来源:互联网 更新时间:2026-06-02 19:57
这是一个普通创业者与打工人写的文章(全文约4360字),10年是一个周期,希望能为您带来一点思考启发。

图源:Kimi关于标题的建议
基于大家对AI很重要的这一共识,当前有两个场景:
1、企业(包括传统企业和互联网企业)如何实现AI转型或用好AI;
2、产品经理如何转型AI产品经理。
本文希望从个人真实经历出发,探讨当下的AI市场与AI产品经理那些事。
一方面,行业大佬做出预判:这是一波比移动互联网更大的红利。另一方面,很多观点在碰撞。行业共识逐渐清晰——傅盛和朱啸虎两位老总去年有过观点碰撞,今年达成了和解(详见《傅盛朱啸虎一年再辩AI大模型一年之变》)。
综合来看:
1)当前OpenAI虽然估值高但还没盈利,是否会成为泡沫是一个可讨论的话题。关键就看GPT5什么时候出来了。大模型创业可能会成为泡沫,但AI应用不会,这波红利堪比移动互联网。
2)小参数大模型开始盛行,苹果等公司也专注小参数,为了在手机端即可跑模型应用,对开发者是利好。
3)2024下半年会有一批有代表性的AI应用跑出来。
仅针对agent智能体来说,看好在社交和游戏中的应用。传统游戏如诸神、赛马娘等,带有模拟经营和养成的属性,玩家是上帝视角,但并非真养成——之前的可能性都是预设好的。而agent智能体能实现模拟现实的养成:不同角色在游戏中恋爱结婚生子,每个家庭再养育出不同属性的新角色,此时一个游戏就是一个虚拟世界。有没有一种可能,我们其实就是造物者创作的一个个智能体?
以下几个观点也很有意思:
1)站在AI很重要的角度,AI创业没有蓝海,都是红海;
2)先考虑这个市场有多少肉,再考虑这个市场有多少狼抢;
3)现在看起来过了一段红利期,更大时间跨度下,还有更多的红利(比如之前做今夜酒店时,获客成本涨到4块多就觉得红利过去了,营销成本投不下手,现在10年后回头看,当时还正是最好的时候);
4)AI+SaaS的优势体现在不是售卖软件,而是应该售卖最终的交付成果;
5)挑一个你喜欢的和你擅长的事做。
这几个观点与本文要写的方向不谋而合,起到互相支撑的作用,刚好放在前面分享。
基于一些实操的AI落地项目(后面会分享),实际聊了不少AI企业的就业机会,谈谈观察到的几点:
1)鱼龙混杂,求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到offer,除了看boss直聘的招聘评价,一定要提前收集其他信息,如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。
2)一些公司实际上没搞懂用AI能为自己企业带来什么价值,只是处于焦虑或跟风心态要做AI。这部分企业可以聊,但要求求职者要有咨询和商业化的思维,能帮公司厘清业务增长机会。
3)不同公司对AI产品经理的定位不同,所以招聘市场上对AI产品经理的岗位职责和任职要求也不同,慢慢会统一标准,这也是产品经理转型的机会。
4)有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会,类似之前的“互联网+”,目前应用层的机会在“AI+行业”,只懂AI或只懂行业是不够的。还有就是业务创新,找到细分的场景痛点并完成PMF验证,海外有很多优秀案例。
这里做一下划分,仅供娱乐和参考。
对应传统互联网PM也有三个层级:
1)负责功能模块与执行细节;
2)负责整体系统与产品架构;
3)熟悉行业竞争格局与商业运营策略。
总结来说,对AI产品经理要求懂得技术框架,不一定要了解技术细节,而是对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI说白了也是工具和手段,产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。
举一些落地案例(2017年就开始关注机器学习,还报了风变的Python课程,不过当时没有深入研究)。
场景:在班主任日常工作中,批改作业占据了50%以上的时间。这里的作业不是简单的选择题(有标准答案),而是包含创意创作和问答题,如孩子拖动编程积木来实现一个作品,还有孩子自己根据人物讲一个故事。
目标:扩大班主任的服务半径,提高对学生和家长的服务效率。
痛点:现有的作业批改方式无法统一标准,对于问答题和创作题的评分存在主观性,影响了教学质量和效率。
原理:利用BERT机器学习模型(准确来说是BERT的变种),结合老师的批注(正样本和负样本),实现作业的自动和标准化批改。
期望结果:理解和模拟老师的评分逻辑,减轻老师的工作负担。
落地结果:自动批改节省班主任50%以上的时间,服务半径从50人扩大到200人。
场景:海关在对申报货物查验时,需要保证单货一致(所有关务风险,如夹藏、瞒报、违禁品等,都可以理解为单货不符)。
痛点:客户通过顺丰申报的品名,不一定是真实品名,存在顺丰货物被海关查验导致整车被扣的风险。
解决方案:推动关务部门与AIOT部门的跨部门合作,应用AIOT的智慧安检判图标签(如是否含有液体或粉末)与货物品名对应的标签比对(如衣服对应的是常规标签),再输出是否有风险的结论给中转场人员(开箱查验)。
落地结果:风控识别开箱复核有效率提升,成功识别重大货物风险。
以上都是在实操中遇到的案例,在顺丰还有其他一些实践,如需要根据客户申报的品名准确归类到大陆海关商编(10位),在输入足够的情况下算法是可以归类到10位,但会要求客户下单补充更多信息(提高下单门槛),权衡的一个做法是先归类到6位商编(国际通用的分类),再根据历史库归类到10位商编。
总结一下:在一些大公司或甲方公司的AI部门,会有更好的商业化落地方案。原因可能是有数据才有AI,大公司本身有自己的一方数据,在目前大家重新对数据资产有新的认知时,一手数据就是资源,而公开市场上的数据已经有大模型提供基础能力了。
最后说一点感性的认知和经历,供同行交流参考。
有时会想:如果穿越回2014年,22岁毕业时,还会选择创业吗?
