5 cosas que realmente funcionan para entrar en AI PM: 1. Construya en público y comparta su viaje de aprendizaje. No pierdas el tiempo en cursos caros. La mejor educación es gratuita, solo tienes que hacer el trabajo. Cree demostraciones, cree flujos de trabajo de IA, haga videos que muestren su proceso. Posiciónate como alguien con ideas interesantes y compártelas públicamente para recibir comentarios. Así es también como se prueba si está pensando lo suficientemente grande o lo suficientemente interesante. Establezca contactos en eventos de IA, pero lo que es más importante, cree un nombre para usted en las plataformas sociales. Tener conversaciones. Muestra tu trabajo. 2. LinkedIn es donde realmente ocurren las oportunidades de AI PM y debe jugar el juego estratégicamente. Todos en la gestión de productos de IA están en LinkedIn. Optimiza tu perfil tanto para lo que publicas como para cómo te ven los reclutadores. Envíe 30 solicitudes de conexión por día a reclutadores, gerentes de producto y líderes sénior. No personalice cada solicitud, el volumen crea oportunidades futuras que se revelan más tarde. El gran cambio: los comentarios generan más impresiones que las publicaciones en este momento. Comenta con cuidado y frecuencia, pero nunca uses IA para tus comentarios. Escríbelos tú mismo. Así es como obtienes visibilidad y tracción reales con otros usuarios. 3. Haz una investigación gratuita como lo haría un verdadero PM. Visite las páginas de historias de clientes en los sitios web de Anthropic, OpenAI y Gemini. Estudie cómo las empresas realmente usan la IA, qué problemas resuelven, qué resultados obtienen, qué patrones surgen. Cree su propia base de datos de casos de uso de IA. Esto se convierte en tu mina de oro de investigación. Luego, practique hacer coincidir los problemas con las soluciones: para cada caso de uso, pregúntese si la IA es realmente la mejor solución o si hay algo mejor. Este es el trabajo tradicional de PM, solo aplicado a la IA. La mejor educación no proviene de los cursos, sino del estudio de productos reales. 4. Cada trabajo de PM se está convirtiendo en un trabajo de PM de IA, ya sea que el título lo diga o no. Busque "Gerente de producto de IA" y no encontrará muchos resultados. Pero mire cualquier descripción del trabajo de PM y verá que los requisitos han cambiado: comprensión de LLM, conocimiento de RAG y evaluaciones, experiencia en el uso de herramientas de IA para la productividad. Incluso si no está creando productos básicos de IA, necesita habilidades de IA para mantenerse competitivo. Los ingenieros son 10 veces más productivos con las herramientas de IA. Los PM que no coincidan con esa productividad se quedarán atrás. Los títulos de trabajo aún no se han puesto al día, pero los requisitos ya lo han hecho. 5. Deja de estudiar y comienza a construir con el marco de 4 ángulos. El mayor error que cometen los aspirantes a PM de IA es pasar meses aprendiendo redes neuronales, ciencia de datos, matemáticas y estadística. Para cuando terminan, su motivación para construir algo se ha ido. En su lugar, evalúe cada idea de producto de IA a través de cuatro ángulos: ¿Es valioso (resuelve un problema real)? ¿Es utilizable (la gente realmente puede usarlo)? ¿Es factible (qué modelos e infraestructura tecnológica necesitas)? ¿Es viable (tiene sentido comercial)? Eso es todo. No necesita un doctorado en aprendizaje automático para validar estas cuatro cosas. Necesita curiosidad, investigación de clientes y la voluntad de enviar. Conversación completa aquí: