ทักษะการเปลี่ยนผ่านของ Product Manager AI ความท้าทายในยุค Large Model

บทนำ

คลื่นของปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังแผ่ขยายไปทั่วโลกอย่างไม่อาจหยุดยั้งได้ ทุกอุตสาหกรรมกำลังเปิดรับเทคโนโลยี AI อย่างกระตือรือร้น สิ่งนี้ส่งผลโดยตรงต่อความต้องการตำแหน่งผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก ผู้จัดการผลิตภัณฑ์แบบดั้งเดิมจำนวนมากขึ้นเริ่มให้ความสนใจและพยายามที่จะเปลี่ยนไปสู่ด้าน AI โดยหวังว่าจะได้แสดงศักยภาพในสาขานี้ อย่างไรก็ตาม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI และผู้จัดการผลิตภัณฑ์แบบดั้งเดิมมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในด้านเนื้อหางานและทักษะที่จำเป็น ทำให้เส้นทางการเปลี่ยนผ่านไม่ใช่เรื่องง่าย บทความนี้จะสำรวจในเชิงลึกถึงความสามารถหลัก เส้นทางการเปลี่ยนผ่าน และความท้าทายที่เผชิญ รวมถึงแนวโน้มใหม่ในยุค Large Model เพื่อให้คำแนะนำและข้อมูลอ้างอิงที่ครอบคลุมแก่ผู้ที่สนใจในการจัดการผลิตภัณฑ์ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่ง บทความนี้จะเน้นย้ำถึงความสามารถเฉพาะตัวที่ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องมีในยุค Large Model และเสนอคำแนะนำในการเปลี่ยนผ่านที่เหมาะสม

ความแตกต่างระหว่างผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI และผู้จัดการผลิตภัณฑ์แบบดั้งเดิม: การยกระดับการรับรู้

เพื่อให้เข้าใจเส้นทางการเปลี่ยนผ่านของผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องชี้แจงความแตกต่างระหว่างผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI และผู้จัดการผลิตภัณฑ์แบบดั้งเดิมก่อน ความแตกต่างนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่เนื้อหางาน แต่ยังรวมถึงวิธีคิดและระดับการรับรู้ด้วย

กลุ่มเป้าหมาย: จากผู้ใช้สู่ผู้ใช้ + เทคโนโลยี

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์แบบดั้งเดิมมุ่งเน้นไปที่ผู้ใช้เป็นหลัก โดยให้ความสนใจกับความต้องการและประสบการณ์ของผู้ใช้ มุ่งมั่นที่จะแก้ไขปัญหาของผู้ใช้ และนำเสนอโซลูชันผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพ
ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI นอกจากจะให้ความสนใจกับผู้ใช้แล้ว ยังต้องเข้าใจเทคโนโลยี AI และสถานการณ์การประยุกต์ใช้อย่างลึกซึ้ง รวมถึงพิจารณาความเป็นไปได้และขอบเขตของเทคโนโลยีด้วย
หมายความว่าผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI ต้องมีทั้งความคิดแบบผู้ใช้และความคิดทางเทคโนโลยี สามารถรวมความต้องการของผู้ใช้เข้ากับความสามารถทางเทคโนโลยีได้อย่างมีประสิทธิภาพ
หัวใจสำคัญของผู้จัดการผลิตภัณฑ์แบบดั้งเดิมคือการเข้าใจผู้ใช้ ในขณะที่หัวใจสำคัญของผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI คือการเข้าใจทั้งผู้ใช้และเทคโนโลยี และค้นหาจุดสมดุลที่ดีที่สุดระหว่างทั้งสอง
การรักษาสมดุลนี้กำหนดให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI ไม่เพียงแต่ต้องเข้าใจผู้ใช้ แต่ยังต้องเข้าใจเทคโนโลยี สามารถประเมินความเป็นไปได้ของโซลูชันทางเทคโนโลยี และแปลงให้เป็นคุณค่าของผลิตภัณฑ์ที่ผู้ใช้สัมผัสได้

