广东
有数据显示，今年，AI人才招聘规模增长了7.9倍。
目前的在招岗位中，三四成已经是AI相关岗位。在预训练、后训练、推理优化等方向，一些稀缺的基础模型人才，甚至刚毕业就能拿到数百万元乃至千万元年薪。
AI正在从少数岗位的专业能力，变成越来越多科技岗位的基础要求。
不过，这并不意味着每个人都要转行做算法工程师，也不意味着学会几个AI工具、搭过一个智能体，就算具备了企业需要的AI能力。
企业真正缺少的，是能把AI变成业务结果的人：
他们能找到适合AI解决的业务问题，不是看到什么功能都想接入大模型，而是能够判断，业务卡点在哪里，AI介入后能不能比原来的方案更高效。
他们能把AI嵌入真实的产品流程，不只是做出一个可以演示的Demo，还会考虑数据从哪里来、用户怎么使用、模型出错如何兜底，以及AI怎样和人工协作。
他们还能证明AI创造了什么价值，上线一个AI功能不是终点。它究竟节省了多少时间、降低了多少成本、提升了多少转化，需要用数据验证。
你会发现，这些事情其实正是产品经理一直在做的：理解业务、发现需求、设计方案、推动落地、验证结果，这些产品经理的基本功，恰好也是企业进行AI转型时不可缺少的能力。
所以，AI浪潮对产品经理来说，就是一次新的职业机会。
企业需要的并不只是懂模型的人，更需要既懂产品、又有AI落地经验，能够连接业务、用户和技术的人。
那么，产品经理应该怎么补齐这部分能力？
第一，补充必要的AI基础认知。
不需要把自己变成算法专家，但要理解大模型、RAG、智能体的基本原理和能力边界，知道什么场景适合使用，什么场景风险更高。
第二，用AI重新做一遍熟悉的业务。
从自己最了解的场景入手，拆解原有流程，找到重复、耗时或依赖人工判断的环节，再设计AI介入方案。
第三，积累真正的落地经验。
不要只展示“做了什么”，还要讲清为什么做、如何兜底，以及最终带来了什么业务结果。这样的项目经历，才是企业真正看重的。
未来职场的分界线，可能不再是“AI岗位”和“非AI岗位”，而是“能用AI创造价值的人”和“仍在用旧方法工作的人”。
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