ai產(chǎn)品經(jīng)理還能火幾年
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(dāng)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(shí)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與大模型技好了吧!
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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(biāo)準(zhǔn)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(zhǔn)確后面會介紹。
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(qiáng)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(rèn)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是什么。
初識:產(chǎn)品經(jīng)理有哪些細(xì)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(xì)分方向,每個方向都有其獨(dú)特的職責(zé)、技能要求和應(yīng)用場景。本文將帶你深入了解產(chǎn)品經(jīng)理的五大細(xì)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·艾等會說。
淺談企業(yè)內(nèi)部B端產(chǎn)品落地AI的實(shí)踐助力團(tuán)隊(duì)在AI 落地過程中實(shí)現(xiàn)認(rèn)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(jìn)行了一輪直播,就等會說。 就好像最近爆火的Manus、Lovart這些工具,他們可以通過用戶輸入一句話的需求,由大模型理解用戶訴求,并規(guī)劃任務(wù)執(zhí)行順序,同時調(diào)度所需的等會說。
不懂算法,如何讓產(chǎn)品“智能”起來?——無算法團(tuán)隊(duì)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(rèn)知里,AI就得是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),智能就得等我繼續(xù)說。 我一個產(chǎn)品經(jīng)理,動動鼠標(biāo),就能實(shí)現(xiàn):從抖音來的用戶,落地頁的BGM自動變成最近單依純最火的“李白”。凌晨2點(diǎn)還點(diǎn)進(jìn)來的用戶,頁面自動切等我繼續(xù)說。
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傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理的路徑與策略需要大量既懂業(yè)務(wù)又懂AI的復(fù)合型人才。我認(rèn)識的一個朋友,從電商產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型做智能客服產(chǎn)品,現(xiàn)在年薪80萬,還經(jīng)常被獵頭挖。關(guān)鍵是他深入理解電商客服場景,知道AI應(yīng)該解決什么問題。07 給轉(zhuǎn)型者的幾點(diǎn)建議1. 明確自己的定位:想想你適合做應(yīng)用層AI產(chǎn)品經(jīng)理,還是平臺層、算法層說完了。
從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng):冷啟動產(chǎn)品設(shè)計(jì)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(jì)階段,一些關(guān)鍵決策點(diǎn)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(jì)、數(shù)據(jù)采集機(jī)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(yàn)閉環(huán)”后面會介紹。
AI系列(三):產(chǎn)品策略在左,用戶體驗(yàn)在右當(dāng)AI浪潮席卷而來,產(chǎn)品經(jīng)理們站在十字路口:一邊是戰(zhàn)略驅(qū)動的產(chǎn)品布局,一邊是體驗(yàn)為王的用戶需求。在這場技術(shù)與人性的博弈中,如何找到平衡點(diǎn),既不迷失在“左腦”的理性推演中,也不沉溺于“右腦”的感性想象?本篇文章將從產(chǎn)品策略與用戶體驗(yàn)的雙重視角,拆解AI產(chǎn)品背后的思維等會說。
如何成為一名 AI 產(chǎn)品經(jīng)理?AI 平臺產(chǎn)品經(jīng)理、AI Native 產(chǎn)品經(jīng)理和 AI ...這幾年AI這么火,不少同學(xué)都想轉(zhuǎn)行做AI產(chǎn)品經(jīng)理。但AI產(chǎn)品也有不同的分類和要求,要根據(jù)自己的實(shí)際情況來選擇。本文分享了產(chǎn)品經(jīng)理的分類是什么。 提高產(chǎn)品的市場競爭力。此外,AI Native 產(chǎn)品經(jīng)理還需關(guān)注市場動態(tài)和用戶反饋,及時調(diào)整產(chǎn)品策略。隨著AI 技術(shù)的不斷發(fā)展和市場需求的變化是什么。
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