现在在招聘产品经理,你可以看到已经有企业在招聘AI方面的产品经理了,可以看到AI产品经理主要集中在为企业提供工具类产品。
▲AI产品经理招聘需求
现在应聘一个AI产品经理,要求是什么呢?相比普通的产品经理区别是什么?
我在这段时间建立的AI产品经理社群进行了讨论,得到了以下几个结论,分享给读者朋友。
1.AI产品经理首先要学会选择AI厂家
现在AI的厂家特别多,不同厂家擅长的领域不一样,有文本生成、图像生成、音频生成,现在生成式的大语言模型就有不同厂商的,分别有代表的有
1.GPT-4
GPT-4目前是这个领域的佼佼者,OpenAI围绕它打造了一个令人印象深刻的产品,GPT-4具有有效的生态系统,允许您创建插件,以及执行代码和函数,它尤其擅长文本生成和总结。
2.Claude2
Claude的主要优势是上下文窗口的大小,该窗口最近从9K扩展到100K字节,大大超过了GPT-4支持的最大32k字节。这相当于大约75,000单词,使得企业可以提交数百页的材料供Claude消化。
3.Llama2
它可以免费用于研究和商业用途,但是许可方面有一些奇怪的具体限制
4.Orca
来自微软研究院的Orca是我们选择的最具实验性的模型,有趣的部分原因是它是一个较小的开源模型,
5.Cohere
Cohere是另一款商业产品,其背后的公司由Aidan Gomez共同创立。
你看以上5个模型,首先AI产品经理要挑选不同的LLM模型优势,因为每个模型都有自己的劣势和优势,从而找到自己的优点,。
我们也可以选择多个模型作为自己的产品底座,帮助自己达到产品价值。
2.学会速度与响应要快
因为AI的调用,对于99%的互联网产品是没有能力自己做AI模型的,所以只能通过企业合作或者外部采购完成AI产品的搭建。
速度响应,是用户在AI产品操作过程中的良好体验基本保障。即使调用速度比较慢,也要通过弹窗、引导动画等方式。
比如下面的创客贴在调用AI生成图能力的时候,通过动画来延迟用户的等待时间。
▲AI交互加载
尤其是有非常多的中小企业还在抱着侥幸心理调用外部AI能力,在没有被网信办查到的情况下,会有访问速度非常慢的情况。
所以学会用这类交互引导、文案来避免用户的等待。
用AI提供效率,而不是做一个AI产品
在现在做一个AI产品都是亏本的,几乎你看到openAI还是亏损的,所以只能是以一个AI为产品提供效率,而不是以AI产品为卖点。
所以AI虽然是热点风口,但是前提是要有可以承载的原有业务,如果只是裸体进军,那么就会死的很惨。
AI产品经理不要去学大模型参数,学接口
产品经理这个职业,要想进入AI大模型底层参数修改,还是相当困难的,主要原因是产品经理没有开发能力,也鲜有产品经理了解算法coding。
但是产品经理可以在应用层上,针对参数、语料、素材、数据做好相应的功能模块建设、产品框架设计。
比如我们蓝泡做的AI能力,就是在基于了解到了LLM模型下,提供用户了输入标题、次级标题下生成图片的入口能力
▲AI的参数能力
提供给AI模型对应的生成图片类型、以及调用返回要生成的图片数量,控制输入变量,这是AI产品经理最能做的一件事。
所以你看AI产品经理一定要去看AI的相关API文档规范,这样才能落地。如下图是华为盘古大模型的产品架构,而AI产品经理主要集中在AI开发工具链,而AI平台只有AI模型厂商自己可以提供,这部分的产品经理占比是非常少的。
▲AI产品经理停留在应用层
AI产品如何商业化
比较粗暴的就是以权限的形式进行限制,付费后就解除限制,还有就是根据调用次数来进行收费。
▲AI模型的部署收费
但是随着AI产品的应用场景增加,产品经理还能够场景、业务的变化提供不同的商业,比如华为提供了平台型的一体化搭建AI产品能力,企业付费后可以批量生成自己的AI模型。
以上就是AI产品经理要会的能力。
今天的分享就在这里。