AI PM'ye girmek için gerçekten işe yarayan 5 şey: 1. Herkese açık olarak oluşturun ve öğrenme yolculuğunuzu paylaşın. Pahalı kurslarla zaman kaybetmeyin. En iyi eğitim ücretsizdir, sadece işi yapmanız gerekir. Demolar oluşturun, yapay zeka iş akışları oluşturun, sürecinizi gösteren videolar hazırlayın. Kendinizi ilginç fikirleri olan biri olarak konumlandırın ve geri bildirim için bunları herkese açık olarak paylaşın. Yeterince büyük düşünüp düşünmediğinizi veya yeterince ilginç düşünüp düşünmediğinizi de bu şekilde stres testi yaparsınız. Yapay zeka etkinliklerinde ağ kurun, ancak daha da önemlisi sosyal platformlarda kendinize bir isim yaratın. Konuşmalar yapın. Çalışmanızı gösterin. 2. LinkedIn, AI PM fırsatlarının gerçekten gerçekleştiği yerdir ve oyunu stratejik olarak oynamanız gerekir. Yapay zeka ürün yönetimindeki herkes LinkedIn'de. Profilinizi hem ortaya koyduklarınıza hem de işe alım görevlilerinin sizi nasıl gördüğüne göre optimize edin. İşverenlere, ürün yöneticilerine ve üst düzey liderlere günde 30 bağlantı isteği gönderin. Her bir isteği kişiselleştirmeyin, hacim daha sonra ortaya çıkan gelecekteki fırsatları yaratır. Büyük değişim: yorumlar şu anda gönderilerden daha fazla gösterim sağlıyor. Düşünceli ve sık sık yorum yapın, ancak yorumlarınız için asla yapay zeka kullanmayın. Bunları kendiniz yazın. Bu şekilde diğer kullanıcılar arasında gerçek görünürlük ve çekiş elde edersiniz. 3. Gerçek bir PM'nin yapacağı gibi ücretsiz araştırma yapın. Anthropic, OpenAI ve Gemini'nin web sitelerindeki müşteri hikayesi sayfalarını ziyaret edin. Şirketlerin yapay zekayı gerçekte nasıl kullandıklarını, hangi sorunları çözdüklerini, hangi sonuçları aldıklarını, hangi kalıpların ortaya çıktığını inceleyin. Yapay zeka kullanım senaryolarından oluşan kendi veritabanınızı oluşturun. Bu sizin araştırma altın madeniniz olur. Ardından sorunları çözümlerle eşleştirme alıştırması yapın: her kullanım durumu için kendinize yapay zekanın gerçekten en iyi çözüm olup olmadığını veya daha iyi bir şey olup olmadığını sorun. Bu, yalnızca yapay zekaya uygulanan geleneksel PM çalışmasıdır. En iyi eğitim kurslardan gelmez, gerçek ürünleri incelemekten gelir. 4. Her PM işi, başlıkta öyle yazsın ya da yazmasın, bir AI PM işi haline geliyor. "AI Ürün Yöneticisi"ni arayın ve çok fazla sonuç bulamazsınız. Ancak herhangi bir PM iş tanımına baktığınızda gereksinimlerin değiştiğini göreceksiniz: LLM'leri anlama, RAG ve değerlendirme bilgisi, üretkenlik için yapay zeka araçlarını kullanma deneyimi. Temel yapay zeka ürünleri geliştirmiyor olsanız bile, rekabetçi kalabilmek için yapay zeka becerilerine ihtiyacınız var. Mühendisler yapay zeka araçlarıyla 10 kat daha üretken. Bu üretkenliğe uymayan PM'ler geride kalacak. İş unvanları henüz yetişmedi, ancak gereksinimler zaten yetişti. 5. Çalışmayı bırakın ve 4 açılı çerçeve ile inşa etmeye başlayın. Gelecek vadeden yapay zeka PM'lerinin yaptığı en büyük hata, sinir ağlarını, veri bilimini, matematiği ve istatistikleri öğrenmek için aylar harcamaktır. Bitirdiklerinde, gerçekten bir şeyler inşa etme motivasyonları gitmiş olur. Bunun yerine, her yapay zeka ürün fikrini dört açıdan değerlendirin: Değerli mi (gerçek bir sorunu çözüyor mu)? Kullanılabilir mi (insanlar gerçekten kullanabilir mi)? Uygulanabilir mi (hangi modellere ve teknoloji altyapısına ihtiyacınız var)? Uygulanabilir mi (ticari açıdan mantıklı mı)? Bu kadar. Bu dört şeyi doğrulamak için makine öğrenimi alanında doktora yapmanıza gerek yok. Meraka, müşteri araştırmasına ve gönderme isteğine ihtiyacınız var. Konuşmanın tamamı burada: