ai產(chǎn)品經(jīng)理發(fā)展方向_ai產(chǎn)品經(jīng)理發(fā)展前途
AI產(chǎn)品經(jīng)理全景成長指南:從定位到精通的系統(tǒng)化路徑三大AI產(chǎn)品經(jīng)理方向的核心差異隨著AI技術(shù)滲透到各行業(yè)，AI產(chǎn)品經(jīng)理這一角色已經(jīng)分化出多個專業(yè)化方向。根據(jù)技術(shù)在產(chǎn)品中的介入程度和應(yīng)用方式，當前行業(yè)主要存在三種差異明顯的AI產(chǎn)品經(jīng)理類型，每種類型對知識結(jié)構(gòu)、能力維度和職業(yè)發(fā)展路徑都有獨特要求。理解這些差異對于從等我繼續(xù)說。
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失控到掌控:轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理,找回丟失的方向盤從傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理到AI產(chǎn)品經(jīng)理的轉(zhuǎn)型，是一場從確定性到不確定性的挑戰(zhàn)。本文深入探討了AI產(chǎn)品開發(fā)中需求定義、數(shù)據(jù)角色和上線標準的變化，指出AI產(chǎn)品開發(fā)的核心在于從“邏輯驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”。做AI產(chǎn)品，找不到方向盤“最終簡歷檢索效率能提高多少？”，“簡歷匹配的準確等我繼續(xù)說。
AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型三部曲-技術(shù)篇②:《RAG和Markdown》隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，AI產(chǎn)品經(jīng)理的角色也在不斷演變。本文作為“AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型三部曲”的技術(shù)篇第二部分，深入探討了RAG(檢索增強生成)技術(shù)和Markdown語法在AI產(chǎn)品開發(fā)中的應(yīng)用。我們在此前《AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型認知篇-解構(gòu)本質(zhì)》中，提到大語言模型(LLM)就像一位知識淵博的后面會介紹。
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初識:產(chǎn)品經(jīng)理有哪些細分崗位?本文將帶你深入了解產(chǎn)品經(jīng)理的五大細分崗位：功能型產(chǎn)品經(jīng)理、平臺/中臺產(chǎn)品經(jīng)理、策略產(chǎn)品經(jīng)理、商業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理和AI產(chǎn)品經(jīng)理。產(chǎn)品經(jīng)理誕生于1927年(由寶潔公司麥克·艾爾洛埃提出),至今已近百年。如同百年大樹枝繁葉茂，產(chǎn)品經(jīng)理這一職業(yè)也發(fā)展出眾多細分方向。個人的職業(yè)路還有呢？
福建移動發(fā)布“雙萬兆”網(wǎng)絡(luò)與“AI+”產(chǎn)品共創(chuàng)AI+時代”雙萬兆網(wǎng)絡(luò)升級暨AI+產(chǎn)品煥新發(fā)布會。福建省通信管理局黨組書記、局長黃子河，福建省發(fā)改委黨組成員、福建省數(shù)據(jù)管理局局長郭文忠，福建省工業(yè)和信息化廳黨組成員、副廳長陳傳芳，中國移動福建公司黨委書記、董事長、總經(jīng)理姜峰，以及數(shù)十家戰(zhàn)略合作伙伴共同出席還有呢？
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淺談企業(yè)內(nèi)部B端產(chǎn)品落地AI的實踐助力團隊在AI 落地過程中實現(xiàn)認知對齊與業(yè)務(wù)價值最大化。前言最近受邀在人人都是產(chǎn)品經(jīng)理上“就內(nèi)部B端產(chǎn)品落地AI”進行了一輪直播，就后面會介紹。 也不便于團隊“積少成多”形成規(guī)?；?yīng)(AI的發(fā)展趨勢也是一種積少成多)。而且，假設(shè)我們后續(xù)要進行系統(tǒng)化，我們的系統(tǒng)也是會以這個“知后面會介紹。
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從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng):冷啟動產(chǎn)品設(shè)計陷阱從零開始構(gòu)建一個能支撐海量用戶和復(fù)雜場景的大型AI推薦系統(tǒng)，對產(chǎn)品經(jīng)理而言充滿挑戰(zhàn)。尤其在系統(tǒng)上線前的產(chǎn)品設(shè)計階段，一些關(guān)鍵決策點極易成為后續(xù)發(fā)展的瓶頸。本文將聚焦冷啟動策略設(shè)計、數(shù)據(jù)采集機制搭建以及MVP功能取舍這三大核心環(huán)節(jié)，并結(jié)合“冷啟動用戶體驗閉環(huán)”后面會介紹。
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AI系列(三):產(chǎn)品策略在左,用戶體驗在右傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理大多分外關(guān)注用戶體驗路徑和產(chǎn)品功能形態(tài)的落地，這無可厚非。但除此之外，AI產(chǎn)品經(jīng)理更要重視技術(shù)上下游(算法、數(shù)據(jù)、工程團隊)的協(xié)作，需重點考慮將能力調(diào)優(yōu)和外圍工程融入產(chǎn)品設(shè)計，并通過策略制定實現(xiàn)產(chǎn)品價值的最大化。產(chǎn)品策略是方向盤，決定我們做對的事；用等會說。
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傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理的路徑與策略06 職業(yè)發(fā)展前景AI產(chǎn)品經(jīng)理的發(fā)展前景確實不錯，但也要看到趨勢變化。崗位會越來越細分。醫(yī)療AI、金融AI、教育AI對產(chǎn)品經(jīng)理的要求完全不同，選擇一個方向深耕比什么都做要好。技術(shù)門檻會越來越高。以前知道概念就行，現(xiàn)在要懂模型部署、效果優(yōu)化，甚至要參與模型調(diào)優(yōu)。但機會也好了吧！
不懂算法,如何讓產(chǎn)品“智能”起來?——無算法團隊的產(chǎn)品經(jīng)理AI賦能(...是產(chǎn)品經(jīng)理為了規(guī)避開發(fā)自己瞎搞的”“典型的偽智能，跟真正的AI推薦系統(tǒng)比，就是個玩具”畢竟在大家的認知里，AI就得是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，智能就得是深度學(xué)習(xí)畢竟在開發(fā)的認知里，沒個算法博士都不配談個性化推薦畢竟在老板的PPT里，“基于規(guī)則的動態(tài)分發(fā)”這句話，遠沒有“AI驅(qū)動的智能好了吧！
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