วิธีการทางเทคนิค: จากการวิจัยสู่อัลกอริทึม

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์แบบดั้งเดิมส่วนใหญ่พึ่งพาการวิจัยตลาด การสัมภาษณ์ผู้ใช้ และการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเป็นแนวทางในการออกแบบผลิตภัณฑ์
ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องเข้าใจอัลกอริทึม AI, โมเดล และข้อมูล และรวมเข้ากับการออกแบบผลิตภัณฑ์
สิ่งนี้กำหนดให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI มีความรู้พื้นฐานทางเทคนิคบางประการ สามารถสื่อสารกับวิศวกร AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเข้าใจถึงความเป็นไปได้และข้อจำกัดของเทคโนโลยี
ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องมีความเข้าใจในแนวคิดพื้นฐานและหลักการของ AI เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และรู้วิธีการเลือกอัลกอริทึมและโมเดลที่เหมาะสมเพื่อแก้ไขปัญหาเฉพาะ และเข้าใจถึงความสำคัญของข้อมูลในการประยุกต์ใช้ AI
นี่ไม่ใช่แค่การทำความเข้าใจคำศัพท์ทางเทคนิค แต่เป็นการทำความเข้าใจตรรกะและหลักการเบื้องหลังเทคโนโลยี เพื่อเป็นแนวทางในการออกแบบและพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้ดียิ่งขึ้น

ขอบเขตงาน: จากคงที่สู่คลุมเครือ

ความรับผิดชอบของผู้จัดการผลิตภัณฑ์แบบดั้งเดิมค่อนข้างคงที่ โดยส่วนใหญ่จะรับผิดชอบในการวางแผนผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์ความต้องการ การออกแบบต้นแบบ การทดสอบ การเปิดตัว และการปรับปรุงซ้ำ
ขอบเขตความรับผิดชอบของผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI ค่อนข้างคลุมเครือ จำเป็นต้องทำงานร่วมกับนักวิทยาศาสตร์ AI, วิศวกร, นักออกแบบ, การตลาด และบุคลากรข้ามแผนกอื่นๆ อย่างใกล้ชิด
สิ่งนี้กำหนดให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI มีทักษะการสื่อสารและการประสานงานที่แข็งแกร่ง สามารถรวมทรัพยากรจากทุกฝ่ายได้อย่างมีประสิทธิภาพ และขับเคลื่อนโครงการให้ดำเนินไปอย่างราบรื่น
การพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI มักเกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมและโมเดลที่ซับซ้อน ซึ่งต้องอาศัยการมีส่วนร่วมอย่างลึกซึ้งของนักวิทยาศาสตร์และวิศวกร AI
ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องเป็น “ตัวประสาน” ที่จะนำผู้เชี่ยวชาญจากสาขาต่างๆ มารวมกัน เพื่อทำงานร่วมกันเพื่อความสำเร็จของผลิตภัณฑ์
ความสามารถในการทำงานร่วมกันข้ามแผนกนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI

ความสามารถหลักของผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI: ข้อกำหนดใหม่ในยุค Large Model

ความสามารถหลักของผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI มีทั้งจุดร่วมกับผู้จัดการผลิตภัณฑ์แบบดั้งเดิม และจุดที่แตกต่างกัน ในยุค Large Model ความแตกต่างนี้ชัดเจนยิ่งขึ้น

ความสามารถในการทำความเข้าใจเทคโนโลยี: จากการทำความเข้าใจแนวคิดสู่การเข้าใจหลักการ

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องมีความรู้พื้นฐานทางเทคนิคบางประการ รวมถึงแนวคิดพื้นฐานของ AI (เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) หลักการของอัลกอริทึม และกระบวนการฝึกอบรมโมเดล
สิ่งนี้ช่วยในการสื่อสารกับวิศวกร AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเข้าใจถึงความเป็นไปได้และข้อจำกัดของเทคโนโลยีได้ดียิ่งขึ้น
ในยุค Large Model ความสามารถในการทำความเข้าใจเทคโนโลยีนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ระดับแนวคิด แต่จำเป็นต้องเข้าใจอย่างลึกซึ้งถึงสถาปัตยกรรมของ Large Model วิธีการฝึกอบรม สถานการณ์การประยุกต์ใช้ และข้อจำกัดของ Large Model ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องรู้วิธีการใช้ประโยชน์จาก Large Model เพื่อแก้ไขปัญหาในทางปฏิบัติ และประเมินผลกระทบและต้นทุน

ความสามารถในการมองการณ์ไกลของตลาด: จากแนวโน้มอุตสาหกรรมสู่โอกาส AI

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องสามารถระบุศักยภาพในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ในอุตสาหกรรมต่างๆ มองการณ์ไกลแนวโน้มตลาดและสถานการณ์การแข่งขัน และค้นหาโอกาสผลิตภัณฑ์ AI ที่มีคุณค่า
สิ่งนี้กำหนดให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI มีสัญชาตญาณทางการตลาดที่เฉียบแหลม สามารถค้นพบเบาะแสที่มีคุณค่าจากข้อมูลจำนวนมหาศาล
ในยุค Large Model ความสามารถในการมองการณ์ไกลของตลาดนี้จำเป็นต้องได้รับการยกระดับต่อไป จำเป็นต้องให้ความสนใจกับการประยุกต์ใช้ Large Model ในอุตสาหกรรมต่างๆ และพิจารณาว่าจะรวม Large Model เข้ากับธุรกิจที่มีอยู่ได้อย่างไร เพื่อสร้างรูปแบบธุรกิจใหม่และคุณค่าของผู้ใช้

ความสามารถในการวิเคราะห์ความต้องการของผู้ใช้: จากปัญหาของผู้ใช้สู่โซลูชัน AI

เช่นเดียวกับผู้จัดการผลิตภัณฑ์แบบดั้งเดิม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องเข้าใจความต้องการของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง และแปลงให้เป็นฟังก์ชันผลิตภัณฑ์เฉพาะ
นอกจากนี้ยังต้องพิจารณาถึงลักษณะเฉพาะของเทคโนโลยี AI ออกแบบผลิตภัณฑ์ AI ที่สอดคล้องกับพฤติกรรมและความคาดหวังของผู้ใช้
ในยุค Large Model ความสามารถในการวิเคราะห์ความต้องการของผู้ใช้นี้จำเป็นต้องให้ความสำคัญกับเอกลักษณ์และความคิดสร้างสรรค์ของโซลูชัน AI มากขึ้น
ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องพิจารณาว่าจะใช้ประโยชน์จากความสามารถอันทรงพลังของ Large Model เพื่อแก้ไขปัญหาของผู้ใช้ และมอบประสบการณ์ผลิตภัณฑ์ที่เกินความคาดหมายของผู้ใช้ได้อย่างไร

ความสามารถในการสื่อสารข้ามแผนก: จากการทำงานร่วมกันสู่ความเป็นผู้นำ

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องสื่อสารและทำงานร่วมกับบุคลากรจากหลายแผนก เช่น นักวิทยาศาสตร์ AI, วิศวกร, นักออกแบบ, การตลาด เพื่อให้แน่ใจว่าการพัฒนาผลิตภัณฑ์เป็นไปอย่างราบรื่น
สิ่งนี้กำหนดให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI มีทักษะการสื่อสารและการประสานงานที่ยอดเยี่ยม สามารถรวมทรัพยากรจากทุกฝ่ายได้อย่างมีประสิทธิภาพ และขับเคลื่อนโครงการให้ดำเนินไปอย่างราบรื่น
ในยุค Large Model ความสามารถในการสื่อสารข้ามแผนกนี้จำเป็นต้องได้รับการยกระดับต่อไป ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องมีภาวะผู้นำ สามารถนำทีมไปแก้ไขปัญหาทางเทคนิค และให้แน่ใจว่าผลิตภัณฑ์สามารถเปิดตัวได้ตรงเวลาและมีคุณภาพ

ความสามารถในการออกแบบและจัดการผลิตภัณฑ์: จากกระบวนการสู่นวัตกรรม

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องมีความสามารถในการออกแบบและจัดการผลิตภัณฑ์อย่างครบวงจร รวมถึงการวางแผนผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์ความต้องการ การออกแบบต้นแบบ การทดสอบ การเปิดตัว และการปรับปรุงซ้ำ
สิ่งนี้กำหนดให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI มีความรู้และประสบการณ์ในการจัดการผลิตภัณฑ์อย่างแน่นแฟ้น
ในยุค Large Model ความสามารถในการออกแบบและจัดการผลิตภัณฑ์นี้จำเป็นต้องให้ความสำคัญกับนวัตกรรมและการปรับปรุงซ้ำมากขึ้น ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องลองรูปแบบผลิตภัณฑ์และรูปแบบบริการใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง และปรับปรุงซ้ำอย่างรวดเร็วตามความคิดเห็นของผู้ใช้ เพื่อปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

ความสามารถหลักในยุค Large Model: การผสมผสานและนวัตกรรม

ในยุค Large Model ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องมีความสามารถหลักสามประการดังต่อไปนี้

ความสามารถในการเข้าใจธุรกิจ: เข้าใจตรรกะและความต้องการทางธุรกิจอย่างลึกซึ้ง ค้นหาสถานการณ์ที่ Large Model สามารถมีบทบาทได้ สิ่งนี้กำหนดให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI ไม่เพียงแต่ต้องเข้าใจเทคโนโลยี แต่ยังต้องเข้าใจธุรกิจ สามารถรวมเทคโนโลยีเข้ากับธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ความสามารถในการประยุกต์ใช้ AI: เข้าใจหลักการทางเทคนิคและวิธีการประยุกต์ใช้ของ Large Model สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับผลิตภัณฑ์เฉพาะได้อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้กำหนดให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI มีพื้นฐานทางเทคนิคที่มั่นคง สามารถใช้ Large Model เพื่อแก้ไขปัญหาในทางปฏิบัติได้อย่างชำนาญ
ความสามารถในการสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์: ใช้ประโยชน์จากข้อได้เปรียบทางเทคนิคของ Large Model สร้างสรรค์รูปแบบผลิตภัณฑ์และรูปแบบบริการใหม่ๆ สร้างคุณค่าใหม่ให้กับผู้ใช้ สิ่งนี้กำหนดให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI มีจิตสำนึกในการสร้างสรรค์ที่เฉียบแหลม สามารถสำรวจความเป็นไปได้ของผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ได้อย่างต่อเนื่อง

โมเดลความสามารถของผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI: คน, งาน, ความรู้

โมเดลความสามารถของผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI สามารถสรุปได้ในสามด้าน: คน, งาน, ความรู้

คน: ทักษะด้านซอฟต์เป็นรากฐาน ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องมีทักษะการสื่อสารที่ดี ทักษะการทำงานเป็นทีม ภาวะผู้นำ และความสามารถในการแก้ไขปัญหา สิ่งเหล่านี้คล้ายกับข้อกำหนดของผู้จัดการผลิตภัณฑ์แบบดั้งเดิม แต่ในยุค Large Model ทักษะด้านซอฟต์เหล่านี้มีความสำคัญมากยิ่งขึ้น เนื่องจาก การพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI มักเกี่ยวข้องกับการทำงานร่วมกันเป็นทีมที่ซับซ้อนและความท้าทายทางเทคนิค
งาน: ทักษะด้านฮาร์ดเป็นหลักประกัน ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องมีความสามารถในการวางแผนผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์ความต้องการ การออกแบบผลิตภัณฑ์ การจัดการโครงการ สิ่งเหล่านี้เป็นพื้นฐานของผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI และเป็นกุญแจสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าโครงการดำเนินไปอย่างราบรื่น
ความรู้: เทคโนโลยีเป็นสะพานเชื่อม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องมีพื้นฐานความรู้ในระดับหนึ่ง เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในการสื่อสารกับนักวิทยาศาสตร์และวิศวกร AI ซึ่งรวมถึงความรู้เกี่ยวกับแนวคิด AI, หลักการของอัลกอริทึม, การวิเคราะห์ข้อมูล ในยุค Large Model ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องเข้าใจเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ Large Model อย่างลึกซึ้ง เพื่อใช้ประโยชน์จาก Large Model ในการสร้างผลิตภัณฑ์ที่สร้างสรรค์และแข่งขันได้มากขึ้น

ความรู้พื้นฐานที่ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องมี: จากเริ่มต้นสู่ความเชี่ยวชาญ

ในการเปลี่ยนไปเป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI ที่มีคุณสมบัติ จำเป็นต้องมีความรู้พื้นฐานดังต่อไปนี้

ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ AI: เข้าใจหลักการ ไม่ใช่แค่แนวคิด ทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานและหลักการของ AI เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ นี่ไม่ใช่แค่การทำความเข้าใจคำศัพท์ แต่เป็นการทำความเข้าใจตรรกะและหลักการเบื้องหลังเทคโนโลยี รู้วิธีการเลือกอัลกอริทึมและโมเดลที่เหมาะสมเพื่อแก้ไขปัญหาในทางปฏิบัติ
การวิเคราะห์ข้อมูล: ค้นหาคุณค่าจากข้อมูล มีทักษะในการประมวลผล วิเคราะห์ และแสดงข้อมูลเป็นภาพ เข้าใจถึงความสำคัญของข้อมูลในการประยุกต์ใช้ AI ข้อมูลคือเชื้อเพลิงของ AI ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องสามารถค้นหาข้อมูลที่มีคุณค่าจากข้อมูล และแปลงให้เป็นพื้นฐานในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์
ความรู้ในอุตสาหกรรม: ทำความเข้าใจสถานการณ์การประยุกต์ใช้ ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี ทำความเข้าใจสถานการณ์การประยุกต์ใช้และความท้าทายของเทคโนโลยี AI ในอุตสาหกรรมต่างๆ เทคโนโลยี AI ไม่ใช่ยาวิเศษ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องเข้าใจลักษณะเฉพาะของอุตสาหกรรมต่างๆ ค้นหาสถานการณ์ที่เทคโนโลยี AI สามารถมีบทบาท และแก้ไขปัญหาในทางปฏิบัติ
ความรู้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์: จากผู้ใช้สู่คุณค่า มีความรู้เกี่ยวกับการออกแบบผลิตภัณฑ์ ประสบการณ์ผู้ใช้ การจัดการโครงการ นี่คือพื้นฐานของผู้จัดการผลิตภัณฑ์ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI ก็ไม่ควรละเลย ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องสามารถรวมเทคโนโลยี AI เข้ากับความต้องการของผู้ใช้ ออกแบบผลิตภัณฑ์ที่ผู้ใช้ชื่นชอบ

การวิเคราะห์เชิงลึกและข้อมูลเชิงลึก: ประภาคารของเส้นทางการเปลี่ยนผ่าน

การเปลี่ยนไปเป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI ไม่ใช่เรื่องง่าย จำเป็นต้องเรียนรู้และฝึกฝนอย่างต่อเนื่อง ต่อไปนี้คือการวิเคราะห์เชิงลึกและข้อมูลเชิงลึกบางประการ

ความเข้าใจด้านเทคนิคเป็นพื้นฐาน: จากการทำความเข้าใจแนวคิดสู่การเข้าใจหลักการ แม้ว่าผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI ไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI แต่ต้องมีความเข้าใจด้านเทคนิคในระดับหนึ่ง เพื่อสื่อสารกับทีมเทคนิคได้ดียิ่งขึ้น และประเมินความเป็นไปได้ของผลิตภัณฑ์ ในยุค Large Model ความเข้าใจด้านเทคนิคนี้จำเป็นต้องได้รับการยกระดับต่อไป จำเป็นต้องเข้าใจอย่างลึกซึ้งถึงสถาปัตยกรรมของ Large Model วิธีการฝึกอบรม สถานการณ์การประยุกต์ใช้ และข้อจำกัด
สถานการณ์ทางธุรกิจเป็นแกนหลัก: จากเทคโนโลยีสู่คุณค่า ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องเข้าใจสถานการณ์ทางธุรกิจอย่างลึกซึ้ง จึงจะสามารถนำเทคโนโลยี AI ไปประยุกต์ใช้กับปัญหาในทางปฏิบัติได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสร้างคุณค่าที่แท้จริง ในยุค Large Model ความสามารถในการเข้าใจธุรกิจนี้มีความสำคัญมากยิ่งขึ้น เนื่องจาก Large Model เป็นเพียงเครื่องมือเท่านั้น การนำไปใช้ร่วมกับสถานการณ์ทางธุรกิจเฉพาะจึงจะสามารถแสดงคุณค่าที่แท้จริงได้
การทำงานร่วมกันข้ามแผนกเป็นสิ่งสำคัญ: จากการสื่อสารสู่ความเป็นผู้นำ การพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI เกี่ยวข้องกับหลายแผนก ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องมีทักษะการสื่อสารและการทำงานร่วมกันข้ามแผนกที่ยอดเยี่ยม จึงจะสามารถมั่นใจได้ว่าโครงการดำเนินไปอย่างราบรื่น ในยุค Large Model ความสามารถในการทำงานร่วมกันข้ามแผนกนี้จำเป็นต้องได้รับการยกระดับต่อไป ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องมีภาวะผู้นำ สามารถนำทีมไปแก้ไขปัญหาทางเทคนิค และให้แน่ใจว่าผลิตภัณฑ์สามารถเปิดตัวได้ตรงเวลาและมีคุณภาพ
การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งจำเป็น: จากเริ่มต้นสู่ความเชี่ยวชาญ เทคโนโลยี AI พัฒนาอย่างรวดเร็ว ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องเรียนรู้เทคโนโลยีและความรู้ใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง เพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขัน ในยุค Large Model ความสามารถในการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องนี้มีความสำคัญมากยิ่งขึ้น เนื่องจากเทคโนโลยี Large Model เองก็มีการพัฒนาและเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องติดตามความก้าวหน้าของเทคโนโลยี เพื่อใช้ประโยชน์จาก Large Model ในการสร้างผลิตภัณฑ์ที่สร้างสรรค์และแข่งขันได้มากขึ้น

