Sumber: "Pinwan" (ID: pinwancool), penulis: Shen Danyang

Sumber gambar: Dihasilkan oleh alat AI Tak Terbatas

Setelah memasuki era AGI di bawah pengaruh ChatGPT dan model besar, manajer produk menjadi orang yang paling cemas, gelisah, dan bingung.

"Baru-baru ini, banyak manajer produk Internet telah mendekati saya, terutama manajer produk dengan pengalaman kerja beberapa tahun. Mereka memiliki rasa krisis yang sangat kuat tentang lingkungan industri mereka saat ini." Zhang Jingyu, pakar produk cloud AI dan penulis buku buku "Manajer Produk Kecerdasan Buatan", berbicara tentang Pinwan.

Dengan gelombang AGI yang melonjak, buku Zhang Jingyu baru-baru ini menjadi buku terlaris profesional lagi.Pada saat yang sama, ia juga menerima lebih banyak undangan untuk pidato dan konsultasi industri, yang sebagian besar terkait dengan bagaimana menjadi / berbuat baik pekerjaan sebagai manajer produk AI.

Huang Zhao (biasa digunakan ID: hanniman), yang juga telah sangat terlibat dalam bidang kecerdasan buatan selama lebih dari sepuluh tahun dan telah membangun komunitas pertama manajer produk AI, telah kewalahan oleh manajer produk transformasional yang telah menemukannya. dalam dua bulan terakhir. " Tidak ada statistik khusus tentang jumlahnya, tetapi banyak manajer produk telah datang ke sini, dan mereka memiliki lebih banyak atau lebih sedikit masalah selama masa transisi.”

Huang Zhao memberi tahu Pinwan bahwa banyak manajer produk yang ingin bertransformasi tidak hanya tidak bisa mendapatkan penawaran, tetapi bahkan memiliki sangat sedikit kesempatan wawancara; di bawah ledakan AI, manajer produk yang telah memutuskan untuk bertransformasi dan meninggalkan celah (istirahat) selama 2 atau 3 bulan Itu adalah hal yang biasa, beberapa jeda berlangsung selama 4 hingga 6 bulan, semakin lama jeda, semakin panik mereka (manajer produk).

Bahkan manajer produk teratas di industri ditarik oleh emosi cemas. Mereka yakin bahwa AGI adalah arah yang benar dan memiliki potensi besar. Namun, bagaimana memanfaatkan peluang untuk memasuki perusahaan AI teratas dan mencapai peningkatan diri terbesar, Itu menjadi masalah yang sangat mendesak.

Seseorang yang mengetahui masalah tersebut mengungkapkan kepada Pinwan bahwa banyak manajer produk papan atas dari perusahaan Internet besar berada di posisi kepala produk di perusahaan rintisan AI, dan eksekutif ByteDance Volcanic Engine juga "mencari nasihat medis" di industri. , mencoba menemukan cara untuk membuat produk model skala besar terbaik di China.

Ini adalah saat terbaik, dan juga saat terburuk; ini adalah era kecerdasan, dan juga era kekacauan dan kebingungan.

Keterampilan periferal gagal, dan manajer produk memasuki "periode yang memalukan"

Menyusul munculnya ChatGPT, Jin Chen (nama samaran), seorang manajer produk yang telah bekerja di perusahaan Internet besar selama 5 tahun, tiba-tiba menemukan bahwa 80% dari pekerjaan hariannya akan dilemahkan atau bahkan digantikan sepenuhnya oleh AI di masa mendatang.

Belum lagi dalam beberapa tahun terakhir, dunia luar sering mengolok-olok bahwa pekerjaan manajer produk Internet adalah menempatkan tombol, melakukan PPT secara profesional, manajemen penelitian ke atas, dan proses isyarat Dari perasaan Jin Chen sendiri, pasar yang dimiliki oleh manajer produk Internet selalu pandai Riset, analisis produk kompetitif, desain PRD, dan pemantauan data dan keterampilan lain yang tampaknya agak kotak hitam bagi dunia luar menjadi sedikit hambar di era AGI saat ini.

"Ambil PRD (Dokumen Persyaratan Produk) sebagai contoh. Tampaknya ini adalah spesialisasi manajer produk, tetapi sebenarnya tidak terlalu teknis. "Jin Chen mengatakan bahwa kombinasi ChatGPT dan Midjourney sudah dapat mewujudkan pembuatan PRD otomatis, efisiensinya dan kualitasnya tidak buruk.

Zhang Jingyu, manajer produk AI senior yang telah mengalami pasang surut industri kecerdasan buatan selama lebih dari sepuluh tahun, juga sangat tersentuh oleh hal ini.

Dalam pandangannya, keterampilan periferal yang biasanya menghabiskan sebagian besar waktu manajer produk, seperti gelembung, dipercepat setelah kedatangan GPT. Pelacakan manajemen proyek, ini dapat diotomatisasi dengan model AI.”

Tidak hanya keterampilan periferal yang gagal, tetapi manajer produk di banyak segmen vertikal sedang sekarat dengan perkembangan teknologi AGI.

Beberapa adalah manajer produk di industri yang telah atau akan segera digantikan oleh AI.

Misalnya, bidang spesifik yang diwakili oleh semantik dan suara sedang mengalami perubahan yang mengejutkan.Jingjing (nama samaran) telah membuat beberapa produk alat terjemahan di perusahaan Internet besar, dan beberapa di antaranya menggunakan teknologi AI sebelumnya untuk meningkatkan kecepatan dan efek terjemahan. Produk juga telah memenangkan banyak penghargaan dalam perusahaan.

Namun, munculnya gelombang teknologi AI generatif telah mengubah interaksi antara pengguna dan mesin dari logika yang mendasarinya. Tidak lagi berlaku untuk menggunakan ide dan proses produk semantik di masa lalu untuk membuat produk AIGC. Tidak lagi diperlukan, dan manajer produk yang ada di dalamnya secara alami dilarang, ”kata Jingjing.

Bagian lainnya adalah manajer produk yang digunakan untuk merumuskan strategi berdasarkan data. Mereka sering disebut "manajer produk strategis" di era Internet seluler. Pengelompokan jenis pekerjaan, pada kenyataannya, pada tahap akhir Internet seluler, banyak manajer produk hanya perlu menguasai sebagian dari pengetahuan dan keterampilan untuk beradaptasi dengan operasi normal modul.

Zhang Jingyu memberi tahu Pinwan bahwa sebelum GPT, proporsi pengambilan keputusan berbasis manusia dan mesin berdasarkan data produk mungkin 80% dan 20%, tetapi setelah era model besar, proporsi ini dapat berpindah tempat.

Untuk lebih spesifik, di masa lalu, strategi pencarian dan rekomendasi di industri e-commerce semuanya dirumuskan oleh manajer produk. Misalnya, metode tampilan produk setelah pengguna mencari melalui kata kunci ditentukan secara artifisial untuk waktu yang lama. "AB Tes juga buatan manusia. Memimpin, terutama menguji efek dari strategi yang berbeda, tetapi strategi itu sendiri juga dirumuskan oleh orang-orang." Dalam pandangan Zhang Jingyu, orang tidak pandai membuat keputusan berdasarkan data. hilang".

Beberapa manajer produk lain yang diwawancarai juga mengatakan kepada Pinwan bahwa pekerjaan dan pengambilan keputusan yang murni berdasarkan data pasti akan dilakukan oleh mesin di masa depan, yang akan terjadi secara alami di era AI.

Tetapi ketika para manajer produk ini akan memasuki torrent AGI, mereka menemukan diri mereka dalam tahap yang sangat memalukan.

Evolusi siklus inovasi teknologi pada dasarnya akan melalui beberapa tahapan seperti “teknologi mendahului produk – produk mendahului teknologi – operasi mendahului produk”.

Mengambil era Internet seluler sebagai contoh, ketika smartphone pertama kali menjadi populer, talenta yang sangat dibutuhkan oleh industri terutama adalah insinyur pengembangan sistem Android/IOS.Setelah lapisan infrastruktur berangsur-angsur membaik, aplikasi seluler muncul seperti seratus bunga, dan pada saat yang sama waktu membuka masa keemasan manajer produk.Namun, sejak 2018, tingkat pertumbuhan Internet seluler telah melambat, dan industri secara keseluruhan juga telah bergeser dari "setiap orang adalah manajer produk" menjadi "operasi ringan". Dengan konten berkualitas tinggi dan pengoperasian yang halus, aplikasi ini menempati peringkat di antara aplikasi nasional.

Industri AGI, atau era AI2.0, saat ini berada di tengah-tengah transisi dari “teknologi sebelum produk” menjadi “produk sebelum teknologi”.

Sejumlah praktisi mengatakan kepada Pinwan bahwa era AI2.0 masih harus diletakkan, produk inti dari lapisan infrastruktur, seperti model besar, harus didorong oleh teknologi, meskipun ada manajer produk di perusahaan besar. tim model, lainnya Sebagian besar stasiun dan fungsinya adalah untuk penelitian dan pengembangan.

Menurut pengamatan Jin Chen, banyak perusahaan Internet besar juga mulai membuat model skala besar dan produk terkait AIGC.Namun, banyak tim dibentuk oleh transfer internal sementara, dan mereka juga dalam masa pembelajaran dan eksplorasi baru bisnis. Manajer produk berperan di dalamnya. Peran dan suaranya relatif terbatas.

Dalam proses mengoperasikan komunitas besar, Huang Zhao telah berhubungan dengan sejumlah besar manajer produk AI lini depan dan berbagai perusahaan AI.Dia menemukan bahwa gelombang pertama peluang kerja yang dibawa oleh AI2.0 lebih untuk produk tingkat manajer, tetapi Dibandingkan dengan pabrikan besar, perusahaan AI terkemuka di bidang vertikal lebih populer di kalangan manajer produk senior. "Produsen besar saat ini bekerja sebagai pemimpin produk LLM (Large Language Model), dan baru-baru ini jelas bahwa itu bersedia untuk melihat perusahaan lini pertama AI2.0. Peluang".

"Saat ini, tampaknya level manajer produk hampir direkrut, tetapi arah banyak produk AI tidak cukup jelas, dan efek awalnya belum terlihat, jadi tidak mungkin untuk terus memperluas ukuran tim."

Menurut Huang Zhao, beberapa perusahaan start-up AI yang baik tidak yakin dengan arah produk, sehingga banyak kandidat yang mandek. Hanya ketika ada terobosan dalam pengalaman produk, akan ada gelombang HC (tempat) di PM ( kepala prajurit) tingkat keluaran inti."

Kelebihan pasokan manajer produk AI juga menyebabkan involusi ekstrim dari pasar rekrutmen PM pada tahap ini.

Di satu sisi, manajer produk AI yang bertransformasi telah menyebabkan peningkatan pesat dalam jumlah kandidat di pasar Data publik menunjukkan bahwa manajer produk AI saat ini adalah profesi dengan rasio penawaran-permintaan tertinggi di bidang AGI, dengan rata-rata 58 orang bersaing untuk satu posisi pada waktu yang sama Posisi penelitian dan pengembangan teknis yang paling kompetitif, seperti NLP dan insinyur algoritme rekomendasi, hanya 10 orang yang bersaing untuk satu posisi pada waktu yang sama.

Di sisi lain, perusahaan AI dalam tahap "teknologi sebelum produk" memiliki lebih sedikit permintaan untuk manajer produk dan tidak terburu-buru.Dengan bertambahnya jumlah kandidat, perusahaan AI juga meningkatkan ekspektasi bakat dan baseline ke tingkat yang lebih tinggi. Bahkan standar perekrutan untuk pekerjaan lama yang tidak diciptakan oleh gelombang teknologi ini telah meningkat.

Kekacauan rekrutmen manajer produk AI juga telah lahir.

"Beberapa pekerjaan yang diterbitkan oleh platform rekrutmen pihak ketiga tidak dapat ditemukan dalam sistem rujukan internal perusahaan. Setelah menanyakan SDM, reaksi pertama pihak lain adalah

Menanyakan ekspektasi gaji kandidat menunjukkan bahwa tekanan keuangan perusahaan AI mungkin sangat tidak kecil. "kata Huang Zhao.

