5 речей, які насправді працюють для злому AI PM: 1. Створюйте презентацію в публічному просторі та діліться своїм навчальним шляхом. Не витрачайте час на дорогі курси. Найкраща освіта безкоштовна, потрібно лише виконувати роботу. Створюйте демо-версії, створюйте робочі процеси зі штучним інтелектом, знімайте відео, що демонструють ваш процес. Позиціонуйте себе як людину з цікавими ідеями та діліться ними публічно для зворотного зв'язку. Таким чином ви також тестуєте стрес, чи достатньо ви мислите масштабно чи досить цікаво. Спілкуйтеся на заходах зі штучним інтелектом, але що важливіше, створюйте собі ім'я на соціальних платформах. Ведіть бесіди. Покажіть свою роботу. 2. LinkedIn – це місце, де насправді виникають можливості AI PM, і вам потрібно грати в гру стратегічно. Усі, хто займається управлінням продуктами зі штучним інтелектом, є в LinkedIn. Оптимізуйте свій профіль як з урахуванням того, що ви публікуєте, так і з урахуванням того, як вас бачать рекрутери. Надсилайте 30 запитів на підключення на день рекрутерам, продакт-менеджерам та вищому керівництву. Не персоналізуйте кожен запит, обсяг створює майбутні можливості, які розкриваються пізніше. Великий зсув: коментарі зараз приносять більше показів, ніж публікації. Коментуйте вдумливо і часто, але ніколи не використовуйте штучний інтелект для своїх коментарів. Напишіть їх самі. Таким чином ви отримуєте реальну видимість і зчеплення з іншими користувачами. 3. Проводьте безкоштовні дослідження, як справжній прем'єр-міністр. Відвідайте сторінки історій клієнтів на сайтах Anthropic, OpenAI та Gemini. Вивчіть, як компанії насправді використовують штучний інтелект, які проблеми вирішують, які результати отримують, які закономірності вимальовуються. Створіть власну базу даних прикладів використання штучного інтелекту. Це стає вашою золотою жилою досліджень. Потім потренуйтеся зіставляти задачі з рішеннями: для кожного випадку використання запитайте себе, чи дійсно ШІ є найкращим рішенням, чи є щось краще. Це традиційна робота PM, просто застосована до ШІ. Найкраща освіта приходить не з курсів, а з вивчення реальних продуктів. 4. Кожна робота PM стає роботою AI PM, незалежно від того, говорить про це назва чи ні. Введіть у пошук «AI Product Manager», і ви не знайдете багато результатів. Але подивіться на будь-яку посадову інструкцію PM, і ви побачите, що вимоги змінилися: розуміння LLM, знання RAG та evals, досвід використання інструментів AI для продуктивності. Навіть якщо ви не створюєте основні продукти зі штучним інтелектом, вам потрібні навички штучного інтелекту, щоб залишатися конкурентоспроможним. Інженери в 10 разів продуктивніші з інструментами штучного інтелекту. Керівники проєктів, які не відповідають цій продуктивності, залишаться позаду. Назви посад ще не наздогнали, але вимоги вже є. 5. Припиніть навчання і почніть будувати з 4-кутним каркасом. Найбільша помилка початківців ШІ-менеджерів — це витрачати місяці на вивчення нейронних мереж, науки про дані, математики та статистики. До того часу, коли вони закінчують, їхня мотивація насправді щось будувати зникає. Замість цього оцінюйте кожну ідею продукту штучного інтелекту з чотирьох сторін: чи є вона цінною (чи вирішує вона реальну проблему)? Чи можна його використовувати (чи можуть люди насправді його використовувати)? Чи можливо це (які моделі та технологічна інфраструктура вам потрібні)? Чи є вона життєздатною (чи має вона сенс для бізнесу)? Ось і все. Вам не потрібен доктор філософії в галузі машинного навчання, щоб перевірити ці чотири речі. Вам потрібна допитливість, дослідження клієнтів і готовність доставляти. Повна розмова тут: