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文章摘要： AI+行業則對產品經理要求更高AI+行業本身對AI產品經理行業認知及技術認知要求較高
入行人工智慧領域這段時間以來，從零到一把AI推薦系統產品化搭建了起來，也與很多同行AI產品經理小夥伴建立了聯絡。AI產品經理工作內容各異，不同AI產品化生命週期中更是大為不同，但對想入行AI產品經理的小夥伴來講，有些經驗還是可供參考的。
網際網路轉AI
AI產品經理隨著人工智慧爆發式發展而逐漸升溫，AI領域提升生產力而非古典網際網路連線價值，因此AI產品經理與古典網際網路產品經理，在素質要求和能力要求上大為不同。
2016年之後，古典網際網路遭遇增長瓶頸，網際網路產品經理重要性逐步下降。大部分網際網路產品投入產出比急劇下降，成熟的產品開始收縮開支，更多公司開始試探性不投資源的研發產品。靠增長和造輪子混飯的網際網路產品經理生存空間被大幅度壓縮。
人工智慧符合社會發展趨勢，同時行業早期，AI產品化落地需要大量產品經理造輪子。於是大量古典網際網路產品經理計劃或已轉型AI產品經理。同行AI產品經理多為古典網際網路產品經理轉型而來。
古典網際網路產品經理轉型AI產品經理，遭遇首要入行問題便是AI技術。於是有些產品經理靠下班後自學，有些則更激進報人工智慧培訓班，有些乾脆裸辭全職準備報考諸如北航人工智慧專業研究生。可謂八仙過海，各顯其能。
高薪溢價
人工智慧行業大發展這兩年，高薪始終伴隨左右。在行業內部，演算法工程師更是達到30k起薪，AI產品經理起薪略低，普遍達到起薪20-28k，相對於古典網際網路產品經理10-14k起薪，大概有一倍的差距。
一個人的薪資由行業、稀缺性、個人能力構成。人工智慧行業20-28k起薪主要還是由於人工智慧行業起步階段，訓練有素的AI產品經理稀缺，導致溢價。在早期入行者，還是很容易實現跨越式發展。既積累行業經驗，有先發優勢，又能拿到不錯的待遇。這是AI產品經理的紅利期。
對於想從事AI行業的產品經理可以經常逛逛商湯、依圖、曠視招聘資訊及薪資待遇，相信這段紅利期不會太久。
AI Lab or AI+行業
市場上AI產品經理通常有兩種選擇方向：進入純AI公司深耕行業和在企業內容AI部門為不同部門業務提供AI能力。兩者各有利弊，整體上講，AI+行業是更能依靠服務行業，最大化AI價值。
古典網際網路大公司多有AI Lab類似部門，目標是為企業內各業務提供各種AI能力。譬如今日頭條、58同城、360、阿里巴巴等均有類似賦能部門。但這部分AI產品經理遭遇的困境，往往不在技術無法提供服務，而在於企業內耗上。譬如A部門做智慧營銷服務客戶，AI部門能提供此能力，A部門也能招人做，爲了業績不外流和不被其他部門掣肘，A部門通常選擇招人自己做。這樣AI產品經理內部AI產品化推動就會遭遇巨大阻力。最後推動不力，沒有實質進展，企業往往轉換方向，放棄此AI產品化專案，AI產品經理就被打入了冷宮。
AI Lab類選擇另外一個問題，在於服務企業內部部門數量有限，且要各種妥協來獲取其他部門支援，往往無法從行業和普適性角度出發做AI產品化，AI產品化成熟度低，定製化程度高。產品在公司內部尚不成熟，更難以走出企業應用到整個行業中。
AI+行業則對產品經理要求更高，要求產品經理對整個行業有巨集觀把握。給演算法工程師打雜調參並不是AI產品經理的價值核心。核心在於理解行業客戶需求，並以產品化方式滿足客戶需求，產品化方式不限於後臺、sdk等等。客戶需求的不確定性以及AI企業想服務好這幫客戶最後攫取利潤，這就是AI產品經理的價值。
AI+行業本身對AI產品經理行業認知及技術認知要求較高，AI產品經理需要對客戶形成分層認知與分層服務，AI產品需要做到適當「冗餘」，支援對可配置。
苦逼的AI
「有多少智慧，就有多少人工」是AI行業業內公認的箴言。AI產品化最大的價值便是降低AI應用的成本，這成本包含客戶部署AI的成本和公司服務AI的雙向成本。但成本並不會隨著AI產品成熟而趨向於0。
AI對於大部分被服務企業來講，仍然是一個高大上的黑盒，企業內部仍然無法獨自部署和使用。因此AI行業普遍會有實施、交付、技術支援等崗位，服務大客戶駐場實施整合，更是出差幾個月到半年在客戶公司不在話下。相比於古典網際網路來講「太重」了。
隨著AI產品成熟，AI產品經理的價值和工作內容，會變得逐漸由後端到前端，成熟的AI產品，AI產品經理要麼另謀下家，要麼轉崗既做產品又做客戶服務，逐步偏營銷和售前角色。這種轉換價值行業內仍沒有定論。
時間是最大的成本，AI產品經理入坑須謹慎。
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