“野路子”轉(zhuǎn)崗AI產(chǎn)品經(jīng)理的三個(gè)隱藏大坑

好不容易拿到了面試機(jī)會(huì)，卻不明所以的被掛了。

沒有比這更痛苦的了，本來就是“投幾十才中一”的面試機(jī)會(huì)，還沒能把握住。

今天給大家整理了“野路子”轉(zhuǎn)崗 AI 產(chǎn)品經(jīng)理最常見的三個(gè)隱藏大坑，幫大家快速定位問題、成功上岸。

或者提前閉坑，別讓得來不易的面試機(jī)會(huì)付諸東流。

這里的“野路子”包含以下兩種情況：

沒有產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)，直接轉(zhuǎn)崗 AI 產(chǎn)品經(jīng)理。放心不止你自己這樣，畢竟現(xiàn)在 AI 行業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理是門檻最低的，除此以外就只有算法工程師了。想入行只有 AI 產(chǎn)品可選。

以“學(xué)會(huì)”為目標(biāo)掌握的 AI 大模型知識(shí)，而不是項(xiàng)目和落地主導(dǎo)。這是大部分人的情況，不考慮使用場(chǎng)景，按照各種目錄照本宣科硬學(xué)，學(xué)完了不知道啥用。

會(huì)使用，但不會(huì)應(yīng)用

別小看“使用”和“應(yīng)用”這倆字之差，這對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理來說卻是致命的。

很多人以為自己熟練使用各種 AI 工具、會(huì)寫提示詞，就是“會(huì)用 AI”了。

模擬一下面試：

“說說你的 AI 大模型的了解”。

如果你非常自信地說：

• “我每天都在用大模型提升效率。”

• “我給業(yè)務(wù)同事搭過很多提示詞，幫他們寫文案、做方案。”

甚至給展示：

• 你整理的提示詞文檔

• 你做的一些自動(dòng)化流程小工具

但是面試官假如看完后問：“這些都很好，你能講講——

• 如果把這套用法做成一個(gè)可對(duì)外售賣的產(chǎn)品，你會(huì)怎么設(shè)計(jì)？”

• “你會(huì)如何控制 AI 行為，讓輸出更穩(wěn)定、可預(yù)期？”

• “這套東西，在企業(yè)環(huán)境里如何對(duì)接現(xiàn)有系統(tǒng)？”

你該如何應(yīng)對(duì)？

你所有的“會(huì)用”，停留在“個(gè)人效率工具”層面，距離“AI 產(chǎn)品經(jīng)理”真正關(guān)注的東西，還有一大截。

你可能還有疑問：

“我每天都在重度用 GPT/Claude/Gemini 了，這難道不比很多‘沒怎么用過的人’更有優(yōu)勢(shì)嗎？”

“我也幫團(tuán)隊(duì)很多人寫過提示詞教程啊，為什么面試官一點(diǎn)都不感興趣？”

“會(huì)用”是基本功，不是差異化競(jìng)爭(zhēng)力。

產(chǎn)品經(jīng)理需要的是把“會(huì)用”抽象成穩(wěn)定的交互模式，把“我知道這個(gè) prompt 有用”變成“我能設(shè)計(jì)一整套可運(yùn)營的 AI 交互邏輯”。

繞坑方式非常簡(jiǎn)單，把你的能力和經(jīng)驗(yàn)變成 Workflow 智能體，哪怕它只停留在修修補(bǔ)補(bǔ)湊合能用的狀態(tài)，這也是一個(gè)產(chǎn)品。

我的《AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)崗特訓(xùn)營》有完整的 Dify 零基礎(chǔ)教學(xué)，實(shí)訓(xùn)直播還會(huì)手把手帶你搭建不同場(chǎng)景的賦能應(yīng)用。

這是快速完成從“會(huì)用”到“應(yīng)用”轉(zhuǎn)變的捷徑，你可以添加班主任了解詳細(xì)安排。

知識(shí)不體系，不能自驗(yàn)真?zhèn)?/strong>

知識(shí)這東西，是用來“用”的，不是用來“掌握”的。

你要是當(dāng)個(gè)業(yè)余愛好來學(xué)，就要那種“充實(shí)感”是沒問題。

但如果是為了轉(zhuǎn)崗找工作而學(xué)習(xí)，最忌諱的就是“閉門學(xué)造車”。

好多伙伴東一榔頭、西一棒槌的學(xué)了一大堆大模型的知識(shí)，一會(huì)看訓(xùn)練算法（其實(shí)沒必要學(xué)算法）、一會(huì)學(xué)提示詞框架（其實(shí)也沒必要），一會(huì)又跟著視頻搭 Dify 和 Coze。

收藏了一堆提示詞模版、一堆 DSL 工作流，但并不能串聯(lián)到具體的應(yīng)用里。

更關(guān)鍵的是，不能自驗(yàn)真?zhèn)?/strong>。

有個(gè)同學(xué)之前跟我說自己一面掛的很摸不著頭腦，他覺得自己回答的都很好。

我問他面試問啥問題了，他說有一個(gè)問題是“大模型為啥有幻覺，如何避免？”

他的回答是：

因?yàn)榇竽Ｐ筒恢勒嬲氖聦?shí)是很么，以及訓(xùn)練預(yù)料不包含所有信息，所以就會(huì)產(chǎn)生幻覺。 避免的方式有兩個(gè)，一個(gè)是在提示詞里要求它不要輸出不存在的信息，再一個(gè)是通過 RAG 來避免。

你可以先停下來思考一下：他的回答對(duì)么？

如果你也不知道為什么這樣回答不對(duì)，那么說明你此刻所掌握的大模型知識(shí)是不體系、不能實(shí)戰(zhàn)的。

不知道也沒關(guān)系，畢竟某些大廠開源的 Agent 里，也寫滿了制造幻覺的提示詞……

答案其實(shí)在大模型的訓(xùn)練階段，具體的解法僅通過提示詞約束它不說謊，甚至引入 RAG 都不能有效解決。

我在《AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)崗特訓(xùn)營》有從模型訓(xùn)練到推理生成全流程對(duì)大模型的透徹講解，還在提示詞章節(jié)詳細(xì)拆解了幻覺產(chǎn)生的原因和規(guī)避措施。

如果選一個(gè)寫提示詞最重要的法則，應(yīng)該沒有比避免幻覺更重要的。

如果你想體系化掌握能實(shí)戰(zhàn)的大模型知識(shí)，鏈接班主任看看我們課程的大綱，里面給出了大綱之外更重要的“你為什么學(xué)習(xí)這些東西”的說明。

沒有實(shí)踐項(xiàng)目，只吃老本

你可能會(huì)問：沒有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)沒人要，沒人要就沒有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，這不雞生蛋蛋生雞了……

但實(shí)際上，開發(fā)、實(shí)踐一個(gè) AI 項(xiàng)目的成本，幾乎為零。

Github 上每天都有大量的 AI 開源項(xiàng)目噌噌漲到幾K、幾十K的 Stars。

上個(gè)月爆火的微輿項(xiàng)目，是一個(gè)大四學(xué)生純 Vibe coding 出來的，不到一個(gè)月斬獲 3 萬多 Star。關(guān)鍵是為他帶來了薪資非常滿意的工作機(jī)會(huì)。

企業(yè)不是要你在某家公司做過什么 AI 項(xiàng)目，他們只是希望你能真正把一個(gè)“帶 AI 的想法”變成“能用的 AI 產(chǎn)品”。

不管 Coze/Dify 類工作流產(chǎn)品還是 Vibe Coding，只要你想，都能在 1 小時(shí)內(nèi)做一個(gè) MVP 出來。

以下是我們經(jīng)過大量企業(yè)交流、培訓(xùn)和學(xué)員面試輔導(dǎo)總結(jié)出來的幾類必做 AI 項(xiàng)目。

完成了這些，90%以上的招聘崗位你都能輕松應(yīng)對(duì)。

1.基于 RAG 的客服類項(xiàng)目

不管外面多少人說 RAG 沒用，企業(yè)就是需要它。因?yàn)槌诉@個(gè)沒有更快捷的方法了。

2.內(nèi)部效率賦能類項(xiàng)目

1000 人以上的傳統(tǒng)企業(yè)，是今天 AI 招聘市場(chǎng)上的主力軍！

尤其是那些過去五年努力實(shí)現(xiàn)「數(shù)字化轉(zhuǎn)型」的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成果 + AI 大模型，可以立刻看到成果！

把產(chǎn)品經(jīng)理們投入到每個(gè)業(yè)務(wù)線，用 AI 提效、提質(zhì)，是每一個(gè) IT 部門今年和明年最核心的 KPI。

3.營銷賦能類

營銷是 AI 的強(qiáng)項(xiàng)，且崗位需求廣、見效快，跨境電商、SaaS、內(nèi)容團(tuán)隊(duì)都在用。

如果你在深圳工作，會(huì)發(fā)現(xiàn)招聘平臺(tái)上一半都是跨境電商公司，其中 80%以上的 AI 產(chǎn)品經(jīng)理招聘需求都是做營銷賦能。

我的《AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)崗實(shí)訓(xùn)營》目前已經(jīng)安排了文案排版工具、公私域創(chuàng)作中臺(tái)、創(chuàng)作方法論萃取系統(tǒng)等十幾個(gè)可產(chǎn)出具體作品的實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目。

每個(gè)項(xiàng)目都以如下方式交付：

• 直播授課：講解 + 演示 + 現(xiàn)場(chǎng)跟練復(fù)現(xiàn)

• 連麥答疑：復(fù)現(xiàn)任何問題可連麥投屏演示答疑

• 能力擴(kuò)充：項(xiàng)目?jī)r(jià)值延伸 + 路演 + 點(diǎn)評(píng)