Pinwan juga belajar dari orang-orang yang mengetahui masalah ini bahwa meskipun perusahaan rintisan AI2.0 bintang masih merilis modul produk baru baru-baru ini, tindakan publisitas yang relevan belum berhenti, dan bahkan platform rekrutmen pihak ketiga dapat melihat banyak posisi dari perusahaan. Namun nyatanya, perusahaan sudah bersiap untuk menyesuaikan arah bisnisnya dan memberhentikan karyawan. Di bawah munculnya kemakmuran dari dunia luar, semua HC dibekukan, dan manajer produk saat ini sedang mencari peluang untuk berganti pekerjaan.

Manajer produk yang berjalan pada lapisan aplikasi AGI

Tepat ketika manajer produk mempertajam kepala mereka untuk memasuki industri AI2.0 tetapi masih belum mengerti maksudnya, pengembangan bidang AGI tampaknya telah memasuki periode kemacetan.

Setelah munculnya ChatGPT dan "perang 100 model" domestik yang berlangsung selama lebih dari setengah tahun, AGI telah melewati periode dividen yang disebabkan oleh ledakan informasi. Buah-buahan yang menggantung rendah yang mudah dilihat itu dengan cepat menjadi penuh sesak dengan keselarasan kognisi dan konsensus.Melihat sekeliling, sebagian besar turunan GPT seperti AI drawing, AI chat, AI Office, dll dengan keseragaman yang serius, dan tidak ada satupun yang benar-benar menjadi aplikasi AI Native yang diharapkan masyarakat .

Di satu sisi, ada manajer produk yang cemas dan bingung, dan tidak dapat menemukan kegunaannya sendiri; di sisi lain, mereka adalah teknologi AGI yang berjuang untuk menemukan skenario aplikasi dan lambat untuk mewujudkan implementasi komersial.

Keduanya tampak tidak serasi dalam proses perkembangan bertahap dari "teknologi sebelum produk" menjadi "produk sebelum teknologi" di era AI2.0.

Dengan kata lain, hambatan sebenarnya dari implementasi AI adalah kurangnya manajer produk yang cocok Nilai manajer produk AI belum mendapat perhatian yang cukup, baik di pabrik besar maupun start-up.

Sumber: Dihasilkan oleh Midjourney

Meski begitu, sejumlah kecil tim dengan tingkat keterlibatan manajer produk yang tinggi dengan cepat mulai berjalan di lapisan aplikasi AGI.

Wu Haibo adalah pemimpin produk dari tim wirausaha AI dengan skala lebih dari sepuluh orang, timnya diinkubasi di platform belanja e-commerce Mogujie. Sejak tahun lalu, dengan dukungan model Difusi Stabil dan struktur jaringan saraf ControlNet, gelombang gambar yang dihasilkan AI telah meledak di pasar domestik. Mereka juga menciptakan produk mereka sendiri berdasarkan komunitas open source. Seperti seorang pengusaha yang sangat antusias secara teknis, dia terobsesi untuk menempa model itu sendiri, dan tidak mengikuti tren untuk membuat produk lukisan AI yang mengejar lalu lintas jangka pendek.

Apa yang dilihatnya lebih jauh adalah nilai penerapan AIGC dalam industri e-commerce.

Wu Haibo memberi tahu Pinwan bahwa dia memiliki semua jenis ide produk di benaknya setiap hari, semuanya terkait dengan bidang e-commerce. Ada begitu banyak ide sehingga tidak mungkin dan tidak mungkin untuk mewujudkan semuanya, tetapi telah menjadi produk seperti Wu Haibo Cara bagi manajer untuk menyerap nutrisi.

Jadi ketika solusi teknis seperti SD keluar, Wu Haibo dapat dengan cepat menghubungkan ide-ide produk sebelumnya.Inilah alasan mengapa tim yang dipimpin oleh manajer produk merespons lebih cepat ketika inovasi teknologi diimplementasikan.

Dalam waktu kurang dari dua minggu, Wu Haibo dan timnya menggunakan ControlNet Stable Diffusion untuk membuat demo alat lelang komersial AIGC. "Demo tersebut tampak sangat mengecewakan di awal, tetapi mari kita buat dulu dan kemudian membahas peningkatan iteratif. berharga".

Proses di mana manajer produk dengan cepat menghasilkan demo disebut MVP (Minimum Viable Product) Sebagai batch pertama manajer produk AI di China, Huang Zhao percaya bahwa apakah itu era Internet seluler atau era AGI, MVP adalah Yang terpenting, itu bahkan mendahului investasi dalam penelitian dan pengembangan produk.Hanya dengan alasan bahwa produk dapat memenuhi kebutuhan pengguna di area kecil atau melalui metode verifikasi sederhana dapat memasuki tautan penelitian dan pengembangan lanjutan.

“Masalah seperti ini terjadi pada gelombang terakhir ledakan kecerdasan buatan. Saat itu, beberapa perusahaan start-up sibuk merekrut talenta teknis dari pabrik besar dengan gaji tinggi sebelum mereka menemukan model produk mereka sendiri. Jika produknya tidak diproduksi, perusahaan perlahan akan mati," kata Huang Zhao.

Sederhananya, alat AI yang dikembangkan oleh Wu Haibo ini adalah untuk menghasilkan gambar tubuh bagian atas model untuk produk pakaian. Ini juga merupakan salah satu skenario pendaratan dengan permintaan alat kelengkapan virtual terbesar. Di masa lalu, penjual pakaian harus melalui pemilihan model dan pemandangan untuk mengambil gambar produk mereka. , Kolaborasi dan komunikasi dengan perantara dan tautan lainnya, prosesnya rumit dan biayanya tinggi, dan lelang komersial sekali klik melalui alat AIGC akan sangat menyelesaikan poin rasa sakit dari banyak penjual kecil dan menengah, bahkan penjual e-commerce lintas negara.

Untuk menghasilkan produk dengan cepat dan dengan biaya yang terkendali, Wu Haibo juga lebih memilih perspektif manajer produk dalam pemilihan solusi teknis tertentu.

Dalam proses mewujudkan pemotretan iklan one-click clothing, hal yang paling sulit adalah sulitnya AIGC untuk menghasilkan kesan nyata dari pakaian yang dikenakan pada orang-orang. Dibandingkan dengan menginvestasikan lebih banyak biaya penelitian dan pengembangan serta waktu untuk menyelesaikan masalah ini, Ide Wu Haibo Lebih efisien dan sederhana, yaitu gambar aslinya diambil dengan avatar. semua masalah harus diselesaikan dengan teknologi, dan ini juga menjadi tanggung jawab manajer produk apa yang dilakukan oleh karakter".

Pemikiran berorientasi produk juga menentukan bahwa Wu Haibo lebih memperhatikan detail pengiriman, seperti masalah gaya filter gambar, masalah keruntuhan wajah model pembuatan konten AIGC, kekurangan yang dapat lulus uji penelitian dan pengembangan teknologi ini berakibat fatal pada Mata Wu Haibo, jadi dia juga menindaklanjuti dengan Ada perselisihan di tim internal, namun pada akhirnya pemikiran manajer produk digunakan untuk meyakinkan pihak lain.

Dari perspektif keseluruhan siklus inovasi ilmu pengetahuan dan teknologi, teknologi memang lahir dan berkembang sebelum produk, tetapi begitu teknologi memasuki dunia bisnis dan mencari skenario pendaratan, ia telah membuka tahap baru "produk sebelum teknologi", tidak peduli seberapa besar gelombang inovasi teknologi Melonjak, pasar dan pengguna membayar untuk produk, dan manajer produk harus berjuang berdampingan dengan personel penelitian dan pengembangan teknologi, atau bahkan berlari ke depan.

Selain itu, menurut pengamatan Pinwan, banyak manajer produk seperti Wu Haibo yang telah berlatih di bidang AI dalam negeri selama bertahun-tahun, dan para pemimpin produk AI dari tim pendiri, di babak gelombang AGI saat ini, semuanya memilih B -sisi sebagai titik masuk.

Dalam pandangan Wu Haibo, teknologi AGI secara keseluruhan masih dalam tahap awal pengembangan. Mempertimbangkan pengiriman produk berulang berikutnya dan operasi tim di masa depan, produk B-end saat ini merupakan pilihan yang relatif aman. Sebaliknya, jika Anda memilih untuk melakukan C saat ini Untuk produk kelas atas, hal pertama yang harus dihadapi adalah masalah kelangsungan hidup jangka panjang.

“Lebih penting lagi, popularitas ChatGPT saat ini sebenarnya terlalu jauh dari inovasi paradigma teknologi AGI, termasuk kemampuan pembuatan konten multi-modal yang kami harapkan di awal tahun. Pikirkan dengan jernih, dan sebagai tambahan, semua orang akan khawatir bahwa C-end pada akhirnya akan menjadi game berskala besar.” Setelah mengalami paruh kedua Internet PC dan tahun-tahun pasang surut dalam siklus Internet seluler, Wu Haibo dengan blak-blakan mengatakan bahwa dia tidak ingin berada di era AGI Ulangi produk yang mudah ditiru oleh pesaing.

Zhang Jingyu, yang saat ini bekerja sebagai manajer produk dari perusahaan rintisan robot "AI+edukasi", juga memiliki perasaan yang sama, "Status gelombang terakhir inovasi teknologi Internet seluler sulit ditumbangkan, dan Lalu lintas C-end masih merupakan oligopoli. Lebih penting lagi, ada ceruk pasar baru yang belum tersentuh oleh teknologi AGI."

Sejumlah manajer produk AI senior garis depan mengatakan kepada Pinwan bahwa apakah itu antusiasme teknologi itu sendiri atau advokasi pasar modal, hal itu tidak dapat secara mendasar memanfaatkan kebutuhan pengguna akhir C. Faktanya, teknologi Internet sebagian besar telah memenuhi publik. "Kesulitan menerapkan AGI di sisi C adalah berapa banyak kebutuhan sosial yang harus diselesaikan dengan sering menggunakan teknologi ini, dan apa nilai dari skenario penggunaannya yang lebih nyata."

Berbeda dari pabrikan besar dan perusahaan start-up AI yang mencari skenario pendaratan dengan teknologi AGI, Haibo Wu memiliki pemikiran produk yang kuat dan pemahaman tentang teknologi AGI, dan telah mengumpulkan pengalaman bertahun-tahun dengan penjual dan pengguna di bidang vertikal. tim dengan kebutuhan yang jelas, mereka mengambil poin rasa sakit pengguna "terbalik" ke teknologi AGI untuk menemukan jawaban, untuk menemukan tempat pendaratan yang sebenarnya.

**Manajer produk seperti apa yang dibutuhkan di era AI2.0? **

Manajer produk, sebuah profesi yang pertama kali lahir di industri tradisional tetapi telah muncul dengan cara yang sangat menarik di bidang Internet, telah mengalami "penciptaan dewa" awal di Internet seluler dan periode perkembangan pesat "semua orang adalah seorang manajer produk". Dan setelah beberapa tahap "manajer produk pipa" selama periode perlambatan, dengan pecahnya teknologi AGI, telah memasuki tahap baru.

Di era baru AI2.0 ini, daya saing inti manajer produk telah mengalami perubahan yang luar biasa.

Pertama dan terpenting, manajer produk akan kembali ke fungsi mereka yang paling sederhana dan esensial di era AI2.0: menemukan, mengusulkan, dan mengoordinasikan serta mengintegrasikan sumber daya untuk memecahkan masalah. Ketika keterampilan periferal meledak oleh AGI seperti gelembung, kemampuan manajer produk yang tidak dapat digantikan oleh AI adalah penilaian tren, wawasan mendalam tentang hubungan interaktif, serta inspirasi dan estetika manusia yang unik.

Sampai batas tertentu, ini juga merupakan perbedaan antara dua jenis pekerjaan manajer produk dan penelitian dan pengembangan teknis.

Karena pengamatan jangka panjang yang cermat terhadap tren pasar dan perilaku pengguna, manajer produk secara alami memiliki kepekaan yang lebih tajam terhadap skenario dan kebutuhan, sedangkan yang terakhir lebih baik dalam menggunakan teknologi untuk mencapai permintaan dan meningkatkan efisiensi, dan bahkan menumbangkan produktivitas yang mendasarinya melalui inovasi teknologi.

Perbedaan yang tidak tergantikan ini berarti bahwa manajer produk dan penelitian dan pengembangan teknologi sangat diperlukan.Melebih-lebihkan keunggulan peran satu pihak, atau bahkan mengabaikan pentingnya pihak lain, akan menyebabkan daya saing produk itu sendiri menjadi cacat.

Misalnya, dalam pandangan Wu Haibo, perbedaan terbesar antara OpenAI dan Google adalah bahwa yang pertama memiliki perspektif manajer produk yang lengkap, “Banyak teknologi ChatGPT yang dibuat oleh OpenAI dikembangkan oleh Google, tetapi inovasi teknologi Google sebagian besar berhenti pada penerbitan artikel yang berpengaruh . Bagaimana teknologi diterapkan dalam produk? Apakah ada yang terus menindaklanjuti penerapan teknologi tersebut?" Sebaliknya, meskipun OpenAI juga merupakan perusahaan berbasis teknologi, itu adalah salah satu perusahaan berbasis teknologi. Pemikiran produk adalah yang terkuat.

Demikian pula, meskipun Silicon Valley dan perusahaan/produk AI2.0 domestik pada tahap saat ini semuanya dipimpin oleh pendiri teknologi/CTO, harus diakui bahwa CTO Silicon Valley lebih memikirkan produk daripada CTO domestik. kontak dengan CTO dari banyak perusahaan domestik terkemuka memberi tahu Pinwan bahwa dia selalu mendengar CTO domestik mengatakan bahwa "selama bisnis dapat menentukan arah dan kebutuhan, penelitian dan pengembangan teknologi mereka dapat mewujudkannya", tetapi di Silicon Valley, CTO adalah sering peran yang berdebat dengan pemilik produk tentang arah implementasi secara umum.

Perubahan kompetensi inti manajer produk dan tidak adanya peran, serta kurangnya pemikiran produk CTO, mungkin juga menjadi salah satu alasan mengapa penerapan teknologi AGI sisi-C di Silicon Valley diimplementasikan lebih cepat dan lebih banyak daripada di Cina.

Selain itu, era AI2.0 menuntut manajer produk untuk “mengetahui” teknologi lebih baik dari sebelumnya.

Jika manajer produk di era Internet memahami teknologi adalah bonus tetapi bukan keterampilan yang diperlukan, maka pemahaman dan kognisi manajer produk AI tentang batasan teknologi akan menentukan langkah selanjutnya dari inovasi dan iterasi produk Inovasi, jika Anda menggunakan satu kata untuk menggambarkannya, manajer produk tipe "geek" akan lebih populer di era AI2.0.

Lebih penting lagi, banyak orang dalam industri senior percaya bahwa manajer produk di era AI2.0 perlu masuk lebih dalam ke bidang vertikal untuk memperoleh dan mengumpulkan pengetahuan profesional.

"Pastikan untuk menemukan industri tertentu sebagai skenario pendaratan. Anda dapat memahaminya sebagai 'industri pendaratan AI+', dan yang terakhir digunakan oleh manajer produk untuk menyelamatkan nyawa mereka." Produk berbasis AI dan mengabaikan akumulasi dalam industri pendaratan tertentu, menjadi gelombang pertama talenta berharga tinggi yang tersingkir setelah siklus teknologi berlalu.

"Jenis manajer produk ini adalah yang paling mahal (dengan gaji tertinggi) di industri pada masa-masa awal, tetapi sebagian besar waktu mereka mencari paku dengan palu, dan mereka tidak vertikal ke industri mana pun. Mereka juga yang paling rentan terhadap inovasi teknologi Mereka bahkan tidak dapat menemukan peluang kerja yang cocok di industri vertikal.” Zhang Jingyu mengatakan bahwa daripada mengikuti tren secara membabi buta dan berubah menjadi produk model skala besar, lebih baik tenang dan memikirkan peluang yang benar-benar dapat dipadukan dengan teknologi AGI di industri Anda.

