本文所指的“野路子”转岗通常包含以下两种情况：
- 没有产品经验，直接瞄准AI产品经理岗位。
- 以“学会”为目标学习AI大模型知识，而非以项目和落地为主导，学习方向零散，缺乏实际应用场景。
误区一：停留在“个人效率工具”，而非“产品化应用”
“使用”与“应用”虽一字之差，对产品经理而言却是能力层次的分水岭。许多人误以为熟练使用各类AI工具、会编写提示词就等于“会用AI”。然而，当面试官将问题从个人使用层面提升至产品设计层面时，差距便暴露无遗。
例如，面试官可能会问：
- “如果把你这些用法做成一个可对外售卖的产品，你会如何设计？”
- “你将如何控制AI行为，确保输出的稳定性和可预期性？”
- “这套方案，如何与企业现有的IT系统对接？”
此时，若你的经验仅停留在提升个人效率、为同事编写提示词模版或搭建自动化小工具，便难以给出令人满意的回答。这些能力只是产品经理的基本功，而非核心竞争力。
产品经理的核心价值，在于能将“有效的方法”抽象为稳定的、可运营的交互模式与产品逻辑。解决这个问题的核心在于，将你的经验与想法转化为一个哪怕初步但完整的“智能体”或工作流产品。例如，使用Dify等低代码平台快速构建一个赋能具体业务场景的应用原型，这本身就是从“使用者”向“构建者”跨越的关键一步。
误区二：知识碎片化，缺乏体系与验证能力
为转岗而学习最忌讳“闭门造车”。不少求职者东拼西凑地学习了大量知识：从模型训练算法、提示词框架到各种工具平台（如Dify、Coze）的搭建。虽然收藏了许多模板和工作流，却无法将其串联到具体应用中，更关键的是缺乏验证知识真伪的能力。
一个典型的例子是面试中关于“大模型幻觉”的提问。常见但片面的回答是：“因为模型不知道事实，且训练数据不全，所以产生幻觉。解决方法是在提示词中要求模型不编造信息，或使用RAG技术。”
这个回答并未触及本质。幻觉的根源深植于大模型的概率生成式训练机制，仅通过提示词约束或引入外部知识库（RAG）并不能从根本上解决问题，需要结合更系统的技术方案进行缓解。如果你无法辨别上述回答的不足之处，说明当前的知识体系尚不足以支撑实战。
体系化的知识意味着你不仅知道“是什么”，更理解“为什么”以及“在何种场景下如何用”。这对于设计可靠、可控的AI产品至关重要。
误区三：缺乏可验证的实践项目
“没有经验就找不到工作，找不到工作就没有经验”是一个常见的困境。但实际上，在AI领域，从零开始实践一个项目的成本已几乎为零。GitHub上每天都有大量的AI开源项目涌现，为学习者提供了绝佳的参考和起点。
企业招聘时，并非苛求你必须有名企的AI项目经历，他们真正看重的是你“将一个AI想法落地为可用产品”的能力。无论是利用Coze/Dify等可视化工作流工具，还是通过AI辅助编程（Vibe Coding），在数小时内搭建一个最小可行产品（MVP）是完全可行的。
以下是根据大量企业需求与成功案例总结的几类高价值实践方向，完成它们能覆盖市场上绝大多数相关岗位要求：
1. 基于RAG的智能问答类项目
尽管存在争议，但RAG（检索增强生成）技术在企业内部知识管理、智能客服等场景中需求旺盛，是目前对接私有知识最高效的路径之一。
2. 内部效率赋能工具
对于已完成数字化转型的大型传统企业，利用AI为各业务线提效是当前IT部门的重点任务。这类项目贴近业务，容易产出可衡量的价值。
3. 营销与内容创作赋能
AI在营销文案、广告创意、内容生成等方面具有天然优势。跨境电商、SaaS公司及新媒体团队对此类岗位需求广泛，项目见效快。
通过动手完成上述类型的项目，你将不仅获得可写进简历的实战经验，更能深刻理解AI产品从构思、设计、开发到迭代的全过程，从而在面试中展现出远超理论学习者的竞争力。 | 
发表于 4 天前
|
查看: 14|
回复: 0
