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當(dāng)AI從工具躍升為產(chǎn)品核心，“怎么用”已不夠，“怎么做”才是關(guān)鍵。本篇系統(tǒng)總結(jié)應(yīng)用側(cè)AI產(chǎn)品的方法論，從問題拆解、交互邏輯到場景落地，為產(chǎn)品經(jīng)理、內(nèi)容人和技術(shù)負(fù)責(zé)人提供一套可參考的實(shí)操框架。

自從 2022 年 ChatGPT 在國內(nèi)火爆之后，“大模型” 這個(gè)關(guān)鍵詞的提及頻率也隨之水漲船高。各行各業(yè)都在積極擁抱 AI，更是有人喊出了 “所有產(chǎn)品都值得用 AI 重做一遍” 的豪言壯語。

隨著各行各業(yè)都開始“擁抱”大模型的，AI 產(chǎn)品經(jīng)理的需求量不斷飆升。許多產(chǎn)品同行想轉(zhuǎn)行 AI 產(chǎn)品經(jīng)理，卻不知如何下手。

作者之前就是傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理，從沒做過數(shù)據(jù)和算法產(chǎn)品經(jīng)理相關(guān)的工作，偶然的機(jī)會接觸并負(fù)責(zé)了 AI 產(chǎn)品的上線，在這過程中不斷學(xué)習(xí)，最終成功轉(zhuǎn)型。本文是作者對轉(zhuǎn)型 AI 產(chǎn)品的一次總結(jié)和復(fù)盤，借此機(jī)會既是對自己產(chǎn)品方法的梳理，也希望能對想了解或轉(zhuǎn)型 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的朋友有所幫助。

名詞解釋：

在進(jìn)入正文之前，先對文中出現(xiàn)的關(guān)鍵名詞進(jìn)行說明，以助讀者理解：

• 大模型：參數(shù)量與訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模龐大的人工智能模型，具備強(qiáng)大的信息處理與生成能力，可在多領(lǐng)域完成復(fù)雜任務(wù)，是當(dāng)前AI技術(shù)發(fā)展的重要方向。
• LLM（LargeLanguageModel）：即大語言模型，屬大模型的一種，專注于自然語言處理，能理解和生成人類語言，實(shí)現(xiàn)問答、創(chuàng)作、翻譯等多種語言相關(guān)功能。
• RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）：即檢索增強(qiáng)生成，是結(jié)合檢索與生成的技術(shù)。生成回答前，先從外部知識庫檢索相關(guān)信息，再讓模型基于這些信息生成內(nèi)容，可提高回答準(zhǔn)確性與可靠性，減少模型幻覺。

一、崗位區(qū)別

首先需要明確一個(gè)概念：AI 產(chǎn)品經(jīng)理按照產(chǎn)品形態(tài)其實(shí)可以分為兩大類。本文中所提到的 AI 產(chǎn)品是指 AI 應(yīng)用側(cè)的產(chǎn)品。

第一類是 偏向于模型側(cè)的AI產(chǎn)品經(jīng)理，主要負(fù)責(zé)模型的設(shè)計(jì)規(guī)劃，工作更多面向模型本身的優(yōu)化，比如模型訓(xùn)練等。

第二類是 偏向于應(yīng)用側(cè)的AI產(chǎn)品經(jīng)理，主要是思考基于模型在具體業(yè)務(wù)、場景中的應(yīng)用，工作中更重視對具體業(yè)務(wù)和用戶的理解。

AI 產(chǎn)品經(jīng)理和傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理在實(shí)際工作流程和協(xié)作范圍方面存在一些差別。

1、方案評估：在需求分析之后，需要結(jié)合運(yùn)營、開發(fā)等資源思考產(chǎn)品方案并評估可行性。這一環(huán)節(jié)中，AI 產(chǎn)品經(jīng)理不僅要考慮技術(shù)開發(fā)資源，還要考慮大模型的邊界和計(jì)算資源，明確大模型在方案中哪些環(huán)節(jié)起作用、需要多少計(jì)算資源等。

