业或是副业的目的,但是不知道该如何开始学习,因为网上的资料太多太杂乱了,如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路,少碰壁,这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好,希望能够真正帮助到大家。
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👉AI大模型学习路线汇总👈
大模型学习路线图,整体分为7个大的阶段:(全套教程文末领取哈)
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。
👉大模型实战案例👈
光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
👉大模型视频和PDF合集👈
观看零基础学习书籍和视频,看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
👉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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