Dalam beberapa tahun terakhir, meskipun Wu Haibo telah memimpin tim untuk membuat produk setiap hari, dia masih mempertahankan volume membaca ratusan makalah profesional AI setiap tahun, yang membuatnya lebih peka terhadap perubahan di garis depan industri, dan terkadang bahkan kemajuan Mencium kemungkinan arah inovasi, WeShop yang dibangunnya memiliki hampir 100.000 pengguna korporat hanya dalam waktu dua bulan sejak diluncurkan pada pertengahan Mei lalu, sudah merupakan pencapaian yang patut ditiru.

“Kami bahkan merasa bahwa tingkat pertumbuhannya agak cepat, tetapi ini juga dapat mendorong kami untuk melakukan iterasi teknologi dan peningkatan produk. Saat ini, ini adalah ujian bagaimana pemilik produk dapat menyelesaikan masalah persaingan sumber daya antara short- kebutuhan jangka panjang dan jangka panjang setelah pertumbuhan pelanggan.”

Saat bekerja sebagai manajer produk di AGI, Wu Haibo juga mengawasi perubahan dalam industri manajer produk.

Wu Haibo memberi tahu Pinwan bahwa dia paling mengkhawatirkan dua jenis manajer produk AI, "Yang satu adalah pemain berbakat, tetapi dia mungkin tidak cocok untuk tim kami, dan dia tidak harus dipaksa untuk berintegrasi. Kami akan mencari peluang untuk berinvestasi di dalamnya; yang lainnya adalah Manajer produk yang berorientasi pada pertumbuhan memiliki logika dan teknologi yang baik, tetapi perlu menyediakan lingkungan pertumbuhan dalam organisasi, yang akan kami fokuskan pada tahap selanjutnya.

Manajer produk, berjuang dalam kegelapan sebelum datangnya era baru AI, sumber: dihasilkan oleh Midjourney

Pada saat yang sama, persaingan di pasar kerja AI domestik juga semakin ketat.

Jin Chen menemukan bahwa di beberapa platform perekrutan pihak ketiga yang sering dia gunakan, jumlah posisi manajer produk AI tidak meningkat secara signifikan, tetapi jumlah pesaing untuk setiap posisi meningkat tajam dari tahun ke tahun. untuk melepaskan ide transformasi, dan terkadang dia ingin menerima tawaran yang tidak memuaskan terlebih dahulu dan melangkah ke ambang pintu sebelum membuat rencana.

Menurut Wu Haibo, dalam beberapa bulan terakhir, semakin banyak talenta AI dengan latar belakang pekerjaan di luar negeri yang memilih untuk kembali ke Tiongkok untuk pengembangan. "Kami menemukan bahwa proporsi talenta tersebut telah meningkat secara signifikan selama proses rekrutmen. Dibandingkan dengan mereka, memang bukan berarti mereka secara teknis lebih baik daripada talenta AI domestik. Talenta itu hebat, tetapi mereka memiliki lebih banyak ide tentang produk.” Wu Haibo juga mengamati bahwa ketika sebagian besar talenta AI domestik masih berbondong-bondong ke pabrik besar, pilihan AI yang kembali ini lebih banyak. santai dan terbuka, dan banyak yang cenderung merupakan perusahaan rintisan kecil dan menengah. .

Kecemasan dan kebingungan yang menyelimuti kelompok manajer produk sulit dihilangkan dalam jangka pendek. Mereka seperti jatuh ke dalam lubang di antara siklus teknologi dan untuk sementara diremehkan dan diabaikan. Namun demikian, hampir semua manajer produk yang diwawancarai Mereka semua menyatakan bahwa mereka jangan menyesal memasuki industri ini dan tidak punya rencana untuk keluar.

"Ini adalah salah satu dari sedikit profesi yang sebagai individu dapat berdiri di garis depan saat ini, dan saya menyukai perasaan ini," kata mereka.