大厂里做AI产品经理的人，现在正经历一场大转变，从以前卖弄技术变到现在深入行业挖痛点。OpenAI、谷歌这些科技巨头也在拼命推动AI落地，这股风气让大家都不得不跟着变。过去简历上写几句熟悉GPT-4或者Prompt工程就能拿到面试机会的日子一去不复返了。现在大公司招人眼光更刁钻，特别看重AI产品经理能不能解决实际问题。 以前大家觉得大模型一出就是职业黄金期，但现在调用个API根本不算啥本事了。真本事是得把AI能力跟行业里的麻烦事儿结合起来。比如电商那边有个经理，把重心从写商品文案转到帮卖家清库存。他们通过分析评论和供应链数据，重新定位那些卖不动的货，再生成文案，结果清仓率一下提升了47%。医疗那边也一样，重点从诊断变成整理病历了，省了医生30%的写字时间。 现在的AI产品经理不能只跟算法工程师打交道了，还得跟行业专家、运营、数据分析、法务这些人一起干活。比如教育领域搞个性化学习系统，产品经理得跟老师聊知识点难点，跟数据分析师设计埋点收集行为数据，跟法务确认数据是不是合法合规，最后还得跟运营一起想办法留住用户。有些公司甚至要求经理懂点行话，比如做金融的得知道信贷是咋回事儿。 想要适应新规矩，得走三步：选对赛道、补全能力、小步快跑。选赛道就是要找那些问题多、数据多、大家愿意花钱买服务的地方。比如ToB领域的合同审核或者供应商尽调，ToC领域的宠物健康咨询或者简历优化。可以翻翻行业报告里的痛点Top3找找还没被AI搞定的地方。补全能力就是在三个月里学会行业知识和跨部门合作。先读公众号和报告建立基本概念，再去采访真实用户搞懂需求，最后主动找公司内部的专家聊聊工作流程和KPI指标。 做东西千万别太炫技了，要用MVP验证价值。比如开发电商选品功能的时候，可以先用ChatGPT配上Excel做个简单版本试试逻辑行不行，再去做自动化系统。避免那种辛辛苦苦做出来却没人用的尴尬事。 这条赛道竞争很激烈，但归根结底还是看谁能真解决问题。从追新技术到扎根具体场景，从一个人干变成跨部门合作，这是所有想做AI产品的人都得走的路。你觉得以后AI会在哪几个行业突然爆发呢？