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不做模型,只决定AI用在哪里的产品企划

不去做模型,而是决定把模型接到哪项业务上的产品企划。JobKorea 9月16日发布的分析显示,非开发类AI岗位招聘公告一年增长325%,其中AI企划增长363%。

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本页内容

一览这个职业

增长前景 增长中
需求 非常高
来源与参考 (9)

最后更新: 2026-01-30

每五条招聘公告里,就有一条不是在找开发者

韩国招聘平台JobKorea在2026年9月16日公布了对今年上半年平台上AI岗位招聘公告的分析。截至6月,带有AI关键词的公告约为1万8,000条。其中由企业自行标注为AI专门职务的公告,比去年同期增长了128%。

值得注意的是公告的构成。JobKorea归类为非开发的AI岗位公告同比增长325%,比开发类增长得更快。非开发岗位在全部AI岗位公告中的占比,从去年上半年的11.6%升到今年的21.6%。也就是说,每五条中有一条以上并不是做模型的位置。

在非开发岗位内部,顺序也很清楚。增幅最高的是AI内容创作者,达405%,其后是AI企划363%、AI事业战略313%、AI教育顾问195%。JobKorea将其解读为:需求正从直接开发AI的人才,扩散到把AI应用到业务、内容和教育现场的人才。

同一时期,隔壁的开发岗位公告在减少

把这些数字与开发岗位公告并排来看,方向就清楚了。同期,不含AI岗位的开发职务公告比去年上半年减少6.6%。减幅最大的是网页发布(web publisher),为40.1%,其后是应用开发者32.2%、游戏开发者26.4%。

JobKorea认为,这与其说是AI直接替代了原有职务,不如说是在AI专业人才招聘扩大、各职务所需能力重新编排的过程中出现的变化。该公司相关人士表示,AI能力正越过开发职群的专属性,成为企划、事业、内容等各类职务的基本功。

对做企划的人来说,这一对比只传出一个信号:市场正在走向仅会使用工具就难以拉开差距的方向。公告减少的三个职务都是做东西的工作,增加的四个职务都是决定用在哪里的工作。

招聘流程先开口发问

这股趋势在选拔环节比在公告文字里更明显。起亚在2026年9月8日公布下半年集中招聘计划,宣布在生产与制造、IT、事业与企划、经营支援、研发等共30个领域同时招收应届与有经验人才。应届申请自9月15日至29日受理,有经验者自9月23日至10月7日受理。

在这次应届招聘中,起亚加入了业内首个AI问题解决力检验环节。按公司说明,申请者要通过运用AI分析并解决既定问题的过程,接受问题解决能力的评价。起亚写道,其用意是选拔能把AI当作解决问题的伙伴的人机协作型人才,而不只是会操作AI的人才。

JobKorea的分析中也出现了同样的走向:SK海力士、LG电子等主要大企业最近在招聘中新增了考察AI能力的项目。无论申请哪个职群都会遇到这个问题,而对企划职群来说,这个问题本身就是职务内容。

这个岗位实际要决定什么

做模型的一方与这个岗位,成功标准并不相同。前者的答案是性能,这个岗位的答案是:接到某项业务上之后,是否比原来由人来做更好。因此首先要定的是要接入的业务范围。这件事一天发生几次,做错时能否撤回,如果不能撤回,那么在它之前由人确认的环节放在哪里。这些会写进企划文件的第一页。

第二件事是如何计算失败。顺利时的结果可以用演示呈现,但这个岗位必须回答的是:十次里错一次时,由谁承担成本。没有先决定由客户承担、由主管部门承担,还是公司撤回,就上线的功能,会在咨询堆积之后回到自己手上。通过检验环节之后,选择真正要落地的位置,判断力就在这里分出高下。

第三件事是价格。模型调用按用量计费,很容易做出用户用得越多亏得越多的价目表。用量与价格如何绑定,也是同一职群中另一个专门领域处理的主题。在以AI企划名义招聘的岗位上,这三件事通常落在同一个人身上。

在优先要经验的岗位上,应届生怎么进去

入场条件已经写在数字里。同一份分析中,AI岗位的有经验者公告增长140%,应届公告增长55%。JobKorea将其解读为企业希望确保能立刻投入实务的人才。按企业类型看,增幅也偏向大企业:含关联公司与子公司的大企业为187%,中坚企业167%,中小企业124%,创业企业117%。应届生直接以这个头衔进入的门很窄,公司规模越大,门反而越宽。

因此现实的路径,是先在当下的工作里做一次这样的判断。把模型接到了哪项业务、改善了什么、错了几次、当时由谁承担成本,写下这样一个案例,比一份工具使用经历清单更有分量。起亚放进选拔的检验环节也写得很清楚:它看的是分析并解决问题的过程,而不是操作工具的能力。

不过这篇文章的依据有其限度。JobKorea把什么算作AI专门职务、把什么归为非开发,其标准在公开资料中没有查到。公告数量是需求的替代指标,而不是已确定的录用人数,并且只统计了一个平台上的公告。增幅很大这件事,与席位实际增加了那么多,并不是同一件事。

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#product-manager #ai-service-planning #ai-adoption #hiring-data

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