2014年,国家提倡大众创业、万众创新,正是移动互联网的红利时代。在深圳的咖啡馆,能遇到很多聊项目的创业者和投资人。当时也参与了移动互联网创业,和朋友做了一款帮人养成好习惯的APP,积累了百万用户,拿了一些投资。从大学做交友网站开始,认识了很多牛人:小红书、快看漫画、礼物说、兼职猫等第一批移动应用创业者或运营负责人,都成了各自领域的佼佼者。
然而创业项目由于对商业化思考较浅,且“好习惯”这个概念较泛(养成好习惯比较反人性),在“工具+社区”的模式中没有很好的商业化落地,最终折戟。
机缘巧合,通过紫牛创业营了解到傅盛总,也看了傅盛总的一些文章和演讲(关于傅盛认知三部曲)。抱着试一试的心态给傅盛总发了邮件,希望去猎豹移动学习怎么做产品和微创新。傅总也真的回邮件并让约HR面试了——至今仍感谢傅总当年的点拨和引荐。
后来从北京回到深圳,加入了一家编程教育初创公司,经历了公司从100多人到2000多人的快速发展。当时教育行业的核心逻辑从服务效果交付,卷到了各种投流获客,获客成本CAC的上升导致ROI惨不忍睹(分直播课和录播课,电销和社群营销)。然后双减政策来了,广告金主中就看不到教育企业的影子了。
再后来加入某家大厂做跨境物流业务,一晃已毕业10年。
2024年,在个人生活发生转变的同时,时代的浪潮也从移动互联网应用转为了AI应用。一方面,行业大佬做出预判,这是一波比移动互联网更大的红利。另一方面,毕业生难找工作,大厂降本增效或海外驻点,此时选择变得尤为重要。对行业和趋势的判断,也成为人生十字路口选择中要往哪个方向走的信标。
回到一开始的问题:如果穿越回2014年,是否还会选择创业?答案肯定是会的,只是如果真能带着2024的认知回去,那就是穿越爽文了。从务实的角度来看,以你相信什么、想成为什么去预判未来10年,是可以实现的。
举几个例子:雷军在上大学时看了《硅谷之火》这本书,才塑造了现在的雷总。傅盛在上大学时看了《联想为什么》,以及后续他在采访中提到的经历,才塑造了现在的傅总。而90后这一代,也有很多影响很深的书和产品,如林军的《沸腾十五年》,产品如人人网、微博、微信、陌陌等。
(图源:豆瓣读书)
那00后这一代呢?目前已越来越多00后创业当老板或加入创业公司。如B站UP主大狸子切切里,一个00后的女生,视频风格没有很严肃的测评,从零开始商业化做大还没影响观众缘,最新一期视频展示了公司的500平工作室设计建造模拟经营,成为年轻人梦寐以求投简历的公司。还有之前在编程猫认识的第一批管培实习生,也已经在行业大牛创立的AI创业公司中担任产品负责人了。
他们让我们看到了另一种可能性——当然大环境还是年轻人难就业,或者去到一些不靠谱的公司,每天被PUA的情况更多。只是在信心比黄金更重要的当下,我们需要看到这样的“幸存者偏差”。
李一舟在一期播客中提到,我们每个人内心都有点羞耻(也许叫坦诚更合适)的想法:我明明是个A,怎么活成这个B样了呢?之前还看了胡延瑞胡总的文章《大厂产品经理并非产品经理》,很多观点也很认同。产品经理最初的梦想是改变世界,怎么就慢慢躺平了呢?
比认知更重要的,还是心力(心性、心态)。这个和AI产品经理社群团长hanniman的观点也一致。
在红利来临的时代,我们能否不躺平,而是拥抱变化,持续学习?
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