KI-Produktmanager: Übergangsfähigkeiten, Herausforderungen und die Ära der großen Modelle

Einleitung

Die Welle der künstlichen Intelligenz (KI) rollt unaufhaltsam über die Welt und alle Branchen nehmen KI-Technologien aktiv an. Dies hat direkt zu einem explosionsartigen Anstieg der Nachfrage nach KI-Produktmanagern geführt. Immer mehr traditionelle Produktmanager beginnen, sich für einen Übergang zu interessieren und diesen zu versuchen, da sie im KI-Bereich Großes leisten möchten. Allerdings gibt es deutliche Unterschiede zwischen KI-Produktmanagern und traditionellen Produktmanagern hinsichtlich der Arbeitsinhalte und der erforderlichen Fähigkeiten, so dass der Übergang nicht einfach ist. Dieser Artikel befasst sich mit dem Thema „Der Weg des Übergangs zum KI-Produktmanager: Fähigkeiten, Herausforderungen und Zukunftsperspektiven“ und untersucht eingehend die Kernfähigkeiten von KI-Produktmanagern, die Übergangswege und die Herausforderungen, denen sie sich stellen müssen. Darüber hinaus werden die neuen Trends im Zeitalter der großen Modelle berücksichtigt, um umfassende Anleitungen und Referenzen für Personen bereitzustellen, die im Bereich des KI-Produktmanagements arbeiten möchten. Insbesondere wird in diesem Artikel betont, welche einzigartigen Fähigkeiten KI-Produktmanager im Zeitalter der großen Modelle benötigen und es werden entsprechende Übergangsempfehlungen gegeben.

Unterschiede zwischen KI-Produktmanagern und traditionellen Produktmanagern: Ein kognitives Upgrade

Um den Übergangspfad eines KI-Produktmanagers zu verstehen, muss zunächst der Unterschied zwischen ihm und einem traditionellen Produktmanager geklärt werden. Dieser Unterschied zeigt sich nicht nur in den Arbeitsinhalten, sondern auch in der Denkweise und der kognitiven Ebene.

Zielgruppe: Vom Benutzer zum Benutzer + Technologie

• Traditionelle Produktmanager: Konzentrieren sich hauptsächlich auf den Benutzer, seine Bedürfnisse und Erfahrungen. Sie versuchen, die Probleme der Benutzer zu lösen und hochwertige Produktlösungen anzubieten.
• KI-Produktmanager: Sie müssen neben dem Benutzer auch die KI-Technologie und deren Anwendungsszenarien genau verstehen und die Machbarkeit und Grenzen der Technologie berücksichtigen.

Dies bedeutet, dass KI-Produktmanager sowohl Benutzer- als auch Technologie-orientiert sein müssen und in der Lage sein müssen, Benutzerbedürfnisse und technologische Fähigkeiten effektiv zu kombinieren. Der Kern traditioneller Produktmanager liegt im Verständnis der Benutzer, während der Kern von KI-Produktmanagern im Verständnis der Benutzer und der Technologie liegt und der beste Gleichgewichtspunkt zwischen beiden gefunden werden muss.

Um dieses Gleichgewicht zu erreichen, müssen KI-Produktmanager nicht nur die Benutzer, sondern auch die Technologie verstehen, die Machbarkeit technischer Lösungen beurteilen und diese in einen für den Benutzer wahrnehmbaren Produktwert umwandeln können.

Technologische Mittel: Von der Forschung zu Algorithmen

• Traditionelle Produktmanager: Sie stützen sich hauptsächlich auf Marktforschung, Benutzerinterviews, Datenanalysen und andere Mittel, um das Produktdesign zu leiten.
• KI-Produktmanager: Sie müssen KI-Algorithmen, Modelle und Daten verstehen und diese in das Produktdesign integrieren.

Dies erfordert, dass KI-Produktmanager über bestimmte technische Hintergrundkenntnisse verfügen, in der Lage sind, effektiv mit KI-Ingenieuren zu kommunizieren und die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie zu verstehen. KI-Produktmanager müssen die grundlegenden Konzepte und Prinzipien von KI-Bereichen wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Verarbeitung natürlicher Sprache verstehen, wissen, wie sie geeignete Algorithmen und Modelle auswählen, um bestimmte Probleme zu lösen, und die Bedeutung von Daten in KI-Anwendungen verstehen. Dies bedeutet nicht nur, technische Begriffe zu kennen, sondern auch die Logik und die Prinzipien hinter der Technologie zu verstehen, um das Design und die Entwicklung von Produkten besser leiten zu können.

