Preguntas de la entrevista para gerente de producto de IA (10 preguntas en total) Pregunta 1: Cognición básica de IA Pregunta: Explique el principio de funcionamiento del modelo de lenguaje grande (LLM) en términos simples y cuáles son sus límites de capacidad básicos. Asuntos a tratar: ¿Comprende el candidato la esencia de la tecnología de IA, en lugar de limitarse a lo conceptual? ¿Puede expresar con claridad conceptos complejos en un lenguaje sencillo (habilidades básicas de comunicación interdepartamental)? ¿Entiende las limitaciones del LLM (como la ilusión, los requisitos en tiempo real y los límites de la capacidad de razonamiento) para evitar hacer promesas de productos poco realistas? Pregunta 2: Análisis del escenario: Supongamos que está a cargo de una aplicación de comercio electrónico tradicional y su jefe quiere añadir funciones de IA. ¿Cómo lo consideraría y tomaría la decisión? Indique dos o tres instrucciones factibles y explique las razones para priorizarlas. Asuntos a tratar: ¿Podemos empezar por los puntos débiles de los usuarios y el valor comercial, en lugar de perseguir la IA por el mero hecho de perseguir la IA? Análisis de escenarios: La capacidad de identificar puntos de entrada de IA de alto valor e implementables. Priorización: La capacidad de evaluar exhaustivamente el retorno de la inversión (ROI), la viabilidad técnica y los costos de implementación. Pregunta 3: Capacidad para desglosar los requisitos: El equipo de negocios propone: "Queremos crear un sistema de atención al cliente con IA que pueda responder a todas las preguntas de los usuarios". ¿Cómo desglosaría y desarrollaría este requisito? Asuntos a tratar: Capacidad de clarificación de demandas: ¿Se puede identificar los verdaderos objetivos tras demandas imprecisas? Conciencia de límites: ¿Se puede definir proactivamente los límites de las capacidades de la IA (por ejemplo, qué problemas son adecuados para la IA y cuáles deben gestionarse manualmente)? Pensamiento práctico: ¿Se han considerado cuestiones prácticas como la construcción de una base de conocimientos, la evaluación de efectos y el arranque en frío? Pregunta 4: Comprensión de la Ingeniería de Prompt: ¿Cree que la Ingeniería de Prompt es importante para los gerentes de producto de IA? Dé un ejemplo de cómo puede mejorar el rendimiento del producto optimizando la Ingeniería de Prompt. Asuntos a tratar: ¿Tiene el candidato experiencia práctica, en lugar de solo conocimientos teóricos, con respecto a su dominio de las técnicas de diseño de indicaciones (como establecimiento de roles, pocas tomas, procesos de pensamiento, etc.)? ¿Entiendes que la optimización rápida es una palanca clave para mejorar el rendimiento del producto a bajo costo? Pregunta 5: Pensamiento basado en datos: Tras la implementación de la función de IA de su responsabilidad, el DAU fue alto, pero la satisfacción del usuario fue baja. ¿Cómo diagnosticaría el problema y desarrollaría estrategias de optimización? Asuntos a tratar: Capacidades de análisis de datos: ¿Puede establecer un sistema de indicadores razonable (precisión, tiempo de respuesta, tasa de finalización, etc.)? Capacidad de atribución de problemas: ¿es un problema de modelo, un problema de interacción o un problema de gestión de expectativas? Pensamiento iterativo: ¿Posee una conciencia de circuito cerrado de “implementación-monitoreo-optimización”? Pregunta 6: Habilidades de colaboración técnica: Un miembro de tu equipo de algoritmos te dice: «Este efecto no puede alcanzar el 95 % de precisión; solo puede alcanzar el 80 % como máximo». ¿Cómo lo gestionarías? Asuntos a tratar: Habilidades de comunicación técnica: ¿Puede el producto comprender las limitaciones técnicas en lugar de simplemente presionar para mejorar? Flexibilidad del producto: ¿Puede el diseño del producto compensar las deficiencias técnicas (como la visualización del nivel de confianza, la intervención humana y la limitación de los escenarios de aplicación)? Toma de decisiones: ¿El 80% del sistema cumple con los estándares mínimos de disponibilidad para el negocio y vale la pena ponerlo en funcionamiento? Pregunta 7: Ética de la IA y conciencia de riesgos: si su producto de IA tiene un grave problema de "alucinaciones", generando información falsa y siendo objeto de quejas por parte de los usuarios, ¿cómo lo abordaría y lo evitaría? Asuntos a tratar: Conciencia de riesgos: ¿Se han considerado con antelación los posibles impactos negativos de la IA? Planificación de contingencias: Medidas de stop loss a corto plazo (como cierre, disculpas e indemnización). Prevención a largo plazo: cómo reducir los riesgos a nivel de producto (por ejemplo, trazabilidad de la información, exenciones de responsabilidad, mecanismos de revisión manual). Pregunta 8: Juicio de valor empresarial: Una empresa planea invertir 5 millones de dólares en el desarrollo de una función de IA. ¿Cómo evaluaría si esta inversión merece la pena? Explique su marco analítico. Asuntos a tratar: Pensamiento empresarial: ¿Se puede cuantificar el valor que aporta la IA (reducción de costes, aumento de ingresos, mejora de la experiencia)? Conciencia de costos: ¿Entiende la estructura de costos de los proyectos de IA (poder de cómputo, etiquetado de datos, mano de obra, mantenimiento)? Marco de toma de decisiones: cálculo del ROI, comparación con la competencia, valor estratégico y otras consideraciones multidimensionales Pregunta 9: Perspectiva del sector: ¿Qué cambios prevé que los agentes de IA aportarán al diseño de productos en los próximos 1-2 años? ¿Cómo cambiarán las habilidades requeridas por los gerentes de producto? Asuntos a tratar: Conocimiento de vanguardia: ¿Supervisa constantemente las tendencias de la industria de la IA? Juicio: ¿Tiene un pensamiento independiente sobre la dirección del desarrollo de la IA? Autoposicionamiento: ¿Ha considerado la evolución de las capacidades de los gerentes de producto en la era de la IA? Pregunta 10: Pregunta de revisión práctica: Comparta un caso práctico de un producto o función de IA que haya liderado o en el que haya participado activamente. ¿Cómo pasó de cero a uno? ¿Qué dificultades encontró? ¿Cuál fue el resultado final? Si pudiera hacerlo todo de nuevo, ¿qué cambios haría? Asuntos a tratar: Verificación de experiencia práctica: ¿Tiene el candidato experiencia real con productos de IA, en lugar de solo enriquecer su currículum? Capacidad para gestionar todo el proceso: desde la definición de requisitos, la selección de tecnología, la colaboración en el desarrollo hasta la evaluación de resultados. Capacidad reflexiva: ¿Posee el candidato una mentalidad reflexiva y una perspectiva de crecimiento? ----- Las anteriores son las preguntas 1 a 5 para gerentes de productos junior y las preguntas 6 a 10 para gerentes de productos intermedios y senior.
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