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2024年，现在做全职的AI产品经理，时机对不对？

article 2024/10/6 11:36:44

就在最近，Chatgpt又更新了，推出了新版本名字叫做canvas。

这个版本可以支持对AI的对话内容进行编辑了，也就是以前prompt一次性生成的结果总是很难控制输出结果，新版新增了可以在结果内容与用户进行交互的产品入口，最终在一次结果生成中，可以得到用户想要的内容。

有人说这和Claude 的 Artifacts 很像（起码产品思路上比较像），但是简单体验了一下发现还是有一些差别。现chatgpt的的版本，可以看到AI产品已经从底层的大模型能力优化更新，已经进入到了系统功能产品设计方案的区别。

通过这次更新，我认为转型全职AI产品经理的同学，还可以再等等了。

1.AI产品现在不赚钱

而国内的企业都在卷AI模型，但是能够用AI赚钱的几乎没有，市面上叫得出名字的AI大模型产品，几乎都是亏损的。而他们之所以获得资本关注甚至是投资，是因为有月活、新增用户的新增，所以有其关注度。

但不意味着产品的商业模式就闭环了。

现在全职的AI产品经理必然会面临着负责的产品不盈利的情况或者数据难以达标，所以很容易在团队被优化，要么就是考核的工作指标太高。

2.AI的技术栈还不够稳定

现在在美国，马斯克所建立的X.ai也快速成长，由自己亲儿子加入。预计即将在年底会和openAI、谷歌Gemini进行直接PK。

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而国内的AI也没有一家固定的底座能力，只有在用户量文心一言、Kimi成为第一外，在AI大模型基础能力上，各个厂家都有自己的优势，每个模型厂商都在卷自己的跑分。

比如C端有KIMI和文心一言，在B端有华为、科大讯飞等大模型。

而AI这个能力的定位势必就像互联网的水和电一样，普及到每个应用，类似IOS与安卓系统一样，不会超出2家。

因为太多家后，市场就不会有那么大，利润不足够企业持续运行，而且开发者也没有那么多精力对接不同的AI模型，也就没有办法打造自己的AI模型生态

所以现在全职AI产品经理，几乎都是API调用并且加入自己业务的知识库进行训练，不会全职去all in 做一个相同业务的全新AI产品。

因为99%的团队不会涉及到AI大模型的产品研发，可是在AI基础能力都不稳定的情况下，自然对应的产品框架设计方案就不稳定。

3.用户对AI的付费意愿不高

现在还处于AI大模型卷的时代，就像当初饿了么、美团外卖、百度外卖等外卖大战的时候，用户点外卖几乎养成了不需要花钱或者有优惠券再点外卖的习惯。

而现在AI现状也是，为了拉新用户，市面上几乎都有可以免费让用户使用的AI产品，比如CHATGPT收费，但可以使用文心一言满足我的需求。

或者一些聚合网站（开发者通过自己部署的AI大模型）也提供了免费AI使用的能力。

主要是利用互联网的拉新策略，用户新增、用户数据为王，让用户对AI付款的意愿非常低，除非类似chatgpt4O那种技术高度，没有其他产品可以替代。用户意愿付费外，其他就没有了。

4.AI产品的5个发展阶段，每个阶段都有一套产品框架

openAI的创始人奥特曼提到，AI的产品发展有5阶段，分别是代替人、组织等。该分级体系详尽地描绘了AI从初级到高级的五个关键阶段：

第一级（Level 1）：对话交互者，即具备自然语言对话能力的AI，如现有的聊天机器人。

第二级（Level 2）：智慧推理者，能够解决达到人类水平的复杂问题，据称此类AI的能力相当于拥有博士学位但尚未借助专业工具的人类，能执行基础的问题解决任务。

第三级（Level 3）：行动执行者，指的是能够自主采取行动的AI系统，标志着从理论推理到实践操作的跨越。

第四级（Level 4）：创新辅助者，此阶段的AI不仅限于执行任务，更能辅助人类进行创造性发明，推动科技进步。

第五级（Level 5）：组织管理者，达到这一级别的AI将能够全面承担组织内部的工作协调与管理，展现出高度的自主性和策略性。

要达到每个阶段，至少都会孵化出一个AI新的产品框架，提供产品功能，所以这导致使用相同底座的AI产品，在产品框架难以定性，这也是现在all in 做AI产品还是太早了。

5.找垂直场景需求，用功能解决问题的产品设计思路仍然不变

转型AI产品经理，不要为了AI而去刻意做AI产品。

仍然是瞄准有需求的场景，将原本需要用图像识别、音频算法的场景，现在可以通过AI大模型来完成，但没有AI大模型，产品仍然可以跑通流程的。

比如最近有2个项目，就特别有趣，一个是食物饮食识别，一个是AR眼镜的人脸识别系统。

食物饮食是识别记录

前者将原有的图像拍照、手动输入的饮食记录，变成了图像识别+AI大模型的输入。用户在系统无需输入，只需要校验，就可以录入每日的饮食摄入卡路里。

大大解决了以往用户记录食物卡路里不准的问题

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第二个是基于META 的AR眼镜猎户座为基础

斯坦福2个学生通过开发一个人脸识别系统，可以将其人脸图像，通过图像识别后再到互联网进行搜索的在AR眼镜的全新应用。

通过AI大模型，可以快速得到用户在网上的公开信息，迅速与别人成为好友交流。

2个产品都是可以不需要通过AI大模型实现的。

都可以通过手机的APP完成，因为本质上的底层技术是利用图像识别算法以及物理建模完成，只是有了AI大模型，可以快速的完成以上步骤将其过程更加自动化，大大的提升用户体验。

因此，要想成为AI产品经理，AI技术只是对场景问题的辅助与提升效率，产品经理仍然聚焦在需求上即可。

6.产品经理了解AI不要只是用，要清楚AI大模型的调参本质

转型AI产品经理从0到1，都去走一次AI 大模型部署，不管是用自己的电脑还是公司的显卡，从0到1去下载开源的AI大模型去部署并熟悉使用自建模型。

只有了解大模型的部署流程与具体调参步骤，才能知道怎么将AI能力怎么融入产品设计方案。这类AI大模型部署的工具非常多，比如ollma在国内为主流。

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从0到1次，部署到自己的电脑上，即使自己电脑内存不够，大模型运行卡也没事。重要的是走完流程，了解大模型的参数配置与调试。

以上就是转型AI产品经理的几个点

在大模型时代，我们如何有效的去学习/入门AI产品经理？

现如今产品经理岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI产品经理薪资平均值约27336元，而且，在一线城市北京，产品经理的均薪接近30K，在新一线城市、二线城市的薪资也很可观。

从产品经理这个岗位来说，无论是从薪资水平、发展空间还是需求量上看，依旧是个不错的岗位。

可能大家都想入门/转行AI产品经理，其中包括0经验的小白。都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，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，下面是我整理好的一套完整的学习路线，希望能够帮助到你们学习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。