Aufgabenbereich: Von fest zu verschwommen

• Traditionelle Produktmanager: Ihre Aufgaben sind relativ fest und umfassen hauptsächlich Produktplanung, Anforderungsanalyse, Prototypendesign, Test- und Onlineschaltung sowie iterative Optimierung.
• KI-Produktmanager: Ihre Aufgabenbereiche sind unklarer und sie müssen eng mit bereichsübergreifenden Mitarbeitern wie KI-Wissenschaftlern, Ingenieuren, Designern und Marketingspezialisten zusammenarbeiten.

Dies erfordert, dass KI-Produktmanager über stärkere Kommunikations- und Koordinationsfähigkeiten verfügen, in der Lage sind, Ressourcen aus allen Bereichen effektiv zu integrieren und die reibungslose Durchführung von Projekten zu fördern. Die Entwicklung von KI-Produkten umfasst oft komplexe Algorithmen und Modelle, die eine tiefe Beteiligung von KI-Wissenschaftlern und Ingenieuren erfordern. KI-Produktmanager müssen ein „Klebstoff“ sein, der Experten aus verschiedenen Bereichen zusammenbringt, um gemeinsam am Erfolg des Produkts zu arbeiten. Diese Fähigkeit zur bereichsübergreifenden Zusammenarbeit ist für KI-Produktmanager von entscheidender Bedeutung.

Kernfähigkeiten von KI-Produktmanagern: Neue Anforderungen im Zeitalter der großen Modelle

Die Kernfähigkeiten von KI-Produktmanagern haben sowohl Gemeinsamkeiten mit traditionellen Produktmanagern als auch ihre eigenen einzigartigen Merkmale. Im Zeitalter der großen Modelle werden diese einzigartigen Merkmale immer deutlicher.

Technisches Verständnis: Vom Verständnis von Konzepten zum Verständnis von Prinzipien

KI-Produktmanager müssen über bestimmte technische Hintergrundkenntnisse verfügen, darunter grundlegende KI-Konzepte (z. B. maschinelles Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache usw.), Algorithmusprinzipien und Modellschulungsprozesse. Dies hilft bei der effektiven Kommunikation mit KI-Ingenieuren und dem besseren Verständnis der Machbarkeit und der Grenzen der Technologie. Im Zeitalter der großen Modelle beschränkt sich dieses technische Verständnis nicht mehr nur auf die Konzeptebene, sondern erfordert ein tiefes Verständnis der Architektur, der Trainingsmethoden, der Anwendungsszenarien und der Grenzen großer Modelle. KI-Produktmanager müssen wissen, wie sie große Modelle zur Lösung realer Probleme einsetzen und deren Auswirkungen und Kosten beurteilen können.

Marktkenntnisse: Von Branchentrends zu KI-Chancen

KI-Produktmanager müssen in der Lage sein, das Anwendungspotenzial von KI-Technologien in verschiedenen Branchen zu erkennen, Markttrends und Wettbewerbssituationen zu erkennen und wertvolle KI-Produktchancen zu entdecken. Dies erfordert, dass KI-Produktmanager über einen ausgeprägten Marktsinn verfügen und in der Lage sind, aus riesigen Informationsmengen wertvolle Hinweise zu finden. Im Zeitalter der großen Modelle müssen diese Marktkenntnisse weiter ausgebaut werden. Es ist notwendig, die Anwendung großer Modelle in verschiedenen Branchen zu verfolgen und darüber nachzudenken, wie große Modelle mit bestehenden Geschäften kombiniert werden können, um neue Geschäftsmodelle und Benutzerwerte zu schaffen.

Analyse der Benutzerbedürfnisse: Von Benutzerproblemen zu KI-Lösungen

Wie traditionelle Produktmanager müssen auch KI-Produktmanager die Benutzerbedürfnisse genau verstehen und diese in konkrete Produktfunktionen umwandeln. Darüber hinaus müssen die Eigenschaften der KI-Technologie berücksichtigt werden, um KI-Produkte zu entwickeln, die den Gewohnheiten und Erwartungen der Benutzer entsprechen. Im Zeitalter der großen Modelle muss diese Fähigkeit zur Analyse der Benutzerbedürfnisse stärker auf die Einzigartigkeit und Innovation von KI-Lösungen ausgerichtet sein. KI-Produktmanager müssen darüber nachdenken, wie sie die Leistungsfähigkeit großer Modelle nutzen können, um Benutzerprobleme zu lösen und ein Produkt zu liefern, das die Erwartungen der Benutzer übertrifft.

