出典：「Pinwan」（ID：pinwancool）、著者：沈丹陽

画像の出典: Unbounded AI ツールによって生成

ChatGPT と大規模モデルの影響下で AGI 時代に入った後、プロダクト マネージャーは率先して最も不安で、落ち着きがなく、混乱する人々になりました。

「最近、多くのインターネット プロダクト マネージャー、特に数年の実務経験を持つプロダクト マネージャーが私にアプローチしてきました。彼らは、現在の業界環境に対して非常に強い危機感を持っています。」 iFLYTEK の元ビジネス ライン責任者 Ali Zhang 氏クラウド AI 製品の専門家であり、書籍『Artificial Intelligence Product Manager』の著者でもある Jingyu 氏が Pinwan について語りました。

AGI の波が押し寄せる中、張静宇氏の本は最近再び専門的なベストセラーになりましたが、同時に業界の講演やコンサルティングへの招待も増えており、そのほとんどは善になる方法や善いことを行う方法に関するものです。 AIプロダクトマネージャーとしての仕事。

Huang Zhao (通称 ID:hanniman) も 10 年以上人工知能の分野に深く関わっており、AI プロダクト マネージャーの最初のコミュニティを構築しましたが、彼を見つけた革新的なプロダクト マネージャーに圧倒されています。 「その数に関する具体的な統計はありませんが、多くのプロダクト マネージャーがここに来ており、移行期間中に多かれ少なかれ問題を抱えています。」

Huang Zhao 氏は Pinwan に対し、変革を望んでいる多くのプロダクト マネージャーはオファーを獲得できないだけでなく、面接の機会さえほとんどありません。AI ブームの下では、変革を決意したプロダクト マネージャーは 2 年間のギャップ (休息) を残すことになる、と語った。 3 か月 これはよくあることですが、空白期間が 4 ～ 6 か月続く場合もあります。空白期間が長ければ長いほど、プロダクト マネージャーはパニックになります。

業界トップのプロダクトマネージャーですら不安な感情に駆られており、AGIは正しい方向性で大きな可能性を秘めていると確信しているが、AIトップ企業に参入し最大の自己改善を実現するチャンスをどう掴むか、それは非常に緊急な問題となった。

この件に詳しい関係者がピンワンに明らかにしたところによると、大手インターネット企業の高Pプロダクトマネージャーの多くがAI新興企業の製品責任者の地位にあり、バイトダンス火山エンジンの幹部らも「医学的アドバイスを求めている」という。業界は、中国で最高の大型モデル製品を製造する方法を見つけようとしています。

これは最良の時代でもあり、また最悪の時代でもあります。これは知性の時代であると同時に、混沌と混乱の時代でもあります。

周辺スキルが失墜し、プロダクトマネージャーは「恥ずかしい時期」に突入

ChatGPT の出現後、大手インターネット企業で 5 年間働いてきたプロダクト マネージャーのジン チェン (仮名) は、将来、日常業務の 80% が AI に弱体化されるか、完全に置き換えられることさえあることに突然気づきました。

言うまでもなく、近年、インターネット プロダクト マネージャーの仕事は、ボタンを配置し、PPT に特化し、上向きの管理とキュー プロセスを研究することであると、外部の世界からよく嘲笑されています。ジン チェン自身の感情から言えば、インターネット プロダクト マネージャーは常にそうでした。リサーチ、競合製品分析、PRD 設計、データ監視、および外部の世界から見るとややブラックボックスに見えるその他のスキルは、現在の AGI 時代では少々味気ないものになっています。

「例として PRD (製品要件ドキュメント) を考えてみましょう。これはプロダクト マネージャーの専門分野のように見えますが、実際にはそれほど技術的ではありません。」 Jin Chen 氏は、ChatGPT と Midjourney の組み合わせですでに PRD の自動生成とその効率を実現できると述べました。そして品質も悪くありません。

