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。
- 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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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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