Bereichsübergreifende Kommunikationsfähigkeit: Von der Zusammenarbeit zur Führung

KI-Produktmanager müssen mit Mitarbeitern aus verschiedenen Abteilungen wie KI-Wissenschaftlern, Ingenieuren, Designern und Marketingspezialisten kommunizieren und zusammenarbeiten, um eine reibungslose Produktentwicklung zu gewährleisten. Dies erfordert, dass KI-Produktmanager über hervorragende Kommunikations- und Koordinationsfähigkeiten verfügen, in der Lage sind, Ressourcen aus allen Bereichen effektiv zu integrieren und die reibungslose Durchführung von Projekten zu fördern. Im Zeitalter der großen Modelle muss diese bereichsübergreifende Kommunikationsfähigkeit weiter verbessert werden. KI-Produktmanager müssen über bestimmte Führungsqualitäten verfügen, um Teams bei der Bewältigung technischer Probleme zu unterstützen und sicherzustellen, dass Produkte pünktlich und in guter Qualität auf den Markt kommen.

Produktdesign- und Managementfähigkeit: Von Prozessen zu Innovation

KI-Produktmanager müssen über umfassende Produktentwicklungs- und Managementfähigkeiten verfügen, einschließlich Produktplanung, Anforderungsanalyse, Prototypendesign, Test- und Onlineschaltung sowie iterative Optimierung. Dies erfordert, dass KI-Produktmanager über fundierte Produktmanagementkenntnisse und -erfahrung verfügen. Im Zeitalter der großen Modelle muss diese Fähigkeit zum Produktdesign und -management stärker auf Innovation und Iteration ausgerichtet sein. KI-Produktmanager müssen ständig neue Produktformen und Servicemodelle ausprobieren und auf der Grundlage des Benutzerfeedbacks schnell iterieren, um sich an das sich schnell verändernde Marktumfeld anzupassen.

Kernkompetenzen im Zeitalter großer Modelle: Integration und Innovation

Im Zeitalter der großen Modelle müssen KI-Produktmanager über die folgenden drei Kernkompetenzen verfügen:

• Geschäftsverständnis: Ein tiefes Verständnis der Geschäftslogik und der Anforderungen, um Szenarien zu finden, in denen große Modelle eine Rolle spielen können. Dies erfordert, dass KI-Produktmanager nicht nur die Technologie, sondern auch das Geschäft verstehen und in der Lage sind, Technologie und Geschäft effektiv zu kombinieren.
• KI-Anwendungsfähigkeit: Verständnis der technischen Prinzipien und Anwendungsmethoden großer Modelle, um diese effektiv in konkreten Produkten einzusetzen. Dies erfordert, dass KI-Produktmanager über eine solide technische Grundlage verfügen und in der Lage sind, große Modelle zur Lösung realer Probleme zu verwenden.
• Produktinnovationsfähigkeit: Nutzung der technischen Vorteile großer Modelle zur Innovation von Produktformen und Servicemodellen und zur Schaffung neuer Benutzerwerte. Dies erfordert, dass KI-Produktmanager über ein ausgeprägtes Innovationsbewusstsein verfügen und in der Lage sind, ständig neue Produktmöglichkeiten zu erkunden.

Das Kompetenzmodell für KI-Produktmanager: Mensch, Sache, Wissen

Das Kompetenzmodell für KI-Produktmanager lässt sich in drei Aspekte zusammenfassen: Mensch, Sache, Wissen.

Mensch: Soft Skills sind das Fundament

KI-Produktmanager müssen über gute Kommunikations-, Teamarbeits-, Führungs- und Problemlösungsfähigkeiten verfügen. Diese ähneln den Anforderungen an traditionelle Produktmanager, aber im Zeitalter der großen Modelle sind diese Soft Skills noch wichtiger, da die KI-Produktentwicklung oft eine komplexe Teamarbeit und technische Herausforderungen beinhaltet.