10 年以上にわたって人工知能業界の浮き沈みに携わってきたシニア AI プロダクト マネージャーの Zhang Jingyu 氏も、このことに深く感動しています。

「彼の見解では、以前はプロダクト マネージャーの時間の大部分をバブルのように消費していた周辺スキルが、GPT の登場後に加速しました。プロジェクト管理の追跡、これらは AI モデルで自動化できます。」

周辺スキルが低下しているだけでなく、AGI テクノロジーの発展により、多くの垂直セグメントのプロダクト マネージャーが亡くなりつつあります。

AI に置き換えられた、または間もなく AI に置き換えられる業界のプロダクト マネージャーもいます。

たとえば、セマンティクスや音声に代表される特定の分野は、地球を揺るがすような変化を遂げており、Jingjing (仮名) は、大手インターネット企業でいくつかの翻訳ツール製品を開発していますが、その中には、以前の AI テクノロジーを利用して翻訳速度と翻訳効果を向上させているものもあります。製品は社内でも数多くの賞を受賞しています。

しかし、生成型 AI テクノロジーの波の出現により、ユーザーとマシン間のインタラクションが根本的なロジックから変化し、過去のセマンティック製品のアイデアやプロセスを AIGC 製品の作成に使用することはもはや適用できません。必要であり、それに携わるプロダクトマネージャーは当然追放される」とジンジン氏は語った。

もう一つは、データに基づいて戦略を立てていたプロダクトマネージャーで、モバイルインターネット時代には「戦略プロダクトマネージャー」と呼ばれることが多いのですが、実際にモバイルインターネットの後期には、業務の細分化が進み、多くのプロダクトマネージャーが活躍しています。モジュールの通常の動作に適応するための知識とスキルの一部を習得するだけで済みます。

Zhang Jingyu 氏は Pinwan に対し、GPT 以前は製品データに基づく人間ベースの意思決定と機械ベースの意思決定の割合は 80% と 20% である可能性があるが、大型モデルの時代以降はこの割合が入れ替わる可能性があると語った。

具体的に言うと、これまでEC業界における検索戦略やレコメンデーション戦略はすべてプロダクトマネージャーによって策定されており、例えばユーザーがキーワードで検索した後の商品の表示方法などは長らく人為的に決められていました。」 「テストも人間によって行われます。主にさまざまな戦略の効果をテストしますが、戦略自体も人によって策定されます。」張静宇氏の見解では、人々はデータに基づいた意思決定を行うのが苦手です。

インタビューを受けた他の何人かのプロダクトマネージャーも、将来的には純粋にデータ主導の作業と意思決定が間違いなく機械によって行われるようになり、それがAI時代には自然に起こるだろうとピンワンに語った。

しかし、これらの製品マネージャーが AGI の急流に足を踏み入れようとしたとき、彼らは自分たちが非常に恥ずかしい段階にいることに気づきました。

技術革新サイクルの進化は、基本的に「技術が製品に先行する - 製品が技術に先行する - 運用が製品に先行する」といったいくつかの段階を経ます。

モバイルインターネット時代を例に挙げると、スマートフォンが普及し始めた当初、業界で急務となっていた人材は主にAndroid/IOSのシステム開発エンジニアでしたが、インフラ層が徐々に整備され、百花繚乱のようにモバイルアプリが登場しました。プロダクトマネージャーは黄金時代を迎えましたが、2018年以降はモバイルインターネットの成長率が鈍化し、業界全体も「全員がプロダクトマネージャー」から「オペレーションの主役」へと変化してきました。高品質なコンテンツと洗練された操作性で、国民的アプリにランクされます。

AGI業界、つまりAI2.0時代は現在、「技術先行製品」から「技術先行製品」への移行の真っ最中です。

多くの実務家がピンワン氏に、「今はまだ AI2.0 時代の基礎を築く時期である。大型モデルなどのインフラストラクチャ層のコア製品はテクノロジーによって推進される必要がある。大企業にはプロダクト マネージャーがいるが、モデルチーム、その他 ほとんどのステーションと機能は研究開発用です。