2、團(tuán)隊(duì)協(xié)作：傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理與技術(shù)團(tuán)隊(duì)協(xié)作時(shí)，一般只涉及前后端開發(fā)人員，如 H5、JAVA 開發(fā)工程師等。而 AI 產(chǎn)品經(jīng)理在協(xié)作時(shí)，除了與前后端開發(fā)人員溝通，還需要和數(shù)據(jù)、算法工程師對接，以確保大模型的產(chǎn)出結(jié)果符合預(yù)期。

3、方案設(shè)計(jì)：傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理撰寫方案時(shí)，需給出產(chǎn)品功能結(jié)構(gòu)、信息結(jié)構(gòu)、交互邏輯等內(nèi)容，一般不會對技術(shù)方面的內(nèi)容進(jìn)行定義（部分公司或產(chǎn)品會要求產(chǎn)品經(jīng)理產(chǎn)出 API 說明文檔）。而 AI 產(chǎn)品經(jīng)理在方案設(shè)計(jì)中，除了考慮功能、交互等內(nèi)容，還需要對大模型的數(shù)據(jù)、提示詞及工具等進(jìn)行定義。

AI 產(chǎn)品經(jīng)理與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理在核心能力及工作環(huán)節(jié)上并無太大區(qū)別，本質(zhì)上都是對用戶需求的精準(zhǔn)把控，以及思考如何以產(chǎn)品為載體呈現(xiàn)價(jià)值。只要在產(chǎn)品思維基礎(chǔ)上增加對 AI 的理解，“人人都是 AI 產(chǎn)品經(jīng)理” 并非空談。

二、業(yè)務(wù)接入 AI 的兩種模式

業(yè)務(wù)接入 AI 的模式并非單一，根據(jù)產(chǎn)品屬性和場景特性，大致可分為 “業(yè)務(wù) + AI” 與 “AI + 業(yè)務(wù)” 兩類，兩者在產(chǎn)品設(shè)計(jì)邏輯和價(jià)值實(shí)現(xiàn)路徑上存在明顯差異。

“業(yè)務(wù) + AI” 模式多見于 B 端產(chǎn)品。這類產(chǎn)品往往已形成固定的角色分工、場景流程和業(yè)務(wù)邏輯，用戶也已經(jīng)養(yǎng)成穩(wěn)定的使用習(xí)慣，業(yè)務(wù)的復(fù)雜度較高而且對穩(wěn)定性要求比較嚴(yán)格。此時(shí) AI 的作用是 “錦上添花”，需要以原有業(yè)務(wù)產(chǎn)品形態(tài)為核心，通過 AI 技術(shù)提升特定環(huán)節(jié)的效率。

例如在辦公協(xié)同產(chǎn)品中，文檔撰寫模塊可加入 AI 改寫功能，用戶輸入初稿后，模型能基于語境優(yōu)化表達(dá)、調(diào)整句式，既不改變用戶 “先輸入再編輯” 的原有操作習(xí)慣，又能減少反復(fù)修改的時(shí)間成本；再如 ERP 系統(tǒng)的報(bào)表生成環(huán)節(jié)，引入 AI 自動識別數(shù)據(jù)異常并標(biāo)注原因，輔助財(cái)務(wù)人員快速定位問題，而整體的報(bào)表格式、審批流程仍保持原有框架。

“AI + 業(yè)務(wù)” 模式則以 AI 為核心載體，將原生 AI 能力融入行業(yè)業(yè)務(wù)或場景中，通過重構(gòu)業(yè)務(wù)流程滿足用戶需求。這類產(chǎn)品大多是創(chuàng)新的形態(tài)，比較常見于 C 端場景。比如 AI 情感陪伴應(yīng)用，其核心功能圍繞自然語言交互展開，通過大模型對用戶情緒的識別、共情回應(yīng)的生成，構(gòu)建全新的情感支持場景，區(qū)別于傳統(tǒng)社交產(chǎn)品的人際互動邏輯。

三、工作流程

1、需求分析階段

拆解用戶需求、找到核心痛點(diǎn)是需求分析的核心。

對于 AI 產(chǎn)品經(jīng)理而言，這一階段除了完成傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的工作，還需重點(diǎn)分析需求場景是否適合引入大模型：

• 判斷用戶的核心訴求能否通過大模型的特性滿足，比如是否需要自然語言交互提升溝通效率，是否需要大模型的信息整合與分析能力解決問題等；
• 評估引入大模型后，能否比傳統(tǒng)解決方案帶來價(jià)值提升，比如更快速的響應(yīng)、更精準(zhǔn)的結(jié)果等；
• 同時(shí)還要考慮用戶對AI產(chǎn)品的接受度和使用習(xí)慣，避免因?yàn)榧夹g(shù)引入而增加用戶使用門檻。

2、方案判斷階段

方案判斷階段，AI 產(chǎn)品經(jīng)理要全面評估方案的可行性。

除了要考慮技術(shù)開發(fā)的難度和所需資源，還要評估大模型的性能，比如回答準(zhǔn)確率、響應(yīng)速度是否能滿足用戶需求等；對于多輪交互場景，還需評估模型的上下文理解能力。

除此之外，計(jì)算資源成本也是很重要的因素，需要根據(jù)使用大模型的算力消耗及對應(yīng)成本，判斷是否在可承受范圍內(nèi)，比如本地部署需要多少計(jì)算資源，是租用還是購卡。調(diào)用三方API的話，不同的并發(fā)是怎么收費(fèi)的。

同時(shí)，要明確大模型在方案中的邊界，清楚哪些功能能由大模型實(shí)現(xiàn)、哪些仍需依賴傳統(tǒng)技術(shù)手段，避免過度依賴大模型導(dǎo)致方案不可行。

模型選型是方案判斷的重要部分：

• 如果對數(shù)據(jù)的安全性要求高，而且有足夠的預(yù)算和技術(shù)能力，可以本地部署基礎(chǔ)通用大語言模型，能更好地保障數(shù)據(jù)隱私，但投入和維護(hù)成本也相對較高；
• 如果需要模型更貼合特定行業(yè)的話術(shù)和業(yè)務(wù)知識，可采用微調(diào)方式，基于通用大模型（如GPT-4.5、Qwen3）用行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，適合有一定行業(yè)特性且數(shù)據(jù)量適中的場景；
• 若追求快速上線、降低初期成本，且對定制化要求不高，可直接調(diào)用第三方API（如OpenAI的API、阿里云通義千問API等），適合中小型企業(yè)或試錯(cuò)階段。

一般來說：

• 基礎(chǔ)通用大語言模型適合通用場景、快速驗(yàn)證需求；
• 垂直領(lǐng)域大語言模型適合對行業(yè)知識要求高的場景；
• 小參數(shù)模型適合資源有限、對響應(yīng)速度要求高的邊緣場景。

以智能客服產(chǎn)品為例，最簡單的其實(shí)還是提示詞+直接調(diào)用三方大模型的API+RAG知識庫的形式，快速上線驗(yàn)證結(jié)果之后，再根據(jù)情況考慮是否要本地部署、微調(diào)。

雖然但是，不建議用國外大模型，要考慮到國外的大模型是無法在國內(nèi)備案的。

3、產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段，AI 產(chǎn)品經(jīng)理除設(shè)計(jì)產(chǎn)品的功能結(jié)構(gòu)、信息結(jié)構(gòu)、交互邏輯等傳統(tǒng)內(nèi)容外，還需要對大模型的數(shù)據(jù)、提示詞及工具等進(jìn)行詳細(xì)定義。

數(shù)據(jù)方面，明確所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)和輸入數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和相關(guān)性，以提高大模型輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性（該處一般由數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和數(shù)據(jù)工程師來負(fù)責(zé)，但產(chǎn)品人員還是要關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量）；提示詞設(shè)計(jì)需結(jié)合業(yè)務(wù)場景，精準(zhǔn)描述用戶需求和期望的輸出格式，讓大模型能準(zhǔn)確理解并輸出符合要求的結(jié)果。

4、開發(fā)推進(jìn)階段

開發(fā)推進(jìn)階段，AI 產(chǎn)品經(jīng)理需與數(shù)據(jù)、算法工程師緊密協(xié)作，確保大模型集成順利進(jìn)行。

與數(shù)據(jù)工程師溝通數(shù)據(jù)的采集、清洗和預(yù)處理工作，保證輸入模型的數(shù)據(jù)符合要求；

與算法工程師共同探討模型調(diào)用方式、參數(shù)設(shè)置等，及時(shí)解決開發(fā)中的問題，如模型調(diào)用接口問題、數(shù)據(jù)處理難題等。

同時(shí)，協(xié)調(diào)前后端開發(fā)人員，確保大模型與產(chǎn)品其他功能模塊無縫對接，定期召開進(jìn)度會議，跟蹤開發(fā)進(jìn)度并及時(shí)調(diào)整計(jì)劃，保障項(xiàng)目按預(yù)期推進(jìn)。

5、測試評估階段

測試評估階段，除了進(jìn)行傳統(tǒng)功能測試（檢驗(yàn)產(chǎn)品各項(xiàng)功能是否正常運(yùn)行），還需對大模型性能進(jìn)行專項(xiàng)測試，包括高并發(fā)場景下的穩(wěn)定性、面對異常輸入時(shí)的魯棒性及輸出結(jié)果的一致性等?？稍O(shè)計(jì)不同測試用例模擬各類場景，檢驗(yàn)大模型表現(xiàn)，同時(shí)收集測試數(shù)據(jù)，分析模型存在的準(zhǔn)確率、響應(yīng)延遲等問題，并反饋給算法和數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)優(yōu)化。

6、上線驗(yàn)證階段

上線后，需實(shí)時(shí)監(jiān)控大模型在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)，通過埋點(diǎn)等方式收集用戶反饋與使用數(shù)據(jù)，如對回答結(jié)果的滿意度、使用頻率等。

對比上線前后的產(chǎn)品效果，評估大模型實(shí)際價(jià)值，判斷是否達(dá)成提升用戶體驗(yàn)、提高工作效率等預(yù)期目標(biāo)。關(guān)注用戶對 AI 功能的反饋，了解使用中遇到的問題與需求，為后續(xù)優(yōu)化提供依據(jù)。

此外，需監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，確保大模型調(diào)用穩(wěn)定，避免故障影響用戶使用。

7、反饋修改階段

依據(jù)上線后的反饋與數(shù)據(jù)，對產(chǎn)品持續(xù)優(yōu)化。針對大模型輸出結(jié)果不準(zhǔn)確等問題，可調(diào)整訓(xùn)練數(shù)據(jù)、優(yōu)化提示詞或模型參數(shù)；

對于用戶反饋的功能問題，結(jié)合傳統(tǒng)產(chǎn)品優(yōu)化方法改進(jìn)產(chǎn)品功能與交互。

同時(shí)，分析用戶使用行為數(shù)據(jù)，挖掘潛在需求，探索通過優(yōu)化大模型應(yīng)用方式進(jìn)一步提升產(chǎn)品價(jià)值，定期迭代更新產(chǎn)品，持續(xù)提升其性能與用戶體驗(yàn)。

四、能力要求

1、AI 基礎(chǔ)知識儲備

了解大模型基本原理、常見技術(shù)術(shù)語及應(yīng)用場景，能讀懂簡單技術(shù)文檔，與技術(shù)團(tuán)隊(duì)有效溝通。

2、業(yè)務(wù)理解與轉(zhuǎn)化能力

深入理解所在行業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯與用戶需求，能將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為 AI 產(chǎn)品的功能與方案，使大模型更好服務(wù)于業(yè)務(wù)。