Sache: Hard Skills sind die Garantie

KI-Produktmanager müssen die Fähigkeiten in den Bereichen Produktplanung, Anforderungsanalyse, Produktdesign und Projektmanagement beherrschen. Dies sind die Grundlagen für KI-Produktmanager und der Schlüssel zur Gewährleistung einer reibungslosen Durchführung von Projekten.

Wissen: Technologie ist die Brücke

KI-Produktmanager müssen auf Wissensebene über eine grundlegende Grundlage verfügen, um die Kommunikationseffizienz mit KI-Wissenschaftlern und KI-Ingenieuren zu verbessern. Dazu gehören Kenntnisse über KI-Konzepte, Algorithmusprinzipien und Datenanalyse. Im Zeitalter der großen Modelle müssen KI-Produktmanager die entsprechenden Technologien großer Modelle besser verstehen, um große Modelle besser nutzen zu können und innovativere und wettbewerbsfähigere Produkte zu entwickeln.

Notwendige Hard Skills für den Übergang zum KI-Produktmanager: Vom Einstieg bis zur Meisterschaft

Um ein qualifizierter KI-Produktmanager zu werden, müssen Sie die folgenden Hard Skills beherrschen:

KI-Grundlagen: Prinzipien verstehen, nicht nur Konzepte

Verständnis der grundlegenden Konzepte und Prinzipien von KI-Bereichen wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Verarbeitung natürlicher Sprache. Dies bedeutet nicht nur, einige Begriffe zu kennen, sondern auch die Logik und die Prinzipien hinter diesen Technologien zu verstehen und zu wissen, wie man geeignete Algorithmen und Modelle auswählt, um reale Probleme zu lösen.

Datenanalyse: Aus Daten Wert schöpfen

Beherrschung von Datenverarbeitungs-, Analyse- und Visualisierungsfähigkeiten und Verständnis der Bedeutung von Daten in KI-Anwendungen. Daten sind der Treibstoff der KI. KI-Produktmanager müssen in der Lage sein, wertvolle Informationen aus Daten zu gewinnen und diese als Grundlage für Produktverbesserungen zu nutzen.

Branchenkenntnisse: Anwendungsszenarien verstehen, nicht nur Technologie

Kenntnisse der Anwendungsszenarien und Herausforderungen von KI-Technologien in verschiedenen Branchen. KI-Technologie ist nicht allmächtig. KI-Produktmanager müssen die Eigenschaften verschiedener Branchen verstehen, Szenarien finden, in denen KI-Technologie eine Rolle spielen kann, und reale Probleme lösen.

Produktkenntnisse: Vom Benutzer zum Wert

Beherrschung von Kenntnissen in den Bereichen Produktdesign, Benutzererfahrung und Projektmanagement. Dies sind die Grundlagen eines Produktmanagers, und KI-Produktmanager sind davon nicht ausgenommen. KI-Produktmanager müssen in der Lage sein, KI-Technologie mit den Bedürfnissen der Benutzer zu kombinieren und Produkte zu entwickeln, die den Benutzern gefallen.

Eingehende Analysen und Erkenntnisse: Der Leuchtturm auf dem Übergangsweg

Der Übergang zum KI-Produktmanager ist kein einmaliger Schritt, sondern erfordert kontinuierliches Lernen und Üben. Im Folgenden finden Sie einige detaillierte Analysen und Erkenntnisse:

Technisches Verständnis ist die Grundlage: Vom Verständnis von Konzepten zum Verständnis von Prinzipien

Obwohl KI-Produktmanager keine KI-Experten sein müssen, müssen sie über ein gewisses technisches Verständnis verfügen, um besser mit dem technischen Team kommunizieren und die Machbarkeit von Produkten beurteilen zu können. Im Zeitalter der großen Modelle muss dieses technische Verständnis weiter verbessert werden. Es ist notwendig, die Architektur, die Trainingsmethoden, die Anwendungsszenarien und die Grenzen großer Modelle zu verstehen.

Geschäftsszenarien sind der Kern: Von der Technologie zum Wert

KI-Produktmanager müssen Geschäftsszenarien genau verstehen, um KI-Technologie effektiv auf reale Probleme anzuwenden und echten Wert zu schaffen. Im Zeitalter der großen Modelle ist diese Fähigkeit, Geschäfte zu verstehen, noch wichtiger, da große Modelle selbst nur ein Werkzeug sind und ihren wahren Wert erst entfalten können, wenn sie mit konkreten Geschäftsszenarien kombiniert werden.