ジン・チェン氏の観察によると、多くの大手インターネット企業も大規模なモデルやAIGC関連製品の制作を始めているが、チームの多くは一時的な社内異動によって形成されており、新しいものの学習と模索の時期でもあるという。プロダクトマネージャーはその中で役割を果たしますが、その役割と発言権は比較的限られています。

大規模なコミュニティを運営する過程で、Huang Zhao 氏は多数の最前線の AI プロダクト マネージャーやさまざまな AI 企業と接触し、AI2.0 によってもたらされる雇用機会の第 1 波は、むしろそのプロダクトに向いていることに気づきました。 「大手メーカーと比較すると、バーティカル分野の大手AI企業は上級プロダクトマネージャーからの人気が高い」 「ある大手メーカーは現在、LLM（Large Language Model）のプロダクトリーダーを務めており、最近ではその傾向が顕著になっている」 AI2.0 の第一線の企業に注目したいと考えています。チャンスです。」

「現在、プロダクトマネージャーレベルの人材はほぼ採用されているようですが、多くのAI製品は方向性が不明確であり、初期の効果も見えていないため、このままチーム規模を拡大することは不可能です。」

Huang Zhao 氏によると、いくつかの優れた AI スタートアップ企業は製品の方向性について確信が持てず、多くの候補者が行き詰まっています。製品の経験にブレークスルーがある場合にのみ、PM に HC (場所) の波が発生します。兵士長）コア出力のレベル。

AI プロダクト マネージャーの供給過剰も、現段階で PM 採用市場の極度の混乱を引き起こしています。

一方で、AI プロダクト マネージャーの変革により、市場における候補者の数は急速に増加しており、公的データによると、AI プロダクト マネージャーは現在、AGI 分野で最も需要と供給の比率が高い職業であり、平均して 58 人が同時に 1 つのポジションを争っていますが、NLP や推奨アルゴリズム エンジニアなど、最も競争の激しい技術研究開発のポジションでは、同時に 10 人が 1 つのポジションを争っています。

一方で、「製品以前の技術」の段階にあるAI企業は、プロダクトマネージャーの需要が低く、急ぐことがなく、候補者の数が増えるにつれて、人材への期待やベースラインもより高いレベルに引き上げられます。このテクノロジーの波によって生み出されたものではない、何年も前からある仕事の採用基準さえも上昇しています。

AIプロダクトマネージャーの採用混乱も生まれている。

「サードパーティの人材紹介プラットフォームで公開されている求人の中には、企業の内部紹介システムでは見つからないものもあります。人事部に問い合わせた後の相手の最初の反応は次のとおりです。」

候補者に給与の期待を尋ねると、AI企業の経済的プレッシャーが実際には小さくない可能性があることがわかります。 「黄昭は言った。

Pinwan 氏はまた、この件に詳しい人々から、AI2.0 のスター新興企業が最近も新しい製品モジュールをリリースしているにもかかわらず、関連する広報活動が止まらず、サードパーティの採用プラットフォームでさえ、企業の多くのポジションが確認できることを知りました。しかし実際には、同社はすでに事業の方向性の調整と従業員の解雇の準備を進めており、外界から見ると繁栄しているように見えても、HCは全員凍結されており、現在のプロダクトマネージャーは転職の機会を探している。

AGI アプリケーション層で実行されるプロダクト マネージャー

プロダクトマネージャーがAI2.0業界への参入に向けて知恵を絞っているが、未だに要点を掴み切れていない矢先に、AGI分野の開発はボトルネック期に入ったようだ。

ChatGPT の登場と半年以上続いた国内の「100 モデル戦争」を経て、AGI は情報爆発による配当期間を過ぎ、簡単に目に見える成果がすぐに過密状態になりました。周りを見渡すと、AI 描画、AI チャット、AI オフィスなどの GPT 派生製品はほとんど同質性が高く、どれも本当に世間が期待する AI ネイティブ アプリケーションにはなっていません。 。

