“這種工作,AI完全可以取代。”
阿錢還記得自己在銀行工作的最后幾天,掛斷電話,望著一排排忙碌的同事,她心里閃過這個念頭。
2017年,她通過校招進入了一家知名銀行,擔任理財經理,收入穩定,福利完善。但她一直想走,因為工作內容千篇一律,而且做出的成績,與金融政策、銀行福利等“外部因素”掛鉤,個人獲得的成長很有限。對于電話銷售,她不明白,“這種完全能由機器代替的活兒,為什么要人來做?”
2021年,元宇宙的概念正火熱。一家AI獨角獸公司闖入她的視線,其推廣的AI產品,恰好擊中阿錢。與其讓AI取代自己,不如自己先投身AI。
投遞簡歷后,一切都極為順利:金融學背景,加上銀行從業經歷,讓阿錢順利入職,轉型為這家AI公司的B端銷售,服務的客戶依舊是金融行業。只是這一次,她不再推銷理財產品,而是用AI賦能客戶的業務場景,為一整套方案的制定、落地、調試和驗收忙前忙后,有了更多作為空間。
那一年,撬動行業變革的ChatGPT還沒問世,很多傳統行業還未意識到這場正在醞釀的科技風暴。但像阿錢這樣的人,已經看準機會,拿到了這輛時代高速列車的入場券。
只是,這才是第一步。擠上AI浪潮的“快車”后,旅程并不輕松。
“在地產公司里面跳來跳去,就像是在泰坦尼克號上選頭等艙還是選三等艙。”曉明說道。
三年前,在地產行業待了一年半的曉明覺得,自己一個學建筑的怎么可能跳到AI這一行?2022年初,房地產行業寒潮持續,促使曉明做出了裸辭、轉型的決定。
認為央企是“鐵飯碗”的父母,很長時間不待見他。架不住“一個大男生,天天待在家里沒事干”的嘮叨,曉明逃到離家約兩百公里的一座城市,到一家建筑學作品集機構做輔導老師,一邊打工掙錢,一邊伺機轉行。
2023年初,有關ChatGPT的消息火爆全網,曉明看到了機會。他注意到一家AI數據服務商正在招產品經理,雖然暫時未能搞清數據標注等術語,但梳理完崗位職責后,他發現,這“門檻”或許沒那么難跨越。
此前,曉明在地產行業做設計管理崗。拿到一塊住宅用地后,他通常需要先分析其他“競品”做了幾房、幾室、幾衛,分析這樣的空間結構有什么亮點,思考怎樣才能在同類型中做出差異化,挖掘空白領域。完成前期的競品調研后,則要和設計院討論這塊地的結構安排、施工排期等。推進到住宅的銷售階段時,他又要關注房子賣得怎么樣,復盤整個工作環節與銷量之間的關系。
類似的思維模式,讓曉明對勝任AI產品經理這一崗位有了信心。他解釋道,如果把數據比作礦產,這家為算法訓練提供數據服務的公司,既有儲備的礦產,又有鏟子的儲備—“鏟子”是指標注數據所需的工具。
而AI產品經理就是“設計鏟子”的人。
在當時,業內幾乎沒有現成的“設計鏟子”人才。即便高薪聘請大廠人員,公司也需要從頭開始培訓。“便宜”且學習能力強的他對于這家初創公司而言,性價比很高。
在這個基礎上,曉明面試中又著力“推銷”自己的相關技能:他在學建筑時已經掌握3D建模和一些圖像繪制軟件,對于如何提升工具效率還算熟悉,能夠應用在數據標注的工具上;留學的經歷,則讓他具有不錯的英語能力,能夠幫助公司順利出海,拓展國際業務。
回憶起這段面試,曉明將其形容為“撿漏”。他總結自己的轉行經驗,“底層能力可遷移”。
AI行業并不神秘,需要的仍舊是在垂直領域積累的經驗和能力,以及將這份底層能力遷移至AI賽道的眼光和膽魄,幾位跨界AI行業的受訪者都如此告訴筆者。
導演專業出身的杜謙也是如此。他原本是一家廣告公司的創始人,但過去兩年,行業狀態讓他感到失望,“最好的辦法是早點去尋求新的出路”。
去年,杜謙關注到與其合作的互聯網大廠推出的某AI硬件產品。作為潮玩行家,他察覺到,這款產品的功能仍局限在較為單一的聽覺和視覺上,如果能與潮玩相結合,實現“玩具+AI智能硬件”的融合方向,產品應用空間更廣,也更有生命力。
有人建議他可以做這一行,但強技術壁壘讓他猶豫。一位經濟學專業的朋友告訴他,做這個行業不一定要多了解AI技術、自己下場做開發,更應該做的,是“像產品經理一樣,知道現有的技術基礎上能做什么產品,同時被用戶喜歡”。
他果斷“all in”。沒有相關技術背景的他選擇“換個打法”,從產品端發力,把重心放在AI角色玩具的設計上,例如為其設定獨立的聲線特征和成長軌跡。他表示,過往在廣告行業歷練的經驗,能夠遷移到玩具的產品設計和創意構思上,形成一款有可能比智能音箱“更擬人化”的AI陪伴產品。用戶在與其進行語言互動時,既能了解到角色的“人生”,還能通過接入的大模型解答自己在日常生活中的疑惑。
團隊把原本的業務線向AI產品遷移,編導轉向角色的故事線設計,制片轉戰銷售渠道。在技術領域的空白,則有杜謙招引新團隊入局。他帶著新兵老將,把一個個構思逐漸落地。
在老本行里修煉的基本功,僅僅是進入AI行業的“敲門磚”。入門后,來自傳統行業的跨界者還需要消融行業壁壘,這一歷程,宛如非母語者學習一門新的“語言”。
