5 вещей, которые действительно работают для того, чтобы пробиться в AI PM: 1. Стройте на публике и делитесь своим обучающим путем. Не тратьте время на дорогие курсы. Лучшее образование бесплатное, вам просто нужно работать. Создавайте демонстрации, создавайте AI-рабочие процессы, делайте видео, показывающие ваш процесс. Позиционируйте себя как человека с интересными идеями и делитесь ими публично для обратной связи. Это также способ проверить, достаточно ли вы мыслите масштабно или интересно. Налаживайте связи на AI-мероприятиях, но, что более важно, создавайте имя для себя на социальных платформах. Ведите беседы. Показывайте свою работу. 2. LinkedIn — это место, где на самом деле происходят возможности для AI PM, и вам нужно играть стратегически. Все в управлении продуктами AI находятся на LinkedIn. Оптимизируйте свой профиль как для того, что вы публикуете, так и для того, как вас видят рекрутеры. Отправляйте 30 запросов на добавление в день рекрутерам, менеджерам по продуктам и старшим руководителям. Не персонализируйте каждый запрос, объем создает будущие возможности, которые проявятся позже. Большой сдвиг: комментарии сейчас создают большее количество показов, чем посты. Комментируйте вдумчиво и часто, но никогда не используйте AI для ваших комментариев. Пишите их сами. Вот как вы получаете реальную видимость и внимание других пользователей. 3. Проводите бесплатные исследования, как настоящий PM. Посетите страницы историй клиентов на сайтах Anthropic, OpenAI и Gemini. Изучите, как компании на самом деле используют AI, какие проблемы они решают, какие результаты получают, какие паттерны возникают. Создайте свою собственную базу данных случаев использования AI. Это станет вашей золотой жилой для исследований. Затем практикуйтесь в сопоставлении проблем с решениями: для каждого случая использования задавайте себе вопрос, действительно ли AI является лучшим решением или есть что-то лучшее. Это традиционная работа PM, просто примененная к AI. Лучшее образование не приходит из курсов, оно приходит из изучения реальных продуктов. 4. Каждая работа PM становится работой AI PM, независимо от того, говорит ли об этом название. Ищите "AI Product Manager", и вы не найдете много результатов. Но посмотрите на любое описание работы PM, и вы увидите, что требования изменились: понимание LLM, знание RAG и оценок, опыт использования AI-инструментов для повышения продуктивности. Даже если вы не создаете основные AI-продукты, вам нужны навыки AI, чтобы оставаться конкурентоспособным. Инженеры в 10 раз более продуктивны с AI-инструментами. PM, которые не соответствуют этой продуктивности, останутся позади. Названия должностей еще не успели за этим, но требования уже изменились. 5. Перестаньте учиться и начните строить с помощью 4-угловой модели. Самая большая ошибка, которую совершают начинающие AI PM, — это месяцы, проведенные за изучением нейронных сетей, науки о данных, математики и статистики. К тому времени, как они заканчивают, их мотивация на самом деле создать что-то исчезает. Вместо этого оцените каждую идею AI-продукта через четыре угла: является ли она ценной (решает ли она реальную проблему)? Является ли она удобной (могут ли люди на самом деле ее использовать)? Является ли она осуществимой (какие модели и технологическая инфраструктура вам нужны)? Является ли она жизнеспособной (имеет ли она смысл для бизнеса)? Вот и все. Вам не нужна степень PhD в машинном обучении, чтобы подтвердить эти четыре вещи. Вам нужно любопытство, исследование клиентов и готовность к реализации.