不安と混乱を抱えて自分の使い道を見いだせないプロダクトマネージャーがいる一方で、応用シナリオが見つからず商用化が遅れているAGI技術。

AI2.0の時代、「技術以前の製品」から「技術以前の製品」へと段階的に発展していく過程において、両者はミスマッチに見える。

言い換えれば、AI 導入の本当のボトルネックは、適切なプロダクト マネージャーの不足であり、大規模な工場であろうと新興企業であろうと、AI プロダクト マネージャーの価値はまだ十分に注目されていません。

出典: Midjourney 作成

それでも、プロダクト マネージャーが高度に関与した少数のチームが、すぐに AGI アプリケーション層での実行を開始しました。

Wu Haibo 氏は、10 人以上の規模の AI 起業家チームのプロダクト リーダーであり、彼のチームはショッピング e コマース プラットフォーム Mogujie で育成されました。昨年以来、Stable Diffusion 拡散モデルと ControlNet ニューラル ネットワーク構造のサポートにより、AI 生成画像の波が国内市場で爆発的に増加しており、オープンソース コミュニティに基づいて独自の製品も作成しています。技術的には非常に熱心で、モデルそのものを鍛造することに執着しており、短期的なトラフィックを追う AI 塗装製品を作るというトレンドには乗っていません。

彼がさらに注目しているのは、電子商取引業界における AIGC の応用価値です。

ウー・ハイボ氏はピンワン氏に、「毎日、電子商取引の分野に関連するあらゆる種類の製品アイデアが頭の中に浮かんでいる。アイデアが多すぎてすべてを実現するのは不可能だが、それらは次のような製品になっている」と語った。 Wu Haibo. 管理者が栄養を吸収する方法。

そのため、SD のような技術ソリューションが登場すると、呉海波氏は以前の製品アイデアを素早く結び付けることができ、これが、技術革新が実装される際に、プロダクト マネージャーが率いるチームの対応が速くなる理由です。

Wu Haibo 氏と彼のチームは、2 週間足らずで、ControlNet Stable Diffusion を使用して AIGC の商用オークション ツールのデモを作成しました。「デモは最初は非常にイライラするように見えましたが、最初にデモを作成してから、反復的なアップグレードについて議論しましょう。価値があります。」

プロダクト マネージャーが迅速にデモを作成するプロセスは、MVP (Minimum Viable Product) と呼ばれます。中国の AI プロダクト マネージャーの第一期生として、Huang Zhao 氏は、モバイル インターネットの時代であっても、AGI の時代であっても、MVP は最も重要な製品であると信じています。重要なのは、製品の研究開発への投資に先行することであり、製品が狭い領域または簡単な検証方法でユーザーのニーズを満たすことができるという前提でのみ、後続の研究開発リンクに入ることができます。

「この種の問題は、人工知能ブームの最後の波で発生しました。当時、一部の新興企業は、自社製品のモデルを理解する前に、大工場から高給で技術人材を採用するのに忙しかったのです。生産されなければ、会社はゆっくりと消滅するだろう」と黄昭氏は語った。

簡単に言うと、Wu Haibo が開発したこの AI ツールは、衣料品のモデルの上半身画像を生成するものであり、これは仮想フィッティングの需要が最も高いランディング シナリオの 1 つでもあります。製品の写真を撮るためのモデルやシーンの選択、仲介業者やその他のリンクとのコラボレーションとコミュニケーション、プロセスが複雑でコストが高い、AIGCツールを介したワンクリック商業オークションは、これらの問題点を大幅に解決します。多くの中小規模の販売者、さらには国境を越えた電子商取引の販売者も含まれます。

