ตำแหน่งงานใหม่ที่เกี่ยวข้องกับ AI ก็เกิดขึ้นมากมาย โดยเฉพาะสองบทบาทที่หลายคนมักสับสนและอยากรู้ความแตกต่างคือ ‘AI Product Manager’ และ ‘AI Project Manager’ ซึ่งแม้จะมีชื่อคล้ายกันแต่ภารกิจและทักษะที่ใช้กลับแตกต่างกันอย่างชัดเจน
การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่าง AI Product Manager และ AI Project Manager จึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ที่กำลังพิจารณาเปลี่ยนสายงานมาสู่วงการ AI หรือกำลังตัดสินใจว่าจะเดินในเส้นทางอาชีพด้านใดดี
ทั้งสองตำแหน่งต่างมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและขับเคลื่อนโครงการ AI ให้ประสบความสำเร็จ แต่มุมมองและความรับผิดชอบหลักของแต่ละตำแหน่งนั้นมีความต่างกันพอสมควร MMThailand จะช่วยคลี่คลายความสงสัยและให้ข้อมูลครบถ้วนเพื่อให้ผู้อ่านสามารถตัดสินใจได้ว่าอาชีพใดเหมาะกับตนเองมากกว่า รวมถึงเส้นทางการเริ่มต้นและทักษะที่ต้องเตรียมตัวสำหรับแต่ละสายงาน
คำนิยามพื้นฐานของทั้ง 2 อาชีพ
AI Product Manager คืออะไร ?
AI Product Manager คือผู้ที่ ‘รับผิดชอบในการกำหนดวิสัยทัศน์และกลยุทธ์ของผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI’ ตั้งแต่แนวคิดเริ่มต้นไปจนถึงการนำไปใช้งานจริงและการปรับปรุงต่อเนื่อง หน้าที่ของ AI Product Manager มุ่งเน้นที่การเข้าใจความต้องการของผู้ใช้งานและแปลงความต้องการเหล่านั้นให้เป็นคุณสมบัติของผลิตภัณฑ์ที่สามารถตอบโจทย์ได้อย่างแท้จริง
โดยต้องทำงานร่วมกับทีม ‘Data Scientists’ และ ‘Machine Learning Engineers’ อย่างใกล้ชิด บทบาทนี้เป็นการผสมผสานระหว่างความเข้าใจด้านธุรกิจ ความต้องการของตลาด และความสามารถทางเทคนิคของเทคโนโลยี AI เข้าด้วยกัน
AI Project Manager คืออะไร ?
AI Project Manager คือผู้ที่รับผิดชอบในการ ‘วางแผนและบริหารจัดการโครงการ AI ให้เสร็จสมบูรณ์ตามกรอบเวลาและงบประมาณที่กำหนด’ โดยต้องประสานงานระหว่างทีมงานหลายสายงาน ติดตามความคืบหน้าของโครงการ จัดการความเสี่ยง และแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นระหว่างดำเนินงาน ‘ตำแหน่งนี้เน้นไปที่การนำกลยุทธ์ที่วางไว้มาปฏิบัติให้เกิดผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมภายในข้อจำกัดต่างๆ ที่มีอยู่’
หรือให้สรุปความแตกต่างพื้นฐานง่าย ๆ คือ Product Manager คิดเรื่อง ‘ผลิตภัณฑ์ควรเป็นอย่างไร’ ในขณะที่ Project Manager คิดเรื่อง ‘จะทำให้สำเร็จได้อย่างไร’
หน้าที่และทักษะของ AI Product Manager
หน้าที่ AI Product Manager เริ่มต้นจาก ‘การวิเคราะห์ตลาดและระบุโอกาสทางธุรกิจที่เทคโนโลยี AI สามารถสร้างคุณค่าเพิ่มได้’ ซึ่งหมายถึงการมองหาปัญหาที่ผู้ใช้งานเผชิญและประเมินว่า Machine Learning หรือ Generative AI สามารถแก้ปัญหาเหล่านั้นได้หรือไม่ การทำหน้าที่นี้ต้องอาศัย ‘ความเข้าใจลึกซึ้งทั้งด้านเทคนิคและธุรกิจ’ เพราะต้องแปลปัญหาทางธุรกิจให้เป็นงานที่ AI สามารถเรียนรู้ได้ เช่น การจำแนกประเภท การจัดอันดับ การทำนาย หรือการสร้างเนื้อหา
ทักษะที่ต้องมี AI Product Manager นั้นครอบคลุมหลายด้าน โดยเฉพาะความเข้าใจในระบบความน่าจะเป็นหรือ ‘Probabilistic Systems’ ซึ่งแตกต่างจากซอฟต์แวร์ทั่วไปที่มีผลลัพธ์แน่นอน AI Product Manager ต้องสามารถสื่อสารกับทีมเทคนิคเกี่ยวกับข้อจำกัดของโมเดล AI ความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์
และวิธีจัดการกับกรณีที่โมเดลทำงานผิดพลาด นอกจากนี้ยังต้องมีทักษะในการกำหนดเมตริกความสำเร็จที่เหมาะสม ไม่เพียงแค่ตัวชี้วัดทางธุรกิจเช่นยอดใช้งานหรือรายได้ แต่รวมถึงเมตริกของโมเดล AI อย่าง F1 Score, Hallucination Rate หรือ Model Drift
ความสามารถในการทำ Prototyping แบบ Low-Code และการใช้เครื่องมือ AI ต่างๆ เพื่อเร่งกระบวนการพัฒนาเป็นทักษะสำคัญในปี 2025 การเป็น ‘สะพานเชื่อมระหว่างทีม Data Scientists, ML Engineers และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจ’ ก็เป็นบทบาทหลักที่ AI Product Manager ต้องทำได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้านเงินเดือน AI Product Manager ไทยนั้นอยู่ในช่วง 100,000 ถึง 220,000 บาทต่อเดือนสำหรับระดับ Product Manager ทั่วไป และสามารถสูงถึง 150,000 ถึง 280,000 บาทสำหรับระดับ Senior (อ้างอิงจาก : บริษัทจัดหางาน True blue)
หน้าที่และทักษะของ AI Project Manager
AI Project Manager มีหน้าที่หลักใน ‘การวางแผนโครงการตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงส่งมอบผลงานรวมถึงการกำหนดขอบเขตของโครงการ’ ตั้งเป้าหมายที่ชัดเจน และจัดทำตารางเวลาพร้อม Milestones สำคัญต่างๆ การจัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพทั้งบุคลากรและงบประมาณเป็นสิ่งที่ต้องทำอย่างต่อเนื่อง
ภารกิจนี้ต้องอาศัย ‘ความเข้าใจในกระบวนการพัฒนา AI เป็นอย่างดี เพราะโครงการ AI มักมีความซับซ้อนและความไม่แน่นอนสูงกว่าโครงการซอฟต์แวร์ทั่วไป’
การบริหารความเสี่ยงและแก้ปัญหาเป็นอีกหนึ่งหน้าที่สำคัญของ AI Project Manager โดยต้องคาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและเตรียมแผนสำรองไว้ล่วงหน้า การติดตามความคืบหน้าของโครงการและรายงานให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทราบอย่างสม่ำเสมอก็เป็นส่วนหนึ่งของความรับผิดชอบ
นอกจากนี้ AI Project Manager ยังต้องทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญหลากหลายสาย ไม่ว่าจะเป็น Data Scientists, ML Engineers, Developers และ Business Analysts เพื่อให้แน่ใจว่าทุกคนทำงานไปในทิศทางเดียวกัน
ทักษะที่จำเป็นสำหรับ AI Project Manager ประกอบด้วยความรู้ทางเทคนิคพื้นฐานเกี่ยวกับ AI และ Machine Learning เพื่อให้สามารถสื่อสารกับทีมเทคนิคได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความสามารถในการใช้เครื่องมือบริหารโครงการทั้งแบบดั้งเดิมและแบบ Agile เป็นสิ่งจำเป็น
‘ทักษะด้านการสื่อสารและการจัดการผู้มีส่วนได้ส่วนเสียก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน’ เพราะต้องแปลความซับซ้อนทางเทคนิคให้ผู้บริหารและลูกค้าเข้าใจได้ การคำนึงถึงประเด็นด้านจริยธรรม ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และความปลอดภัยก็เป็นส่วนหนึ่งของบทบาทที่ต้องดูแล
ตารางเปรียบเทียบ AI Product VS AI Project
| ด้านเปรียบเทียบ | AI Product Manager | AI Project Manager |
| ความรับผิดชอบหลัก | กำหนดวิสัยทัศน์และกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ระยะยาว | วางแผนและดำเนินโครงการให้เสร็จตามกำหนด |
| มุมมองการทำงาน | มุ่งเน้นที่ “ผลิตภัณฑ์ควรเป็นอย่างไร” และความต้องการของผู้ใช้ | มุ่งเน้นที่ “จะทำให้สำเร็จได้อย่างไร” และการส่งมอบตามเวลา |
| ขอบเขตงาน | ดูแลผลิตภัณฑ์ตลอดวงจรชีวิตจากแนวคิดถึงปรับปรุงต่อเนื่อง | ดูแลโครงการเฉพาะจนกว่าจะเสร็จสิ้นและส่งมอบ |
| ตัวชี้วัดความสำเร็จ | User adoption, รายได้, Model performance metrics | การส่งมอบตามเวลา งบประมาณ และคุณภาพที่กำหนด |
| ทักษะเทคนิค | เข้าใจลึกเกี่ยวกับ ML/AI, ทำ Prototyping, กำหนด AI Evals | เข้าใจพื้นฐาน AI, ใช้เครื่องมือบริหารโครงการ, บริหารความเสี่ยง |
| การทำงานร่วมกัน | ทำงานใกล้ชิดกับ UX, Data Scientists, Engineering | ประสานงานทีมหลายสายงาน ติดตามความคืบหน้า |
| ระยะเวลา | มองระยะยาว ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ต่อเนื่อง | มองระยะสั้นถึงกลาง จนกว่าโครงการจะเสร็จสิ้น |
| เงินเดือนในไทย | 100,000-220,000 บาท/เดือน (Senior: 150,000-280,000) | ประมาณ 80,000-180,000 บาท/เดือนขึ้นอยู่กับประสบการณ์ |
วิธีเลือกเส้นทางอาชีพ สำหรับคนที่กำลังลังเลแบบคุณ
การเลือกอาชีพ AI Product Manager หรือ AI Project Manager ขึ้นอยู่กับความถนัดและความสนใจส่วนบุคคลเป็นหลัก หากเป็น ‘คนที่ชอบคิดเชิงกลยุทธ์’ มองภาพใหญ่ และสนใจที่จะเข้าใจความต้องการของลูกค้าอย่างลึกซึ้ง การเป็น AI Product Manager น่าจะเหมาะสม
บทบาทนี้เหมาะกับผู้ที่มีความอยากรู้อยากเห็นในเทคโนโลยีใหม่ๆ ชอบทดลองและปรับปรุงผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่อง และมีความสามารถในการสื่อสารวิสัยทัศน์ให้ทีมเข้าใจและเดินไปในทิศทางเดียวกัน
ในทางตรงข้าม หากเป็น ‘คนที่ชอบความเป็นระเบียบ เก่งในการวางแผนและจัดการทรัพยากร’ สนุกกับการแก้ปัญหาเฉพาะหน้าและทำให้โครงการเดินหน้าไปได้อย่างราบรื่น การเป็น AI Project Manager อาจจะเหมาะกว่า
ตำแหน่งนี้ดีสำหรับผู้ที่มีทักษะการประสานงาน สามารถบริหารจัดการหลายงานพร้อมกัน และมีความเป็นผู้นำที่สามารถชี้นำทีมให้ทำงานให้เสร็จตามเป้าหมาย ความสามารถในการจัดการความคาดหวังของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและรายงานความคืบหน้าอย่างโปร่งใสก็เป็นคุณสมบัติสำคัญ
การเปลี่ยนสายงานสู่ AI Product Manager หรือ AI Project Manager สามารถทำได้หลายวิธี ไม่ว่าจะเป็นการเริ่มต้นในบริษัทที่ทำงาน AI เข้าไปเรียนรู้จากภายใน หรือการเสนอโครงการ AI ในองค์กรปัจจุบันและค่อยๆ พัฒนาทักษะไปเรื่อยๆ
การศึกษาเพิ่มเติมผ่าน Course หรือ Certification ด้าน AI Product Management ก็เป็นทางเลือกที่ดี สิ่งสำคัญคือต้องมีพื้นฐานความเข้าใจเกี่ยวกับ AI และ Machine Learning พอสมควร แม้จะไม่ได้มาจากสายเทคนิคโดยตรงก็ตาม
ตัวอย่างสถานการณ์จริง
ลองพิจารณากรณีของบริษัทอีคอมเมิร์ซที่ต้องการพัฒนาระบบแนะนำสินค้าด้วย AI เพื่อเพิ่มยอดขาย AI Product Manager จะเป็นคนที่วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ว่าต้องการระบบแนะนำแบบไหน ทำ Market Research เพื่อดูว่าคู่แข่งทำอย่างไร
และกำหนดว่าระบบแนะนำของเราควรมีคุณสมบัติอะไรบ้าง เช่น แนะนำตาม Browsing History หรือแนะนำตาม Collaborative Filtering จากนั้นทำงานร่วมกับ Data Scientists เพื่อประเมินว่าข้อมูลที่มีเพียงพอหรือไม่ และกำหนด Success Metrics ว่าจะวัดความสำเร็จจาก Click-through Rate หรือ Conversion Rate
ในขณะเดียวกัน AI Project Manager จะเข้ามารับช่วงในการวางแผนการพัฒนาระบบนี้ให้เสร็จภายใน 6 เดือน โดยจัดทีมที่ประกอบด้วย Data Engineers สำหรับเตรียมข้อมูล Data Scientists สำหรับพัฒนาโมเดล Backend Engineers สำหรับ Integration และ Frontend Engineers สำหรับแสดงผล AI Project Manager กำหนด Timeline ชัดเจน
ว่าเดือนแรกทำ Data Collection, เดือนที่สองถึงสี่พัฒนาและทดสอบโมเดล, เดือนที่ห้าทำ Integration Testing และเดือนสุดท้าย Deploy เมื่อเจอปัญหาเช่นข้อมูลไม่เพียงพอหรือโมเดลทำงานช้า AI Project Manager ต้องหาทางแก้ปัญหาเพื่อไม่ให้โครงการล่าช้า
หลังจากระบบถูก Deploy แล้ว AI Product Manager จะติดตามผลว่าระบบทำงานได้ดีแค่ไหน ผู้ใช้พึงพอใจหรือไม่ และควรปรับปรุงส่วนไหนบ้าง เช่น เพิ่มฟีเจอร์แนะนำสินค้าตาม Real-time Browsing หรือปรับโมเดลให้แม่นยำขึ้น
ส่วน AI Project Manager จะทำ Project Closure โดยจัดทำเอกสารสรุปผลโครงการ Lessons Learned และส่งมอบงานให้ทีมดูแลระบบต่อ จากตัวอย่างนี้เห็นได้ว่าทั้งสองบทบาททำงานเสริมกัน โดย Product Manager คิดเรื่องทิศทางและการปรับปรุงต่อเนื่อง ในขณะที่ Project Manager คิดเรื่องการทำให้สำเร็จตามแผน
ถ้าอยากเริ่มต้นใน 90 วันละได้ไหม ?
สำหรับผู้ที่ต้องการเริ่มต้นเป็น AI Product Manager ใน 90 วันแรกควรมุ่งเน้นที่การสร้างพื้นฐานความรู้และสร้างเครือข่าย เดือนแรกควรเริ่มจากการศึกษา Fundamentals ของ AI และ Machine Learning ผ่าน Online Courses เช่น Coursera หรือ Udacity พร้อมทำความเข้าใจกับ Terminology พื้นฐานอย่าง Supervised Learning, Unsupervised Learning, Neural Networks และ Large Language Models ควรติดตามข่าวสารและ Trends ในวงการ AI เพื่อให้ทันกับการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็ว นอกจากนี้ควรเริ่มเรียนรู้เครื่องมือ Prototyping แบบ Low-Code เช่น Vercel หรือ Bubble เพื่อให้สามารถทำ Prototype ได้เอง
เดือนที่สองควรลงมือทำ Side Project เล็กๆ เช่น สร้าง Chatbot ง่ายๆ ด้วย LLM API หรือทำระบบแนะนำสินค้าเบื้องต้น เพื่อให้เข้าใจกระบวนการพัฒนา AI Product จริงๆ ควรหาโอกาสทำงานร่วมกับ Data Scientists หรือ ML Engineers ในองค์กรปัจจุบัน หรือเข้าร่วม Hackathon เพื่อสร้างประสบการณ์ การสร้าง Portfolio ที่แสดง AI PRD หรือ Product Strategy ก็จะช่วยเพิ่มโอกาสในการได้งาน เดือนสุดท้ายควรมุ่งเน้นที่การเชื่อมต่อกับชุมชน AI Product Management ผ่าน LinkedIn หรือ Meetup และเริ่มสมัครงานจริงๆ โดยเตรียมตัวสัมภาษณ์ให้ดี