曉明向筆者透露,傳統的產品經理不太需要懂模型訓練,也無需深究數據和模型之間的關系。但他作為AI產品經理,不光對技術和算法要有一定的了解,還要搞清模型表現優劣的原因。
模型表現出色,曉明就得進一步挖掘如何讓模型發揮出更大的產品價值;模型表現欠佳,他還得思考如何避免用戶產生負面感受,以及琢磨使用哪些提示詞,才能讓用戶更輕松地上手產品,提升用戶體驗。
入職后,純建筑出身的曉明開始自學AI專業知識。結合公司提供的學習資料,他優先了解與產品經理工作密切相關的內容,利用下班時間補齊行業知識。比起馬上給出一個完美的解決方案,曉明選擇循序漸進,先向做開發、測試的同事問出正確的問題。
不過,由于不是科班出身,曉明也難免碰壁。當對接的程序員告訴他“不能做”時,他無法判斷是當前技術真的無法做到,還是對方嫌麻煩的托詞。
被迫學習新知識的還有杜謙。真正涉水“攢局”后,他發現,自己也得產品、技術兩手抓。他帶上負責產品運營的同事,從成都飛到廣東,拜訪了玩具工業帶的多家工廠,大到了解產品是如何從設計到投產,小到摸清玩具使用什么樣的材質、選擇什么樣的供應商,逐漸建立起新的行業知識體系。
發現自己和技術人員在溝通上有障礙后,杜謙給自己報了個講C語言代碼邏輯的網課,試圖理解AI的底層邏輯。
他直言,文科出身的自己學起來確實壓力有點大。不過,他知道自己的重點:相比成為一個精通AI技術的專業人才,他更迫切需要的,是清晰掌握AI技術具體能在他的產品里發揮哪些作用。
在銷售一線的阿錢,則面對更復雜的認知錯位。她要面向客戶的具體金融應用場景,推廣公司的AI產品。但是,大部分客戶也面臨來自AI行業的技術語言障礙,“既不是很能明確描繪出自己想要的東西的模樣,也不知道這樣的東西在AI行業里叫作什么”。
DeepSeek爆火后,阿錢還需要面對越來越多超出理性的期待。“有時感覺客戶在和我講科幻電影,實際上我們只能完成他們想要的20%。”
她覺得這樣的“客戶教育”還“挺好玩”,但對于失望的客戶,她得想辦法讓其愿意花100萬買下公司的服務。畢竟,只給對方“構建專屬的內部知識庫”“讓員工迅速查到想要的信息”“優化工作流程”的回答,很難應對“這100萬花得值嗎”的思量。
因此,阿錢往往只能在愿意投資的大客戶處拿下單子。
阿錢形容,銀行外的世界像叢林,想獲取什么樣的地位皆有可能。但是,沒有人能給自己兜底,自己可能被餓死,甚至被咬死。
為什么還要往叢林猛扎呢?因為,她想要逃離一座安全的“動物園”。
“社會對于每個人的容錯率非常低,恨不得你第一份工作就知道你自己要做什么。”而她不愿意給自己的人生設限,比起安穩,她更享受把一件件事談成、做成,帶給客戶價值的同時,自己能力也得到認可的滋味。
往叢林去,義無反顧地離開父母眼中的“鐵飯碗”,也是曉明的選擇。在過去那家央企背景的地產公司,森嚴的等級結構,讓曉明覺得壓抑且心累。“要很小心翼翼去維護好同事和上下級之間的關系。必要的時候,領導講一個不好笑的笑話,你還得跟著笑一下。”
無效的加班也讓曉明不解。即便手頭的工作提前完成,他還是要繼續待在工位。如果提前下班,領導會覺得他的工作量不夠飽和,或者直接判定他最近不太積極。到了夜晚,“內卷”的同事還會發個諸如“星光不負趕路人”的圖片。在曉明眼中,“這很惡心”。
上學時,曉明挺喜歡建筑學專業。在這門專業里,嚴謹邏輯搭建起的理性框架,交織著人們對空間的感性體驗,讓他覺得很有意思。“但是建筑這個行業糟糕透了。”來到職場,曉明發現,空間設計往往讓步于資金的更大化流轉。
同時,他還要忍受學校外的職場規則。讓他有落差感的是,面對初中肄業的工程部老板,科班出身的自己只能乖乖叫聲“X總”,而對方往往趾高氣揚。
“在這些人的手下工作,我不知道能學到什么。”
而現在,曉明不僅可以和同事、領導開開玩笑,休息時還能約著吃個飯、出去玩。他接觸的工作也很新鮮,每天工作完成后,能帶給他“明顯比昨天有長進”的感覺。行業的反饋周期也大大縮短—此前在地產行業,他負責的項目往往要兩三年才能建成,而AI項目每項功能的迭代,都要求兩三天實現,這帶給他滿足感。
在上一份工作中理想被碾碎的,還有杜謙。去年許多甲方的預算收縮,再加上新人擁入、AI沖擊,他們的營收比前年“至少縮水一半”。更“勸退”的是,做不了自己想要的作品,他們認為更好的表達、更藝術的表現,并不一定符合甲方的審美。妥協成為常態,“被消耗”的感受與日俱增。他告訴筆者:“我不想做廣告行業的守墓人。”
與其一輩子溫水煮青蛙,逐漸走向平庸,杜謙更愿意去賭一把。對于這場all in AI的轉型,他開玩笑說是在“賭命”。目前,團隊已完成產品的技術鏈路部分,響應速度、角色故事等還在優化。“產品正式上線銷售之前,所有的東西只能來自我們的揣測和預期。”
但杜謙確定的是,他久違的熱情正在這條新賽道上燃燒。
(文中阿錢、曉明、杜謙均為化名)