製品を迅速かつ制御可能なコストで生産するために、Wu Haibo 氏は特定の技術ソリューションの選択において製品マネージャーの視点を好みます。

ワンクリック衣料品のCM撮影を実現する過程で最も難しい点は、AIGCが人が着用した衣服のリアルなドレープ感を生成することが難しいことであり、この問題を解決するためにより多くの研究開発費と時間を投資するのに比べて、ウー・ハイボ氏のアイデア アバターでオリジナルの写真を撮影する方が効率的かつシンプルです。「実際には、さまざまな種類のイノベーションがあります。現段階で最も重要なことは、ユーザーのニーズを実際に解決することではありません。」すべての問題はテクノロジーで解決する必要があり、これはプロダクトマネージャーの責任でもあります。キャラクターが何をするか。」

また、製品指向の考え方により、呉海波は画像フィルターのスタイルの問題、AIGCコンテンツ生成モデルの顔面崩壊の問題など、配信の詳細にもっと注意を払っていると判断され、技術研究開発テストに合格できるこれらの欠陥は致命的です。呉海波さんの目もあったので、彼もフォローしました。 社内チーム内でも論争がありましたが、最終的にはプロダクトマネージャーの考え方が相手を説得するために利用されました。

科学技術イノベーションのサイクル全体から見ると、確かに技術は製品より先に生まれ、発展しますが、技術がビジネスの世界に入り着地シナリオを求めた時点で、それはすでに「技術よりも先に製品」という新たな段階を切り開いています。技術革新の波がどれほど押し寄せているか、結局のところ製品にお金を払うのは市場とユーザーであり、プロダクトマネージャーは技術研究開発担当者と共闘、あるいは先を走らなければなりません。

さらに、ピンワン氏の観察によると、国内のAI分野で長年活動してきたウー・ハイボ氏のような多くのプロダクトマネージャーと創業チームのAIプロダクトリーダーは、今回のAGIウェーブでは全員Bを選択しているという。 -side をエントリポイントとして使用します。

Wu Haibo 氏の見解では、AGI テクノロジーは全体としてまだ開発の初期段階にあり、その後の製品の反復納品とチームの将来の運営を考慮すると、現時点では B エンド製品が比較的安全な選択肢です。現時点では C を選択する ハイエンド製品の場合、最初に直面するのは長期的な存続の問題です。

「さらに重要なことは、ChatGPT の現在の人気は、実際には、今年の初めに期待していたマルチモーダル コンテンツ生成機能を含む、AGI テクノロジのパラダイム イノベーションからあまりにも遠いということです。明確に考えてください。さらに、誰もが次のことを心配するでしょう。」 PC インターネットの後半とモバイル インターネット サイクルの長年の浮き沈みを経験した呉海波氏は、AGI の時代には入りたくない、と率直に言いました。 . 競合他社が簡単にコピーする製品をリピートする。

現在、「AI+教育」ロボット新興企業のプロダクトマネージャーとして働くZhang Jingyu氏も同様の感想を持っている。「モバイルインターネット技術革新の最終波の状況を覆すのは難しく、 「C エンドのトラフィックは依然として寡占状態です。より本質的には、AGI テクノロジーによって開拓されていない新しいニッチ市場が存在します。」

多くの最前線の上級 AI 製品マネージャーが Pinwan に語ったところによると、テクノロジー自体の熱意であろうと、資本市場の擁護であろうと、C エンド ユーザーのニーズを根本的に活用することはできません。実際、インターネット テクノロジーは、ユーザーのニーズをほぼ満たしています。 「C 側で AGI を実装することの難しさは、このテクノロジーを頻繁に使用することでどれだけ多くの社会的ニーズを解決しなければならないか、そしてそのより実際の使用シナリオの価値は何なのかということです。」

AGI テクノロジーの上陸シナリオを模索している大手メーカーや AI スタートアップ企業とは異なり、Haibo Wu は、AGI テクノロジーに対する強力な製品思考と理解を持ち、垂直分野で販売者およびユーザーと長年の経験を蓄積しています。明確なニーズを持ったチームは、ユーザーの問題点を「逆に」AGI テクノロジーに取り入れて答えを見つけ、実際の着陸シーンを見つけます。

**AI2.0時代に求められるプロダクトマネージャーとは？ **

プロダクトマネージャーは、伝統的な業界で誕生し、インターネット分野で非常に目を引く形で登場した職業であり、モバイルインターネットにおける初期の「神の創造」と「誰もが使える」急速な発展期を経験しています。そして、低迷期の「パイプライン プロダクト マネージャー」のいくつかの段階を経て、AGI テクノロジーの台頭により、新たな段階に入りました。

この新しい AI2.0 時代において、プロダクト マネージャーの中核となる競争力は大きく変化しました。

何よりもまず、プロダクト マネージャーは、AI2.0 時代の最もシンプルで不可欠な機能、つまり問題を解決するためのリソースの発見、提案、調整と統合に戻ります。 AGIによって周辺スキルがバブルのように崩壊したとき、AIに代替できないプロダクトマネージャーの能力は、トレンドの判断力、インタラクティブな関係性への深い洞察力、そして人間独特のインスピレーションと美学である。

ある意味、これはプロダクトマネージャーと技術研究開発の 2 つのタイプの仕事の違いでもあります。

市場の動向やユーザーの行動を長期にわたって注意深く観察しているため、プロダクト マネージャーは当然のことながらシナリオやニーズをより鋭く認識していますが、後者はテクノロジーを活用して需要を達成し、効率を向上させ、さらには技術革新を通じて根底にある生産性を破壊することにも優れています。

このかけがえのない違いは、プロダクトマネージャーや技術研究開発が不可欠であることを意味しており、一方の役割の優位性を誇張したり、他方の重要性を無視したりすると、製品そのものの競争力を損なうことになります。

例えば、Wu Haibo 氏の見解では、OpenAI と Google の最大の違いは、前者は完全なプロダクト マネージャーの視点を持っていることです。「OpenAI が作成した ChatGPT の多くの技術は Google によって開発されましたが、Google の技術革新はほとんどが影響力のある記事を発表することに止まります」 「そのテクノロジーは製品にどのように適用されますか? テクノロジーの実装をフォローし続けている人はいますか?」 対照的に、OpenAI もテクノロジー主導の企業ではありますが、テクノロジーベースの企業の 1 つです。最強。

同様に、現段階ではシリコンバレーおよび国内の AI2.0 企業/製品はすべてテクノロジー創設者/CTO によって主導されていますが、シリコンバレーの CTO は国内の CTO よりもプロダクト志向であることは認められます。ピンワン氏は、多くの国内大手企業の CTO と接触しており、国内の CTO が「ビジネスの方向性とニーズを決定できれば、テクノロジーの研究開発でそれを実現できる」と言っているのをいつも聞いていたと語ったが、シリコンバレーでは CTO は多くの場合、実装の一般的な方向性について製品所有者と議論する役割です。

プロダクト マネージャーの中核的能力の変化と役割の不在、および CTO の製品思考の欠如も、シリコン バレーにおける AGI テクノロジの C サイド アプリケーションが他の国よりも迅速かつ多く実装されている理由の 1 つである可能性があります。中国。

さらに、AI2.0 時代では、プロダクト マネージャーは以前よりもテクノロジーを「理解する」ことが求められます。

インターネット時代のプロダクト マネージャーが、テクノロジーはボーナスであって必要なスキルではないことを理解しているのであれば、AI プロダクト マネージャーの技術的境界の理解と認識が、製品のイノベーションと反復の次のステップを決定することになります。 AI2.0 時代には、「オタク」タイプのプロダクト マネージャーの人気がさらに高まるでしょう。

さらに重要なことに、多くの上級業界関係者は、AI2.0 時代のプロダクト マネージャーは垂直分野に深く入り込み、専門知識を取得し蓄積する必要があると考えています。

