AI Coding技术已显著提升开发效率(40%)导致前端、后端、测试等开发岗位需求减少许多开发者面临转岗。产品经理目前需求未减但职责已增加未来也可能因AI的数字化闭环能力增强而面临替代风险。面对AI冲击产品经理应提升商业思维和行业Know How增强宏观决策能力以成为最后一批可能被AI替代的人群。人类将转向做宏观决策AI负责微观决策和执行。事先声明我不是故意散播焦虑只是陈述看到的现象给需要的同学提个醒。如果你觉得我说的话不可信请马上关闭文章并且取关非常感谢新年开工第一天就有群友在群里发言公司私下立了个专项主题是如何用AI优化技术人员。记得2024年我发过一个视频大意是AI Coding效果惊艳未来有可能会造成很多程序员失业。当时评论区骂声一片多是批评我散播焦虑。到了2025年上半年越来越多的技术负责人告诉我AI Coding的提效已经达到了40%甚至更高。效率变高的副作用就是需要的人变少了。到了2025年年底事情进一步“失控”一位CEO告诉我他们公司已经不需要专职前端开发了公司的前端都要转岗另一位CTO则告诉我后端开发的效率提升也很大所以他们已经很久不纳新了。还有一位产品负责人给我说公司的大部分测试人员也面临转岗因为AI对测试的赋能效果也很好以后不需要那么多测试人员。由于在更早之前UI岗位就已经“沦陷”也就是说软件公司曾经的几大研发职能产品经理、UI、前端开发、后端开发、测试——除了产品经理其他岗位几乎都受到了波及。更重要的是大模型还在快速进化再过两年这些研发岗位的招聘需求还剩多少可能不会太乐观。另外接下来产品经理是不是也要“遭殃”了好消息是从目前来看产品经理的需求并没有减少而且职责似乎还在增加。今天一位同学在群里发了一张产品经理招聘截图第一点的任职要求是:1、能够独立负责XX模块的需求分析、开发与上线工作。是的你没看错产品经理也要独立负责开发工作了。倒不是说产品经理要写代码而是说很多AI产品的迭代性开发主要工作就是提示词修改、知识库完善等。写提示词本质不就是用自然语言“开发”吗那么产品经理是不是就可以高枕无忧了呢我觉得不是。AI时代的定律是只要智力工作足够的“数字化”那么就可以被AI替代。程序员之所以更早面对AI危机是因为他们的工作更加线上化输入需求、输出代码和反馈运行结果都在数字系统中闭环因此AI的进步也更加快速。而产品经理的很多工作是线下沟通工作数据散乱结果反馈也不像代码开发那么迅速和量化“数字化闭环”还没有形成。比如一个产品决策到底是正确还是错误呢可能要很久才能得到反馈而且这个反馈也未必会被数字化。得不到闭环的数据AI的进步就会慢一些。但是这一切都在改变。比如随着产品经理的工作越来越依赖AI更多的过程和结果数据被喂给AIAI对产品设计的理解只会越来越闭环替代效应也会越来越强。比如产品经理和用户访谈结束是不是就可以根据录音自动生成需求分析文档在产品经理确认以后进而自动生成PRD甚至提示词产品经理对AI生成的结果给予及时的反馈拒绝、接受或者修改后接受。而AI就能不断提升产出的质量。也就是说未来产品经理的工作模式变成AI输出产品经理确认。效率大大的提升。到时候产品经理就会面临今天开发人员一样的局面。当然了这只是我的猜测实际上从想象到落地还有一大段路要走。而且更重要的是随着更多枯燥的工作被AI替代我们人类可以有更多时间去创新去享受生活。这些都会带来新的需求消化被AI提升的生产力。但是在这之前我认为产品经理应该努力提升自己的商业思维和行业Know How。因为它们都属于“宏观决策”能力。未来人类和AI的关系大概率是人类做宏观决策如我们要不要做这个赛道让AI做一些微观决策并且负责执行如这个按钮放哪。而拥有宏观决策能力的人就算被AI替代也将是最后的那一批。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
2026年，IT裁员潮来势凶猛，AI正在吞噬开发岗位，学会大模型才是生存之道，建议收藏
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