ความท้าทายใหม่ในยุค Large Model: จากเครื่องมือสู่ระบบนิเวศ

การเกิดขึ้นของ Large Model ได้นำมาซึ่งโอกาสและความท้าทายใหม่ๆ สำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI

จำเป็นต้องเรียนรู้และฝึกฝนอย่างต่อเนื่อง เรียนรู้เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ Large Model จึงจะสามารถใช้ประโยชน์จาก Large Model ในการสร้างผลิตภัณฑ์ที่สร้างสรรค์และแข่งขันได้มากขึ้น ในยุค Large Model ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI ไม่เพียงแต่ต้องเข้าใจ Large Model เท่านั้น แต่ยังต้องคิดว่าจะสร้างระบบนิเวศบนพื้นฐานของ Large Model ได้อย่างไร เพื่อสร้างรูปแบบธุรกิจใหม่

ประสบการณ์จริงมีความสำคัญอย่างยิ่ง: จากทฤษฎีสู่การปฏิบัติ

นอกเหนือจากความรู้ทางทฤษฎีแล้ว ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI ยังต้องสั่งสมประสบการณ์จากการปฏิบัติ เพื่อทำความเข้าใจกระบวนการพัฒนาและการจัดการผลิตภัณฑ์ AI อย่างแท้จริง ในยุค Large Model ประสบการณ์จริงนี้มีความสำคัญมากยิ่งขึ้น เนื่องจาก การประยุกต์ใช้ Large Model เองก็มีความไม่แน่นอนอย่างมาก การค้นหาโซลูชันที่ดีที่สุดจึงต้องอาศัยการปฏิบัติอย่างต่อเนื่อง

การใช้ Large Model อย่างเชี่ยวชาญ: จากผู้ใช้สู่ผู้เชี่ยวชาญ

ในการเป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI ที่ยอดเยี่ยม โดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI ในยุค Large Model จำเป็นต้องมีประสบการณ์กับ Large Model มากกว่า 50 ตัว เพื่อทำความเข้าใจลักษณะเฉพาะและความสามารถของ Large Model ที่แตกต่างกันผ่านการใช้งานจริง นี่ไม่ใช่แค่ประสบการณ์ แต่เป็นการศึกษาในเชิงลึก ทำความเข้าใจหลักการทางเทคนิคและข้อจำกัดเบื้องหลัง

การเรียนรู้ Prompt Engineering: จากการถามสู่การชี้นำ

Prompt Engineering เป็นทักษะที่ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI ต้องมี ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพของผลลัพธ์ของ Large Model ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญในการเขียน Prompt สามารถใช้ Prompt ที่ซับซ้อนเพื่อชี้นำ Large Model ให้สร้างเนื้อหาที่มีคุณภาพสูง

สร้างความรู้ความชำนาญอย่างรวดเร็ว: จากการเรียนรู้สู่การปฏิบัติ

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องมีความสามารถในการเรียนรู้และเข้าใจความรู้ใหม่ๆ อย่างรวดเร็ว สามารถสร้างความรู้ความชำนาญในเรื่องใดเรื่องหนึ่งได้ในเวลาอันสั้น สิ่งนี้กำหนดให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI มีความสามารถในการเรียนรู้และการปฏิบัติที่ดี สามารถปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วได้