「着陸シナリオとして特定の業界を必ず見つけてください。これは、『AI+ 着陸業界』として理解できます。後者は、製品マネージャーが命を救うために使用されます。」 工場の同僚、純粋に集中しすぎたためAIベースの製品と、特定の上陸産業への蓄積を無視した製品は、テクノロジーサイクルが過ぎた後に排除される高単価の人材の最初のグループとなった。

「このタイプのプロダクト マネージャーは、初期の頃は業界で最も高価（給与も高かった）でしたが、ほとんどの場合、彼らはハンマーで釘を探していて、どの業界にも垂直ではありませんでした。また、彼らは、 「彼らは技術革新に対して最も脆弱です。彼らは垂直産業で適切な雇用の機会さえ見つけることができません。」張静宇氏は、盲目的にトレンドを追い、大型モデルの製品に変革するのではなく、落ち着いてチャンスについて考える方がよいと述べました。これは、業界の AGI テクノロジーと実際に組み合わせることができます。

ここ数年、呉海波氏はチームを率いて毎日製品を作っていますが、それでも毎年数百冊の AI 専門論文を読む量を維持しているため、業界の最前線の変化に対してより敏感になり、時にはイノベーションの方向性を予感させながら、彼が構築した WeShop は、5 月中旬の公開以来、わずか 2 か月で 100,000 社近くの企業ユーザーを獲得しており、すでにうらやましい成果です。

「私たちは成長率が少し速いとさえ感じていますが、これによって技術の反復や製品のアップグレードが促進される可能性もあります。現時点では、製品所有者が短期製品間のリソース競争の問題をどのように解決できるかが試されています。顧客の成長後の長期的なニーズにも対応します。」

Wu Haibo 氏は、AGI でプロダクト マネージャーとして働きながら、プロダクト マネージャー業界の変化にも注目しています。

Wu Haibo 氏は Pinwan 氏に対し、2 種類の AI プロダクト マネージャーについて最も懸念していると述べ、「1 人は才能のある選手ですが、私たちのチームには適していない可能性があり、無理に統合する必要はありません。私たちは機会を探します」と語った。 「成長志向のプロダクトマネージャーは、ロジックとテクノロジーのセンスは優れていますが、組織内に成長環境を提供する必要があり、それが次の段階で注力することです。」

AI の新時代の到来を前に暗闇の中で奮闘するプロダクト マネージャー、出典: Midjourney 作成

同時に、国内のAI人材市場における競争も激化している。

Jin Chen 氏は、頻繁に使用していたいくつかのサードパーティの採用プラットフォームで、AI プロダクト マネージャーのポジションの数は大幅に増加していないものの、各ポジションの競合他社の数が前年比で急激に増加していることに気付きました。変革のアイデアを諦めるために、計画を立てる前に、まず満足のいかないオファーを受け入れ、敷居に足を踏み入れたいと思うこともあります。

Wu Haibo 氏によると、ここ数カ月間、海外での職歴を持つ AI 人材が開発のために中国に戻ることを選択するケースが増えています。「採用プロセス中に、そのような人材の割合が大幅に増加していることがわかりました。彼らと比較すると、確かにそうです」 「彼らが国内のAI人材よりも技術的に優れているという意味ではありません。人材は素晴らしいですが、彼らは製品についてより多くのアイデアを持っています。」 また、呉海波氏は、国内のAI人材のほとんどがまだ大工場に群がっているとき、これらのAI帰国者の選択はより優れていると述べました。カジュアルでオープンな雰囲気があり、多くは中小規模のスタートアップ企業である傾向があります。

プロダクト マネージャーのグループに広がる不安と混乱は、短期的には解消するのが難しく、テクノロジー サイクルの間の穴に落ちたようなもので、一時的に過小評価され、無視されますが、それでも、インタビューを受けたプロダクト マネージャーのほぼ全員が、全員が「この業界に入ったことを後悔せず、辞めるつもりもありません。

「これは個人として時代の最前線に立つことができる数少ない職業であり、その感覚が好きです。」と彼らは言いました。