สำหรับ AI Project Manager แผน 90 วันจะเน้นที่การพัฒนาทักษะการบริหารโครงการและความรู้เทคนิค เดือนแรกควรศึกษาระเบียบวิธีบริหารโครงการทั้งแบบ Waterfall และ Agile พร้อมเรียนรู้เครื่องมืออย่าง Jira, Asana หรือ Trello ควรหาคอร์สเกี่ยวกับ AI Fundamentals เพื่อให้เข้าใจพื้นฐานของเทคนิค AI และสามารถสื่อสารกับทีมเทคนิคได้
เดือนที่สองควรหาโอกาสเข้าไปช่วยจัดการโครงการ AI ในองค์กรปัจจุบัน หรือเสนอตัวเป็น Assistant Project Manager เพื่อเรียนรู้จากผู้มีประสบการณ์ การศึกษา Case Studies ของโครงการ AI ที่ประสบความสำเร็จและล้มเหลวจะช่วยให้เข้าใจความท้าทายต่างๆ ได้ดีขึ้น เดือนสุดท้ายควรได้รับประกาศนียบัตรด้าน Project Management เช่น CAPM หรือ PMI-ACP และเริ่มสมัครงาน AI Project Manager จริงจังโดยเตรียม Resume ที่เน้นประสบการณ์การบริหารโครงการและความรู้พื้นฐาน AI
คุณเท่านั้นที่จะรู้ว่าเหมาะกับสายไหน
ความแตกต่างระหว่าง AI Product Manager และ AI Project Manager นั้นชัดเจนในแง่ของภารกิจหลัก มุมมองการทำงาน และทักษะที่ต้องใช้ AI Product Manager มุ่งเน้นที่การกำหนดทิศทางผลิตภัณฑ์ เข้าใจความต้องการของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง
และทำงานต่อเนื่องตลอดวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์เพื่อปรับปรุงและเพิ่มมูลค่า ในขณะที่ AI Project Manager มุ่งเน้นที่การทำให้โครงการสำเร็จตามแผน บริหารจัดการทรัพยากรและความเสี่ยง และประสานงานทีมให้ทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพจนกว่าจะส่งมอบงาน
การเลือกเส้นทางอาชีพระหว่างสองตำแหน่งนี้ไม่มีคำตอบที่ถูกหรือผิด แต่ ‘ขึ้นอยู่กับความถนัดและความสนใจส่วนบุคคล หากชอบคิดเชิงกลยุทธ์ มองระยะยาว’ และสนใจสร้างผลิตภัณฑ์ที่ตอบโจทย์ผู้ใช้ AI Product Manager น่าจะเหมาะสม
แต่หากชอบความเป็นระเบียบ เก่งการวางแผน และสนุกกับการแก้ปัญหาเพื่อให้โครงการเดินหน้าไปได้ AI Project Manager อาจเป็นทางเลือกที่ดีกว่า ทั้งสองตำแหน่งต่างมีความสำคัญและมีโอกาสเติบโตในตลาดงาน AI ที่กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว โดยมีเงินเดือนที่น่าสนใจและเส้นทางความก้าวหน้าที่ชัดเจน
สำหรับผู้ที่กำลังตัดสินใจเปลี่ยนสายงานมาสู่วงการ AI การเตรียมตัวอย่างเป็นระบบผ่านแผน 90 วันจะช่วยสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่ง ไม่ว่าจะเลือกเส้นทางใด สิ่งสำคัญคือต้องมีความอยากรู้อยากเห็น พร้อมเรียนรู้สิ่งใหม่อยู่เสมอ และสามารถปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วของเทคโนโลยี AI ทั้งสอง บทบาทล้วนมีความท้าทายและน่าสนใจ และมีส่วนช่วยขับเคลื่อนนวัตกรรม AI ที่จะเปลี่ยนแปลงโลกในอนาคต
Source : asana , productschool , refontelearning , simplilearn , aicert , thedigitalprojectmanager
