轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理，首先要了解AI背后的技術(shù)知識、底層原理，聚焦于“技術(shù)邊界的認知”，其目的在于了解什么能做什么不能做，在此基礎(chǔ)上，才能將技術(shù)特性轉(zhuǎn)化為用戶可感知的價值。通過“學(xué)原理→拆案例→做實驗”的三步法，完成向AI產(chǎn)品經(jīng)理的華麗轉(zhuǎn)身。

本篇將從轉(zhuǎn)型的第一步“技術(shù)知識入門”出發(fā)，列舉該領(lǐng)域的知識圖譜和學(xué)習(xí)地圖。

首先拆解AI知識層級，其次以兩種不同的分類視角列出AI知識圖譜，最后給出3個效率學(xué)習(xí)法則。

通過以上三步，將幫助大家繪制出清晰的學(xué)習(xí)路徑，AI入門再也不迷茫~下面就跟著我一起探索吧~

首先與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理不同，AI產(chǎn)品經(jīng)理需要與技術(shù)團隊密切合作，因此AI產(chǎn)品經(jīng)理需要足夠的技術(shù)理解力，了解AI技術(shù)的可行性和限制，并在產(chǎn)品設(shè)計中考慮技術(shù)限制。

另一方面，不同于傳統(tǒng)技術(shù)崗位，產(chǎn)品經(jīng)理對技術(shù)的理解不需要達到工程師或數(shù)據(jù)科學(xué)家的深度，其關(guān)鍵在于理解技術(shù)的基本原理和應(yīng)用場景，而不是具體的實現(xiàn)細節(jié)。

總而言之，AI產(chǎn)品經(jīng)理對技術(shù)知識的掌握需要把握深度邊界和應(yīng)用導(dǎo)向。

化繁為簡：AI知識的三層分級

為避免迷失在漫無邊際的知識海洋，首先我們將AI技術(shù)知識劃分為三個層級，分別為：認知層、應(yīng)用層、操作層。這三個層次從宏觀到微觀，技術(shù)細節(jié)越來越多，但產(chǎn)品經(jīng)理的核心價值在于技術(shù)翻譯力，而非技術(shù)實現(xiàn)力。為了有效率地學(xué)習(xí)，我們需要重點聚焦認知層和應(yīng)用層的內(nèi)容，通過20%的核心概念，解決80%的工作問題。

AI知識體系詳解

1.按技術(shù)流程分類

對應(yīng)AI項目從0到1落地的技術(shù)鏈，包括從需求分析→數(shù)據(jù)處理→算法開發(fā)→工程部署→效果評估。該分類從AI需求實際落地的流程出發(fā)，列舉出每個環(huán)節(jié)需要掌握的核心概念與典型內(nèi)容。

2.按應(yīng)用領(lǐng)域分類

不同于上面按照“產(chǎn)品落地各階段”需掌握的技術(shù)概念的分類方式，這里列舉的是根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域維度，即聚焦于“特定場景”的技術(shù)特性和行業(yè)知識，列出各業(yè)務(wù)場景下會用到的核心概念，主要呈現(xiàn)”某個領(lǐng)域的AI術(shù)語”。

AI知識學(xué)習(xí)的效率法則

上面列舉了AI知識圖譜，那么如何高效入門？這里為大家提供三個效率法則。

1.場景映射學(xué)習(xí)

每學(xué)一個技術(shù)概念，立即關(guān)聯(lián)到實際產(chǎn)品場景。例如學(xué)完Transformer，思考如何用于商品標題自動生成；理解知識蒸餾概念后，評估是否要用大模型蒸餾到端側(cè)。

2.二八學(xué)習(xí)法

聚焦20%的核心概念，解決80%的工作問題。建議聚焦以下3個20%：（1）20%的核心算法（如BERT/CNN/YOLO）（2）20%的工程概念（如模型服務(wù)化/特征平臺）（3）20%的評估方法（如AB測試/PSI指標）。用這60%的知識儲備，可以解決90%的AI產(chǎn)品落地問題。

3.建立技術(shù)卡片庫

每學(xué)習(xí)一個技術(shù)概念，就記錄技術(shù)點，同時結(jié)合業(yè)務(wù)應(yīng)用場景，考慮風(fēng)險提示。