5 ting som faktisk fungerer for å bryte seg inn i AI PM: 1. Bygg offentlig og del læringsreisen din. Ikke kast bort tid på dyre kurs. Den beste utdanningen er gratis, du må bare gjøre jobben. Bygg demonstrasjoner, lag AI-arbeidsflyter, lag videoer som viser prosessen din. Posisjoner deg selv som en med interessante ideer og del dem offentlig for tilbakemelding. Det er også slik du stresstester om du tenker stort nok eller tenker interessant nok. Nettverk på AI-arrangementer, men enda viktigere, skap et navn for deg selv på sosiale plattformer. Ha samtaler. Vis arbeidet ditt. 2. LinkedIn er der AI PM-muligheter faktisk skjer, og du må spille spillet strategisk. Alle innen AI-produktadministrasjon er på LinkedIn. Optimaliser profilen din for både hva du legger ut og hvordan rekrutterere ser deg. Send 30 tilkoblingsforespørsler per dag til rekrutterere, produktsjefer og seniorledere. Ikke tilpass hver eneste forespørsel, volum skaper fremtidige muligheter som avslører seg senere. Det store skiftet: kommentarer gir flere visninger enn innlegg akkurat nå. Kommenter gjennomtenkt og ofte, men bruk aldri AI for kommentarene dine. Skriv dem selv. Det er slik du får reell synlighet og trekkraft med andre brukere. 3. Gjør gratis forskning som en ekte statsminister ville gjort. Besøk kundehistoriesidene på Anthropic, OpenAI og Geminis nettsteder. Studer hvordan bedrifter faktisk bruker AI, hvilke problemer de løser, hvilke resultater de får, hvilke mønstre som dukker opp. Bygg din egen database med brukstilfeller for kunstig intelligens. Dette blir din forskningsgullgruve. Øv deretter på å matche problemer med løsninger: for hvert brukstilfelle, spør deg selv om AI virkelig er den beste løsningen eller om det er noe bedre. Dette er tradisjonelt PM-arbeid, bare brukt på AI. Den beste utdanningen kommer ikke fra kurs, den kommer fra å studere ekte produkter. 4. Hver PM-jobb blir en AI PM-jobb enten tittelen sier det eller ikke. Søk etter "AI Product Manager" og du vil ikke finne mange resultater. Men se på en hvilken som helst PM-stillingsbeskrivelse, og du vil se at kravene har endret seg: forståelse av LLM-er, kunnskap om RAG og evals, erfaring med å bruke AI-verktøy for produktivitet. Selv om du ikke bygger kjerneprodukter for kunstig intelligens, trenger du ferdigheter innen kunstig intelligens for å holde deg konkurransedyktig. Ingeniører er 10 ganger mer produktive med AI-verktøy. PM-er som ikke matcher den produktiviteten vil bli etterlatt. Stillingstitlene har ikke fanget opp ennå, men kravene har allerede gjort det. 5. Slutt å studere og begynn å bygge med 4-vinklet rammeverk. Den største feilen ambisiøse AI-PM-er gjør er å bruke måneder på å lære nevrale nettverk, datavitenskap, matematikk og statistikk. Når de er ferdige, er motivasjonen deres til å faktisk bygge noe borte. Evaluer i stedet hver AI-produktidé gjennom fire vinkler: Er det verdifullt (løser det et reelt problem)? Er det brukbart (kan folk faktisk bruke det)? Er det gjennomførbart (hvilke modeller og teknisk infrastruktur trenger du)? Er det levedyktig (gir det forretningsmessig mening)? Det er det. Du trenger ikke en doktorgrad i maskinlæring for å validere disse fire tingene. Du trenger nysgjerrighet, kundeundersøkelser og viljen til å sende. Hele samtalen her: