AI 时代的产品经理，不能做模型的搬运工

「现阶段大多数 AI 产品需求是自上而下的，来自老板给的 KPI，而不是真实的业务需求。」作为产品经理，我们在大模型时代应该如何应对激烈的市场呢？

最近我在招聘我们的 AI 产品经理，发现一个现象，80% 的申请者的 AI 从业经历都是从去年末到今年初开始的。我一般会问这些候选人两个问题：为什么选择这个应用方向？如果项目效果不好，你觉得问题出在哪里？他们的答案中有一些共性，我进行了提炼。

妙鸭产品负责人蔡晓岑｜极客公园

• 第一，现阶段大多数 AI 产品需求是自上而下的，来自老板给的 KPI，而不是真实的业务需求。
• 第二，现在所使用的能力大多是开源模型，经过简单的封装就上线，缺乏场景的独特性和技术壁垒。
• 第三，产品经理想实现的功能，会因为所使用的模型准确性不够，导致无法达到应用标准。

通过这些共性能看到大家对 AI 产品经理的定位可能还不是很清晰，只是在追逐潮流，拿着模型来找场景，只做了简单的交互体验的改变，而把最重要的效果寄托在大模型本身上。

我个人做 AI 产品经理已经有 6 年了，我认为 AI 产品不是简单的模型搬运工，大模型更像是一个全新的工具，取决于使用者对它的了解和改造能力。所以我认为 AI 时代的产品经理必备两个能力：

• 第一，对算法的技术边界有所认知和了解，知道模型本身能解决什么问题，能否通过微调解决特定场景的需求。
• 第二，带着产品目标和需求去与算法同学一起打磨算法能力。

虽然我们没有算法那么精通技术，但需要具备与算法技术同学同频沟通的能力，了解模型的构建流程，知道如何准备有效的数据集，以及会运用评估模型性能的技术术语和方法。

另外，做任何方向的产品经理，最核心的是掌握市场趋势判断、洞察用户诉求的能力，带着用户痛点去找答案。在当前 AI 大模型时代，我认为想转型成为 AI 产品经理的同学，应该在自己熟悉的领域和行业里思考如何与 AI 结合，不要成为模型能力的搬运工，而是带着痛点寻找 AI 的解决方案。

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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