Bereichsübergreifende Zusammenarbeit ist der Schlüssel: Von der Kommunikation zur Führung

An der KI-Produktentwicklung sind mehrere Abteilungen beteiligt, so dass KI-Produktmanager über hervorragende bereichsübergreifende Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten verfügen müssen, um eine reibungslose Durchführung von Projekten zu gewährleisten. Im Zeitalter der großen Modelle muss diese bereichsübergreifende Kooperationsfähigkeit weiter verbessert werden. KI-Produktmanager müssen über bestimmte Führungsqualitäten verfügen, um Teams bei der Bewältigung technischer Probleme zu unterstützen und sicherzustellen, dass Produkte pünktlich und in guter Qualität auf den Markt kommen.

Kontinuierliches Lernen ist ein Muss: Vom Einstieg bis zur Meisterschaft

Die KI-Technologie entwickelt sich rasant, und KI-Produktmanager müssen ständig neue Technologien und Kenntnisse erlernen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Im Zeitalter der großen Modelle ist diese Fähigkeit zum kontinuierlichen Lernen noch wichtiger, da sich die Technologie der großen Modelle ständig weiterentwickelt. KI-Produktmanager müssen an der Spitze der technologischen Entwicklung bleiben, um große Modelle besser nutzen zu können und innovativere und wettbewerbsfähigere Produkte zu entwickeln.

Neue Herausforderungen im Zeitalter großer Modelle: Vom Werkzeug zum Ökosystem

Das Aufkommen großer Modelle hat KI-Produktmanagern neue Chancen und Herausforderungen gebracht. Es ist notwendig, ständig zu lernen und zu üben, die entsprechenden Technologien großer Modelle zu beherrschen, um große Modelle besser nutzen zu können und innovativere und wettbewerbsfähigere Produkte zu entwickeln. Im Zeitalter der großen Modelle müssen KI-Produktmanager nicht nur das große Modell selbst verstehen, sondern auch darüber nachdenken, wie sie ein Ökosystem auf der Grundlage großer Modelle aufbauen und neue Geschäftsmodelle entwickeln können.

Praktische Erfahrung ist entscheidend: Von der Theorie zur Praxis

Neben dem theoretischen Wissen müssen KI-Produktmanager durch die Praxis Erfahrungen sammeln, um den Entwicklungsprozess und das Management von KI-Produkten wirklich zu verstehen. Im Zeitalter der großen Modelle ist diese praktische Erfahrung noch wichtiger, da die Anwendung großer Modelle selbst mit großer Unsicherheit behaftet ist und die besten Lösungen nur durch ständige Praxis gefunden werden können.

Umgang mit großen Modellen: Vom Benutzer zum Experten

Um ein exzellenter KI-Produktmanager zu werden, insbesondere im Zeitalter der großen Modelle, muss man mindestens 50 große Modelle gespielt haben, um durch praktische Bedienung die Eigenschaften und Fähigkeiten verschiedener großer Modelle zu verstehen. Dies bedeutet nicht nur das Erleben, sondern auch die eingehende Erforschung, um die technischen Prinzipien und Grenzen dahinter zu verstehen.

Beherrschung der Prompt-Technik: Vom Fragen zum Lenken

Die Prompt-Technik ist eine Fähigkeit, die KI-Produktmanager beherrschen müssen, da sie die Ausgabequalität großer Modelle direkt beeinflusst. KI-Produktmanager müssen die Fähigkeiten zur Erstellung von Prompts beherrschen und in der Lage sein, durch ausgeklügelte Prompts große Modelle anzuleiten, qualitativ hochwertige Inhalte zu generieren.

Schneller Aufbau von Know-how: Vom Lernen zur Praxis

KI-Produktmanager müssen in der Lage sein, schnell zu lernen und neue Kenntnisse zu erwerben und in kurzer Zeit Know-how für eine Sache aufzubauen. Dies erfordert, dass KI-Produktmanager über gute Lern- und Praxisfähigkeiten verfügen und in der Lage sind, sich ständig an das sich schnell verändernde Marktumfeld anzupassen.