AI產(chǎn)品經(jīng)理是干什么的
AI產(chǎn)品經(jīng)理全景成長指南:從定位到精通的系統(tǒng)化路徑在生成式AI與大模型技術(shù)爆發(fā)的當下，人工智能正加速走向產(chǎn)業(yè)落地，AI產(chǎn)品經(jīng)理作為技術(shù)商業(yè)化的關(guān)鍵樞紐，其重要性日益凸顯。本文深入剖析了AI產(chǎn)品經(jīng)理的職業(yè)定位、核心能力與成長路徑，結(jié)合最新行業(yè)趨勢與實戰(zhàn)案例，給大家提供了從入門到精通的系統(tǒng)化指南。在生成式AI與大模型技等會說。
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(檢索增強生后面會介紹。 分別有什么賣點？積分如何兌換？比如運用到醫(yī)療領(lǐng)域，它是否能理解那么多醫(yī)療名詞？如何理解用戶的具體問題？比如運用到電商領(lǐng)域，它是否能后面會介紹。
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好了吧！ 首先要理解這輛“車”到底發(fā)生了什么變化。驅(qū)動力的變革：邏輯vs 數(shù)據(jù)AI產(chǎn)品的本質(zhì)，是一場從“邏輯驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的范式轉(zhuǎn)移，這導好了吧！
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初識:產(chǎn)品經(jīng)理有哪些細分崗位?產(chǎn)品經(jīng)理并非一個單一的崗位，而是涵蓋了多種細分方向，每個方向都有其獨特的職責、技能要求和應用場景。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·艾還有呢？
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，就好了吧！ 掃描業(yè)務機會點以上3點自我認知輔助我們梳理了“我們能做什么的問題”，接著我們就要去探索“我們要做什么”。就需要找到業(yè)務的方向，這好了吧！
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)，智能就得是什么。 我們需要的不是一個能預測用戶下一秒想什么的算命先生而是一個能對用戶當前行為做出快速反應的金牌銷售所以在絕大多數(shù)業(yè)務場景下，我們是什么。
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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好了吧！
傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理的路徑與策略傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的核心工作是“把用戶需求變成可實現(xiàn)的產(chǎn)品功能”，而AI產(chǎn)品經(jīng)理則需要“把AI技術(shù)的能力邊界變成解決用戶問題的方案”。來看看兩者的具體差異：最關(guān)鍵的差別是思維方式。傳統(tǒng)PM往往是”功能導向”——用戶要什么我們就做什么；而AI產(chǎn)品經(jīng)理是”能力導向”——A等會說。
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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)”小發(fā)貓。
AI系列(三):產(chǎn)品策略在左,用戶體驗在右已然成了AI 產(chǎn)品落地的基本盤，也是策略性工作的重點。尤其是當下的AI產(chǎn)品崗，無論你是服務于B端還是C端場景，幾乎都會涉及到這部分職責。圖2:AI 產(chǎn)業(yè)上下游的分類那么，在模型能力調(diào)優(yōu)和外圍工程方面，產(chǎn)品經(jīng)理在其中的職責是什么，和算法、研發(fā)之間的分工如何，似乎都不太顯性。..
原創(chuàng)文章，作者：天津 互動多媒體展廳設(shè)計,數(shù)字化展廳一站式解決方案，如若轉(zhuǎn)載，請注明出處：http://www.heibs.com/qrrnd1ad.html
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