2023年，整個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這個行業(yè)。作為產(chǎn)品，如果想要轉(zhuǎn)去AI，我們需要如何準備呢？
隨著人工智能技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用領(lǐng)域的擴展，AI產(chǎn)品經(jīng)理的需求將持續(xù)增長，越來越多的小伙伴可以從事這一職業(yè)，將有機會參與到前沿技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展中，同時也有助于個人能力的快速成長，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)用范圍的擴大，越來越多的企業(yè)和行業(yè)開始認識到AI的價值，對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)品需通過研發(fā)工程師的代碼來實現(xiàn)具體需求,可以是社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)平臺、在線教育平臺等，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行訓練數(shù)據(jù)、生成模型來預(yù)測未知數(shù)據(jù)趨勢等。
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、原型等來進行與開發(fā)的對接；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大量數(shù)據(jù)及算法技術(shù)來形成具體的模型得到的可能是hive表()或者一個API接口、智能機器人等智能化產(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嘗用戶、運營等領(lǐng)域，更注重滿足用戶需求、提升用戶體驗，并實現(xiàn)用戶增長和商業(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、機器學習等領(lǐng)域的知識，以實現(xiàn)智能化決策。例如通過API接口或智能機器人等智能化產(chǎn)品，對數(shù)據(jù)進行處理、分析和挖掘，以實現(xiàn)智能化決策和服務(wù)等
技術(shù)不同
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)背景和對人工智能領(lǐng)域的深入理解，這包括機器學習、深度學習、數(shù)據(jù)處理等相關(guān)知識，以便更好地與技術(shù)團隊合作，推動產(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)，但相對來說對技術(shù)的要求不如AI產(chǎn)品經(jīng)理那樣深入和專業(yè)。
團隊協(xié)作不同
互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理需要與運營、市場等部門密切配合，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)、算法等部門緊密合作，共同推進模型的優(yōu)化，所以AI產(chǎn)品經(jīng)理需要理解和分析大量數(shù)據(jù)，幫助算法團隊更好地利用數(shù)據(jù)，進行數(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，小伙伴們可以從機器學習和深度學習開始，在此基礎(chǔ)上，懂算法的可應(yīng)用場景，以便于我們在對接客戶時明確算法邊界的同時也可以更好的和客戶進行溝通交流，明確可實現(xiàn)需求邊界。
2. 學習python基礎(chǔ)
在AI產(chǎn)品中，產(chǎn)品經(jīng)理需要與技術(shù)團隊緊密合作，而Python是技術(shù)團隊常用的編程語言之一。通過學習Python基礎(chǔ)，產(chǎn)品經(jīng)理可以更好地與技術(shù)團隊溝通，理解他們的需求和限制，從而更好地推動產(chǎn)品的發(fā)展。
Python是一種非常適合進行數(shù)據(jù)處理和分析的編程語言，擁有強大的數(shù)據(jù)處理庫，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。
通過學習Python基礎(chǔ)，產(chǎn)品經(jīng)理可以更有效地利用這些工具進行數(shù)據(jù)分析。
3. 了解AI產(chǎn)品流程
首先AI產(chǎn)品經(jīng)理需要能夠準確定義產(chǎn)品目標和需求，同時考慮到AI技術(shù)的實際應(yīng)用可能性，AI產(chǎn)品的核心在于算法模型的訓練，而算法模型的訓練離不開大量的數(shù)據(jù)。
產(chǎn)品經(jīng)理需要了解數(shù)據(jù)的準備過程，包括數(shù)據(jù)的收集、清洗和標注等，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和適用性。
其次，AI產(chǎn)品經(jīng)理需要對機器學習模型的構(gòu)建有一定的理解，包括模型的選擇、訓練、驗證和部署。了解這些過程有助于產(chǎn)品經(jīng)理更好地與技術(shù)團隊溝通，并在實際工作中提出有效的建議和改進措施。
另外，了解AI產(chǎn)品落地流程還可以幫助產(chǎn)品經(jīng)理識別潛在的技術(shù)和運營風險，制定相應(yīng)的風險控制和管理策略。
總結(jié)：以上從多個角度介紹了互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理和AI產(chǎn)品經(jīng)理在工作各個方面的異同，同時給到了互聯(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吧！
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