2023年，整個(gè)AI行業(yè)都是火爆的一年，各種AI應(yīng)用、大模型層出不窮。也吸引了大量打工人轉(zhuǎn)向AI這個(gè)行業(yè)。作為產(chǎn)品，如果想要轉(zhuǎn)去AI，我們需要如何準(zhǔn)備呢？

隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)展，AI產(chǎn)品經(jīng)理的需求將持續(xù)增長(zhǎng)，越來(lái)越多的小伙伴可以從事這一職業(yè)，將有機(jī)會(huì)參與到前沿技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展中，同時(shí)也有助于個(gè)人能力的快速成長(zhǎng)，下面我們就一塊看一下這篇文章內(nèi)容吧！

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，越來(lái)越多的企業(yè)和行業(yè)開(kāi)始認(rèn)識(shí)到AI的價(jià)值，對(duì)AI產(chǎn)品的需求也日益增加。

因此，AI產(chǎn)品經(jīng)理作為連接技術(shù)和市場(chǎng)需求的橋梁，具有廣闊的職業(yè)發(fā)展空間。

一、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理和AI產(chǎn)品經(jīng)理的區(qū)別

產(chǎn)品形態(tài)不同及交付內(nèi)容

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品需通過(guò)研發(fā)工程師的代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)具體需求,可以是社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)平臺(tái)、在線教育平臺(tái)等，這些產(chǎn)品更注重用戶交互和內(nèi)容生態(tài)的構(gòu)建。

而AI產(chǎn)品經(jīng)理通常是和算法工程師進(jìn)行訓(xùn)練數(shù)據(jù)、生成模型來(lái)預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)趨勢(shì)等。

其二互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理日常工作交付多為需求文檔、原型等來(lái)進(jìn)行與開(kāi)發(fā)的對(duì)接；而AI產(chǎn)品經(jīng)理在收集完用戶需求之后，協(xié)助算法算法工程師通過(guò)大量數(shù)據(jù)及算法技術(shù)來(lái)形成具體的模型得到的可能是hive表()或者一個(gè)API接口、智能機(jī)器人等智能化產(chǎn)品。

工作重心差異

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理的工作重心在于市場(chǎng)、用戶、運(yùn)營(yíng)等領(lǐng)域，更注重滿足用戶需求、提升用戶體驗(yàn)，并實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)和商業(yè)變現(xiàn)等；而AI產(chǎn)品經(jīng)理則側(cè)重于利用人工智能技術(shù)提升效率，工作重心在于算法、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的知識(shí)，以實(shí)現(xiàn)智能化決策。例如通過(guò)API接口或智能機(jī)器人等智能化產(chǎn)品，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析和挖掘，以實(shí)現(xiàn)智能化決策和服務(wù)等

技術(shù)不同

做了8年产品经理后，我是这么看产品经理的

我个人是从非常初级的产品经理做起，再到负责一个大产品的项目管理，现在有幸跳出了日常基础的工作更多的去看产品的PMF，product strategy...

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互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理主要使用研發(fā)技術(shù)，如前后端、html、js、css、Java等。

而AI產(chǎn)品經(jīng)理主要使用算法技術(shù)這就需要AI產(chǎn)品經(jīng)理需要具備深厚的技術(shù)背景和對(duì)人工智能領(lǐng)域的深入理解，這包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)處理等相關(guān)知識(shí)，以便更好地與技術(shù)團(tuán)隊(duì)合作，推動(dòng)產(chǎn)品的智能化發(fā)展。

相比之下，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理雖然也需要懂技術(shù)，但相對(duì)來(lái)說(shuō)對(duì)技術(shù)的要求不如AI產(chǎn)品經(jīng)理那樣深入和專業(yè)。

團(tuán)隊(duì)協(xié)作不同

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理需要與運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)等部門(mén)密切配合，確保產(chǎn)品順利上線和推廣，因而互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理更注重用戶行為分析數(shù)據(jù)，幫助改進(jìn)和創(chuàng)新產(chǎn)品。

而AI產(chǎn)品經(jīng)理通常需要與研發(fā)、算法等部門(mén)緊密合作，共同推進(jìn)模型的優(yōu)化，所以AI產(chǎn)品經(jīng)理需要理解和分析大量數(shù)據(jù)，幫助算法團(tuán)隊(duì)更好地利用數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)特征調(diào)整和調(diào)參。

二、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品轉(zhuǎn)AI產(chǎn)品需要從哪些方面著手準(zhǔn)備

1. 懂得算法的邏輯和原理

想要成為AI產(chǎn)品經(jīng)理，了解算法的邏輯和原理是必不可少的，小伙伴們可以從機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)開(kāi)始，在此基礎(chǔ)上，懂算法的可應(yīng)用場(chǎng)景，以便于我們?cè)趯?duì)接客戶時(shí)明確算法邊界的同時(shí)也可以更好的和客戶進(jìn)行溝通交流，明確可實(shí)現(xiàn)需求邊界。

2. 學(xué)習(xí)python基礎(chǔ)

在AI產(chǎn)品中，產(chǎn)品經(jīng)理需要與技術(shù)團(tuán)隊(duì)緊密合作，而Python是技術(shù)團(tuán)隊(duì)常用的編程語(yǔ)言之一。通過(guò)學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)，產(chǎn)品經(jīng)理可以更好地與技術(shù)團(tuán)隊(duì)溝通，理解他們的需求和限制，從而更好地推動(dòng)產(chǎn)品的發(fā)展。

Python是一種非常適合進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析的編程語(yǔ)言，擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，如Pandas、NumPy等。AI產(chǎn)品經(jīng)理需要能夠理解和處理數(shù)據(jù)，以便更好地了解用戶需求、產(chǎn)品性能和其他重要指標(biāo)。

通過(guò)學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)，產(chǎn)品經(jīng)理可以更有效地利用這些工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

3. 了解AI產(chǎn)品流程

首先AI產(chǎn)品經(jīng)理需要能夠準(zhǔn)確定義產(chǎn)品目標(biāo)和需求，同時(shí)考慮到AI技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用可能性，AI產(chǎn)品的核心在于算法模型的訓(xùn)練，而算法模型的訓(xùn)練離不開(kāi)大量的數(shù)據(jù)。

產(chǎn)品經(jīng)理需要了解數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備過(guò)程，包括數(shù)據(jù)的收集、清洗和標(biāo)注等，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和適用性。

其次，AI產(chǎn)品經(jīng)理需要對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建有一定的理解，包括模型的選擇、訓(xùn)練、驗(yàn)證和部署。了解這些過(guò)程有助于產(chǎn)品經(jīng)理更好地與技術(shù)團(tuán)隊(duì)溝通，并在實(shí)際工作中提出有效的建議和改進(jìn)措施。

另外，了解AI產(chǎn)品落地流程還可以幫助產(chǎn)品經(jīng)理識(shí)別潛在的技術(shù)和運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制和管理策略。

總結(jié)：以上從多個(gè)角度介紹了互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理和AI產(chǎn)品經(jīng)理在工作各個(gè)方面的異同，同時(shí)給到了互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品轉(zhuǎn)AI產(chǎn)品的大致方向，想轉(zhuǎn)AI產(chǎn)品經(jīng)理的小伙伴快快收藏起來(lái)吧！