跨界成功:普通背景的PM如何成为AIGC产品专家?

发表时间: 2023-12-16 18:26

产品人跨界到AIGC,到底需要具备什么样的核心能力呢?这篇,小编将通过个人经历,分享一些针对于普通背景的互联网产品人的跨界至AIGC领域的思路和看法。

今年的AI爆火与低迷的互联网就业市场形成了鲜明的对比,很多离职或在职的互联网从业者将视线转移到了AI2.0这个爆火的领域,希望可以跨入这个领域,保持自己的持续稳定的职场生存之路。

本篇小编将通过一个普通背景的PM的角度,分享一下如何成功跨界为AIGC产品从业者的经验。在开始分享之前,小编想说,本次分享是想帮助“那些当前「背景普通」的PM同学们”。如果你名校毕业,毕业即一线大厂,一路坦途的至今。本文对你的参考价值不大,因为你不是不好转,你是想要的更多,你希望跨界后依旧保持你原本的职场地位,薪酬可以更高等,小编的分享对你的野心帮助不大。不喜勿喷,出门右转,好走不送。(微笑脸)

本文将以AIGC从业者的角度回答以下两个问题:

  • 转行到AIGC产品经理需要多懂AIGC技术吗?
  • 去模型厂是否比去业务厂做AI产品岗更有钱途?

一、个人跨界经历

现在小编先来简单说说自己的专职之路的经历(主打一个真实&朴素&接地气,微笑脸)。小编做了七八年的PM,大中小厂都待过。23年初上一家公司进行了一波大裁员(不可抗力因素),小编领了个大礼包就成为了广大待业产品的一员。到了小编这个年纪,带过团队也干过执行,去哪打工不是打工,就想干点有意思的事情,AI今年的爆火,感觉这会是一个有趣的赛道,所以一咬牙一跺脚,咱就干这个吧。

那接下来的就是苦逼的找工作了,虽然小编早在2018年就在某厂负责过基于AIGC的内容生产提效平台(AI 1.0的技术手段),由于小编没有AI 2.0的背景,大厂直接略过,就看小厂,那一阵子这类岗位基本要求就是:对AI感兴趣,了解并使用过ChatGPT、Stable Diffusion、Midjourney 等工具。

1. 设定规划:降低预期,快速入门

小编在当时的真实情况就是:“嗯,GPT也好,AI绘画也罢,听说过,压根没碰过。但又要想干这个,能咋整?”(可能跟现在正在准备转行的你一样),因为在春季时,AIGC方向比AGI方向机会要多的多。我的第一目标是进入AI 2.0 这个赛道(所以哪个门槛低,就选哪个,主打一个求稳的思路)。

Stable-Diffusion 和 Midjourney 是当时的两个可研究的方向,因为小编之前做过全栈产品,也做过商业化。这两个我肯定选Stable-Diffusion了,因为Stable-Diffusion 是一个工程软件,而Midjourney是一个用户产品,工程更底层,面向企业有更多的延展性(还有一个原因,Midjourney用起来太费劲,又得翻墙,又得花钱的,小编穷啊~~~ 哈哈)。

小编在B站上看了一些关于Stable-Diffusion相关的认知课程。记了一下核心逻辑,试了几下生图,然后就去了面试了。

面了多少家忘记了,最后的结果是:除了1个AI小创业团队拿到了offer,其他几个都是非AI方向的offer(就很无奈~)。

这个小创业团队自己也没有方向,老板有点闲钱,看到AI爆火,就想试一试,当时在做一个SD启动器(类似秋叶启动器一样的东西)。老板看我比较直爽,老板也直接表示:“你来可以,但只能先签兼职协议,毕竟咱这没有靠谱方向啊,你要有什么idea,咱再说。” 我说:“行,这都不是问题,我就想干AI。”然后我就入职了。(你以为到这里就结束了吗?不,这才是开始)

2. 快速落地:确定切点,验证试错

我大概加入这个团队不到2周,转为正式合同,并担任了项目负责人。为什么呢?(你猜的没错,我找到了一个有真实需求的,市场中尚无互联网团队切入的AIGC应用场景,并通过市场调研、行业分析、机会洞察等一系列行动,最终以理服人,说服老板放弃他那个项目,把团队给我,我们来搞这个事情)。

你可能会问:“小编是怎么做到的?这很难啊。” 其实没你想象的那么难。因为AIGC的本质是通过AI技术辅助内容生成。那这个核心其实是“内容”这个业务特性。小编本身就做了内容五六年了(主业是内容生产提效领域,副业做内容)。所以对各类内容的制作流程还是很了解的。请记住:AIGC对于内容生产是一种优化,而非一种创新。

小编在这个时间段内做过的事情(AIGC方面):

  1. 通过各种方式,网罗业内各类用于文生图的先进提示词模板(20+种),对比其优缺点,从而学习前辈的先进提示词书写思路。
  2. 基于业务特点,设计易用于 “小说长文本 → 分镜脚本 → 具有固定角色的连续画面”的AI提示词模板。并测试不同效果评分的token消耗比例,评估出适合业务效果且用户可接受成本的提示词模板(测试阶段token消耗量级为亿级)。
  3. 基于业务场景,与赛道内头部、腰部、入门创作者(数百人)进行一对一业务交流,了解各个阶段对于AI工具的认知及痛点。
  4. 基于业务卡点,研究Stable-Diffusion的工程及插件代码,通过测试对比,上线角色固定、同画多人等业内首家或独一的产品化方案,评估用户痛点解决程度。

这个小编主控的项目在九十月份已经停掉了,虽然我们的产品在行业内风评最好,且有稳定付费率,但分析后工具不是行业第一痛点,无法进行持续性变现。

3. 复盘总结:梳理坑点,形成技能

那小编在这段不算长,不算成功的创业经历中得到了什么?

  • AIGC在实际业务中的边界在哪里,如何判断对业务的渗透程度是多少。
  • 通过AIGC完成基于长文本(小说、故事、影视剧本等)特点,如何保证制作画面具备内容连续性的经验(各种坑与泪)。
  • 在一个商业项目中如何设计有价值Prompt,以及如何设定Prompt的是否高质量的评估标准。

可以说,直到目前小编没见过在故事转图文视频这个垂类领域中,比小编更专业的PM。(自卖自夸一下,也可能这个赛道的PM大佬都太低调,小编接触不到~~)。

4. 确定目标:明确优势,深入行业

有了这一次创业经历,对AIGC和AGI的当前技术应用能力有了基本的认知:

  • AIGC面向企业的提效方向发展空间大,以企业服务为前提的技术储备已初步成熟;
  • AGI目前仍在技术更新阶段,为企业服务或通过企业为个体服务为前提的技术储备尚不成熟。

虽然个人跟大多数产品人一样更看好AGI的发展空间,但当下国情中,结合自身的优缺点,面对新一轮的择业路上,我依旧选择AIGC方向(让AGI的子弹先飞一会吧~~~)。AI产品岗的面试最终拿了几个垂直赛道的头部offer,选择了一家有算法自研能力,且公司营收情况稳定,AIGC业务是可以直接影响公司的核心价值的offer。

零零碎碎的叨叨了一大堆,接下来小编将站在产品角度,结合上面的经历,解答开篇的两个问题。

二、转行到AIGC产品经理需要多懂AIGC技术?

1. 为谁服务?技术 or 业务

作为一个产品,在思考这个问题前,首选按传统产品工作思路的角度来思考,一个PM在公司里他是服务于谁的?

  • 在技术导向的公司中,产品岗多是服务于技术侧;
  • 在业务导向的公司中,产品岗多是服务于业务侧。

那这样的思路放在当下的AI2.0赛道里也是通用的。

AI领域当下分四类公司:模型厂、有模型自研能力的互联网大厂、有模型微调能力的头部企业、使用三方模型服务的业务公司。

  • 如果你选择的是模型厂,那你服务的对象就是算法团队,你每天都在跟算法模型、数据集、训练集等打交道,你不懂能行吗?
  • 如果你选择的是有模型自研能力的互联网大厂,你服务的对象可能是算法,也可能是基于模型能力而创立的业务线。那你得看清楚你到底是服务于谁,而判断你需要的技术认知在哪里。
  • 如果你选择的是有模型微调能力的垂直赛道的头部企业,你服务的对象基本就是业务侧,那你需要懂很深模型算法的知识吗?我可以负责任的告诉你不需要,因为算法团队的工作对业务侧来说是黑盒。你能听懂算法说的一丢丢模型相关名词,就已经足够你工作了。
  • 如果你选择的是使用三方模型服务的业务公司,你服务的对象依旧是业务侧,那这种情况,你也知道懂不懂算法模型知识不重要了,那问题来了,为什么还有很多业务公司自身不具备模型自研能力,还都在AIGC岗位中要求对AIGC有深入了解,且最好有项目经验呢?

2. 岗位边界?立项 or 执行

因为这些公司里绝大多数是属于第三第四种情况,他们的AI业务要不在立项探索期,要不已经完成立项需要具体执行。而他们本身不具备AIGC项目实践能力,他们希望你至少懂怎么用,有过一点使用经验。

综上所属,AIGC产品经理不一定真要很懂模型特点,算法逻辑,但一定要懂业务。这里的懂业务,是当前的岗位对应的业务真实痛点是什么。如果要通过AI技术,如何赋能这个业务,阈值在哪里,ROI是多少。如果你在面试里,能把这些说明白,那只要不是服务于技术的岗位,你就成功了一大半了。剩下那些概率,就是你比其他候选人的优势在哪里的问题了。

三、去模型厂是否比去业务厂做AI产品岗更有钱途?

这个问题,我想大多数人可能会认为这不应该是一个问题,应该是一个陈述句。小编的观点略有不同。单看当下的就业场景,模型厂的薪酬待遇确实平均高于其他类型的公司(毕竟物以稀为贵嘛~~~)。

1. 长板理论 or 木桶理论

但你服务于技术时,意味着你将远离业务(跟服务于业务相比较)。如果你原本的优势来源于业务(比如你是内容、商业化、增长、社交等),那你要思考一下是否要放弃原本的优势去做一项自己原本不擅长的事情,并为此付出一个较长的时间周期?性价比在哪里?当然你可能会说,在AI爆火的时代,你想补足一下算法认知的短板。让自己的综合实力强一点。

但小编要说的是:当下的竞争环境中,长板理论比木桶理论更实用。

所以小编的论点是:

各有千秋,没有绝对的好与坏。

但作为一个产品人,核心竞争力是为客户解决问题的能力。而各位的背景是什么,擅长什么,决定你选择是模型厂还是业务厂更好。

各位对以上这句话可能嗤之以鼻(读起来,假大空的结论嘛)。那小编就举个例子说明一下。

2. 案例分享

小编的一个朋友小智同学有着多年内容及社区产品经验,目前在一个细分领域内成名已久的头部公司负责内容及社区业务。今年AI 2.0爆火后,公司给他下达的任务:通过 AI 能力赋能公司内容业务,提高平台的用户日活及留存。

在小编与小智几次的深度交流后,小智同学作为AI项目的 owner 关心的是:

  • P0:通过预判未来一年内的AIGC能达到的能力上限为前提,内容方面有哪些点是可以提高用户的消费留存(项目高度)。
  • P1:基于当前阶段AIGC已跑通的其他领域应用案例的特点,是否可以借鉴并进行一定程度的内容赋能MVP尝试(项目切点)。

在小编提供的一些业务建议和具体实施策略后,小智同学已经迈过以上两个问题的卡点(立项故事确立,MVP已验证),现在正大刀阔斧开干中~~~

此时小编想请教各位读者朋友们:小智同学是否是在做AIGC项目,是否属于AIGC产品人?这个项目经历是否能为小智同学加分?

四、小编建议

写到这里,可能你已经理解了作为产品转行到AI 2.0 领域做产品的门槛在哪里?但依旧不知道如何转行。那小编给你几点个人建议:

  1. 基于你已有的经验,以及AIGC或AGI的特点,选择好一个具体的赛道。在这个赛道里选择机会。这点非常重要。
  2. 分析这个赛道里,有以上哪几类公司,你的模型认知能力能hold住哪一类公司。
  3. 如果你没有AI的相关实践经验,自己造一个(请注意不是编,是自己动手做)。自己去做一个基于AI的小项目,小生意。
  4. 你如果觉得造一个很难,那你可能有两个问题,一个是对要造的项目结果预期太高,另一个你看到的“技术与业务结合”案例太少,思考也少。(这个帮不上忙,虽然小编现在就有几个可试的个人项目idea,但你还是要自己想呀~~~)

PS:如果你也想转行AIGC产品岗,但目前不知道如何开始,找不到切入点?在做AIGC工作,但无从下手。欢迎与小编讨论。

专栏作家

杨三季,微信公众号:杨三季,人人都是产品经理专栏作家。7年互联网经验的高级产品官,深耕内容电商,互联网保险领域,擅长产品增长、数据分析中台架构等内容。

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