不废话,直接上排期表:
1. 三天看“大盘”,把大模型这个行业的生态位、AI 产品经理的价值机会和类型搞清楚
2. 一星期“吃透”大模型底层原理:不学算法,但是必须懂模型怎么作业、应用方式和能力边界
3. 30 天每周跑通一个项目:一个提示词工程相关、一个 Dify 智能体相关、一个 RAG 客服知识库相关、最后一周进阶一下微调一个模型。
这是我几百名学员已经验证了又快、又准的最佳实践。
下面是一些展开:具体学什么、为什么这么学。
方向
第一件事: 先确认“值得转”,再谈怎么学
很多人一上来就问:“要不要学 Python?”“要不要学算法?”——问早了。
凡是上来就盯着细节,一定会走弯路。
你要先搞清楚:AI 产品经理到底在当前这个所谓“红利时代”价值链的哪个位置。
你下场,是淘金,还是当炮灰?
这种“大盘”类认知补齐,三天足够了。
下面这个图,可以算是俯瞰 AI 生态链的“上帝之眼”:
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基础层和模型层都是“科学家”级别人的生态位,想都不用想。
所以,转岗 AI 产品经理,不用学算法。
剩下应用层才是大家努努力就能去的方向,这个层又可以被分为四个区间:
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能看明白这个图,这一阶段就算 Close 了。
如果你还看不明白,可以找我们的班主任领我《AI产品经理转岗特训营》的课纲,对着课纲学或者报名来速成。
这事不急,但是要先做、快做。
底子
第二件事: 不用当算法工程师,但必须讲得透模型的底层原理
说白了:你不用会训练模型,但你必须能非常得心应手的“利用”大模型。
不能“只知其然,不知其所以然”。
你在面试或做业务时,能不能表现出专业,取决于你有没有建立这样一条非常清晰的思维链:
模型是怎么学会干活的→它具体怎么生成内容干活→哪些地方天生不可靠→所以产品设计上要怎样兜底和拆解
验证条件很简单,看看自己能不能回答下面这几个问题:
为什么大模型会迎合人类的问题,危害是什么?
模型的幻觉到底是怎么产生的,如何避免?
为什么大模型是“概率”模型,危害是什么?
提示词很重要,但为什么重要?
模型的特征和缺陷,如何影响它在具体业务中的应用策略?
为什么这一章的标题是“底子”?
因为如果这一环你是空的,你去讨论“AI 产品设计”,就全是虚的。
但如果这一环你能讲顺,你的话语权,就立刻从“提需求的人”升级为“能定方案的人”。
吃透这些底子,需要一些精力和学习方法,但安排个一周来学习也差不多了。
算上模型评估,在《AI产品经理转岗特训营》这一板块我用了四节课,累计时长大概 2 小时左右。
这些都是基于1 年、5 轮以上迭代总结出来的最短路径,你可以找班主任看一下课纲和具体内容,作为学习的参考。
实战
第三件事: 用可交付的“作品”,证明你不是嘴上懂 AI
说难听一点:现在“会聊 AI 的产品经理”已经烂大街了,能把话落到东西上的,才有议价权。
确切说,你在面试的时候,如果大谈应用场景这些虚头巴脑的东西其实很掉价。
但如果你对着简历聊具体的项目、踩了哪些坑,给面试官的印象完全不一样。
我几乎每天都在帮学员拆 JD,总结下来最高频的场景和关键词也就这三类:
提示词工程,要证明你真的能独立根据输出要求写出约束、要稳定输出、要工程可用的结构化输出;
Dify 智能体,所有企业内部赋能必选科目,今年最热门的 IT 部门招聘需求;
RAG 知识库、客服智能体,电商行业必备技能,没经验都不用投。
所有企业都是“赶鸭子上架”赶紧交付产出,所以不能招你来一起学习。
“你不是来学 AI 的,你要带着经验来解决我们的问题。”
这些东西,不拆个 100 份以上的 JD,靠自己摸索就有点吃力了。
你得是具体的业务实战项目,对着 B 站学“玩具”是不行的。
说句不好听的,你没把场景想明白,我把做好的 DSL 给你一点用都没有。
我强烈建议你加班主任,报名课程直接跟我们实战起来,具体的实战安排和项目找班主任要。
自测
学完给你一套“测试题”:100 个 AI 产品经理面试真题和回答思路。
文档是免费送你的,加班主任就能领。
拿到以后像我截图里一样,把每个题目都折叠了,看看自己会不会。
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自测完了展开,里面有我写的一些回答框架。
如果这 100 道面试题,你能轻松答对 80 道以上,半年以内的所有面试都可以横着走了。
最后祝你成功!
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