36岁,转AI产品整整2年,在一家做企业服务的公司带AI产品线。
当初决定转的时候,我也纠结了大半年。之前做了8年To B软件产品,简历上的技能全是需求调研、方案评审、项目交付。看到AI岗位JD上那些词——大模型、RAG、Agent、微调——第一反应是这些东西离我一个写PRD的人太远了。
真正入行两年以后,我发现外面流传的关于这个岗位的说法,一半是想象,一半是过时。
今天不说学习方法,就说说我眼睛看到的现状。想转的人,先看清再决定。
现状一:岗位确实变多了,但"会AI"已经不值钱了
两年前我转的时候,JD上写"了解大模型"就能筛掉一大批人。
现在完全反过来了。会用Coze搭应用、会写Prompt、调用过各家API,这些成了默认配置,简历上人人都有。
真正开始拉开差距的,是JD后半段那些不起眼的话:有可量化的落地结果、能对指标负责、有badcase处理经验。
翻译一下:公司不要"懂AI的人"了,要"能让AI在业务里出结果的人"。
这个变化对想转行的人其实是个好消息。因为你原来行业里的业务经验,恰恰是纯技术背景的人最缺的那一半。坏消息是,光靠学一堆概念就能上岸的时代,确实结束了。
现状二:这活儿70%的时间,在处理AI不好使的部分
入行前我以为AI产品经理的工作是设计各种聪明的AI功能。
入行后的日常是这样的:昨天上线的摘要功能,用户反馈说把一份合同里的关键条款漏了,我得判断是召回的问题还是生成的问题;模型升级之后成本涨了40%,我得算哪些场景降级到小模型;销售答应客户的"智能分析",模型只能做到七成准,我得设计剩下三成怎么兜底。
说个真实的比例:我这两年的工作里,真正"让AI发挥"的环节不到三成,剩下七成都在防它出错——设边界、做兜底、写评测、盯成本。
但这里有个反常识的地方:这七成恰恰是壁垒所在。
会调API的人满大街都是,但知道这个场景的错漏会带来什么后果、该在哪一步加人工卡点、错了之后怎么向客户解释的人,市场上找不到几个。而这些判断,靠的不是AI知识,是业务经验。
现状三:组里最忙的人,是那个定义问题的
我们组去年进来一个算法背景的同事,技术很强。
但半年下来你会发现,项目推进最快的时候,都是围绕着一个做了十年传统产品的前辈转的。因为他能说清楚一件事:客户的这个问题,到底是个技术问题,还是个流程问题,还是个根本不该用AI解决的问题。
AI行业有个很实际的现状:方案过剩,问题稀缺。
模型能力每天在涨,各种框架层出不穷,但"这个业务到底哪个环节值得上AI、上了之后值不值"这个问题,工具回答不了。
所以现在面试的考法也变了。两年前问你懂不懂RAG,现在给你一个业务场景,看你先问什么。先问模型的,基本会被划到执行层;先问业务目标和用户现状的,才有机会进下一轮。
现状四:工具换了三轮,没换的东西才是本事
两年里我用的工具换了三轮,具体框架的名字我现在都懒得记——反正半年后大概率又换。
但有几样东西两年没变过:
判断一个场景该不该用AI的能力;把模糊需求拆成模型能执行的输入输出的能力;出了错知道是哪一层的锅的能力;算清楚一个功能在Token成本上划不划算的能力。
这些能力有个共同点:不依附于任何一个工具。
所以如果你现在35岁上下、犹豫要不要转,我的真实体会是:你担心自己学不过年轻人,但年轻人也在担心自己不懂业务。这行淘汰的不是年龄大的人,是只会追热点的人。
最后
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