隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，AI產(chǎn)品經(jīng)理崗位成為許多職場人士眼中的熱門轉(zhuǎn)型方向。然而，在這股轉(zhuǎn)型浪潮中，許多人卻因缺乏清晰的方向和策略而陷入誤區(qū)。本文從實戰(zhàn)經(jīng)驗出發(fā)，剖析了轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理時最容易踩的三個坑：盲目追逐熱門技術(shù)賽道、追求廣度而忽視深度、以及陷入技術(shù)細節(jié)而忘記產(chǎn)品本質(zhì)。

AI不會淘汰人，但會用AI的人會淘汰不用AI的人。

這句話在2025年已不再是預言，而是職場生存的殘酷現(xiàn)實。

當前的AI產(chǎn)品經(jīng)理崗位看似遍地黃金，但許多轉(zhuǎn)型者卻像無頭蒼蠅一樣亂撞，你可能會發(fā)現(xiàn)：

• 有人一頭扎進大模型研發(fā)的深水區(qū)，結(jié)果被技術(shù)門檻嗆得喘不過氣；
• 有人跟風報名各種AI速成班，學了一堆名詞卻連個像樣的項目都拿不出手；
• 還有人試圖“全面開花”，同時啃下計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)三大領域，最后發(fā)現(xiàn)自己連一個行業(yè)的基本邏輯都沒摸透。

這背后的矛盾，就是技術(shù)的爆炸式增長與個人能力迭代的滯后性，同時還不能被任意帶偏，我們來一起研究一下哪三件事不能做。

第一件事：別被“最火賽道”閃瞎了眼

大模型研發(fā)、算法調(diào)優(yōu)聽起來光鮮亮麗，仿佛站在技術(shù)鄙視鏈頂端。但真相是，這些領域早被頂尖PhD和資深工程師占據(jù)高地。普通人硬擠進去，就像拿著菜刀參加狙擊手比賽——工具不對，姿勢更不對。

舉個例子，有個做零售出身的產(chǎn)品經(jīng)理，沒去死磕算法，反而用開源的大模型工具優(yōu)化庫存預測。結(jié)果呢？他把供應鏈的滯銷率砍掉20%，比那些天天研究模型參數(shù)的“技術(shù)控”更能讓老板掏腰包。

這背后的邏輯很簡單：AI產(chǎn)業(yè)的蛋糕分三層：

1. 底層搞模型的是極客們的戰(zhàn)場
2. 中間做工具的是技術(shù)宅的樂園
3. 頂層應用才是真正能讓普通人吃到肉的

與其和PhD拼代碼，不如把力氣花在“用AI解決行業(yè)老毛病”上，比如教育行業(yè)的智能批改、醫(yī)療領域的影像識別，這才是普通人的機會窗口。

第二件事：廣度≠競爭力，垂直深耕才是壁壘

最近遇到個轉(zhuǎn)型者，簡歷上赫然寫著“精通CV、NLP、推薦系統(tǒng)”，面試時卻連醫(yī)療影像診斷的基本流程都說不清。

這種“樣樣通、樣樣松”的學習方式，就像在十個水桶上各打一個孔——看似覆蓋全面，實際一滴水都留不住。

AI落地最值錢的本事，其實是對垂直行業(yè)的深度理解。

比如做金融風控的產(chǎn)品經(jīng)理，如果連信貸審批的監(jiān)管紅線都不清楚，就算把機器學習原理倒背如流也沒用。

有個聰明的做法是：直接拆解行業(yè)白皮書里的真實案例，比如看看銀行怎么用AI篩掉高風險貸款，再模仿著寫份自己的“AI+供應鏈金融”方案。這種聚焦打法，比泛泛學十個技術(shù)名詞管用得多。

第三件事：學得越多，可能錯得越離譜

市面上七成的AI課程都在教人調(diào)參煉丹，卻沒人告訴學員：產(chǎn)品經(jīng)理的核心能力根本不是技術(shù)細節(jié)，而是判斷什么時候該用AI，什么時候該喊停。

有個血淋淋的教訓：某團隊想用AI生成醫(yī)療咨詢話術(shù)，結(jié)果因為忽視人工審核環(huán)節(jié)，差點鬧出誤診糾紛。

真正有效的學習，是帶著具體問題去實戰(zhàn)。比如直接扒下某智能客服項目的PRD文檔，看看人家怎么設計容錯機制；或者用Hugging Face快速驗證大模型寫營銷文案的準確率。

這種“用中學”的效率，比聽二十節(jié)網(wǎng)課還高。記住，AI產(chǎn)品經(jīng)理的終極考題不是“懂多少算法”，而是“能不能用技術(shù)換真金白銀”。

最后的話

凱文·凱利說過：“預測未來的最好方式，是創(chuàng)造未來?！?/strong>