3、數(shù)據(jù)分析能力

具備一定數(shù)據(jù)分析能力，能通過分析用戶數(shù)據(jù)與產(chǎn)品運(yùn)行數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品問題，為產(chǎn)品優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。

五、遇到的問題

1、AI 技術(shù)知識欠缺

剛接觸AI項(xiàng)目的時(shí)候遇到最大的問題就是不知道從哪下手。但作者深信一句話“對抗焦慮的最好手段就是學(xué)習(xí)”。

1. 多學(xué)！多看！多問！網(wǎng)上有很多在線視頻課程、專業(yè)書籍、行業(yè)講座可以系統(tǒng)學(xué)習(xí) AI 基礎(chǔ)知識，在學(xué)習(xí)過程中有不明白的直接向AI提問。尤其是多看一些國內(nèi)外的一手AI信息資源，畢竟很多媒體號都是經(jīng)過二次加工的內(nèi)容。
2. 養(yǎng)成跟AI交流的習(xí)慣。充分利用AI的能力，讓AI幫助你學(xué)習(xí)，遇到不懂的名詞、學(xué)習(xí)的思路、產(chǎn)品的思考都可以發(fā)給AI來發(fā)起一場“人機(jī)研討”。正確的使用AI對學(xué)習(xí)效率提升是非常大的。
3. 多向懂的人請教。你遇到的大多數(shù)問題，別人都遇到過。所以平常要多跟AI相關(guān)的朋友、前輩去接觸，也要多向公司內(nèi)部算法和數(shù)據(jù)工程師請教，在實(shí)踐中積累經(jīng)驗(yàn)。
4. 看不如說，說不如做?，F(xiàn)在AI大大降低了開發(fā)和產(chǎn)品試錯(cuò)的門檻，大家自己可以空閑時(shí)間利用Coze、Dify等平臺搭建智能體試一試。

2、對大模型的應(yīng)用場景把握不準(zhǔn)

首先要了解大模型的邊界在哪，其次是業(yè)務(wù)需要達(dá)成的目的。這方面可以通過深入研究行業(yè)成功案例，結(jié)合自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)分析借鑒。其實(shí)很多場景已經(jīng)有人在做了，多看其他產(chǎn)品都覆蓋了哪些場景，很快就能總結(jié)出來AI的邊界。

加強(qiáng)與用戶溝通以了解其對 AI 產(chǎn)品的需求與期望，通過小范圍試點(diǎn)測試，依據(jù)反饋調(diào)整優(yōu)化應(yīng)用場景。快速試錯(cuò)很重要，如果實(shí)在把握不住，可以通過vibe coding讓AI幫你快速做個(gè)Demo，或者自己利用Coze、Dify之類的三方平臺快速搭個(gè)智能體出來試錯(cuò)。

3、用戶不會使用AI

在實(shí)際操作中，一般用戶也很難提出專業(yè)的提示詞，而且大模型未經(jīng)專門訓(xùn)練的情況下、也經(jīng)常出現(xiàn)理解偏差的情況。最重要的是，用戶沒有必要去學(xué)會怎么正確的向AI提問，因?yàn)槲覀傾I產(chǎn)品經(jīng)理就是扮演的需求“翻譯官”的角色。類似于這種情況其實(shí)可以通過產(chǎn)品設(shè)計(jì)解決。

筆者在負(fù)責(zé)相關(guān)產(chǎn)品落地時(shí)，便針對這一問題設(shè)計(jì)了系列用戶引導(dǎo)問題。這些引導(dǎo)問題基于業(yè)務(wù)場景與用戶可能的需求方向設(shè)置，能逐步引導(dǎo)用戶清晰表達(dá)訴求，既降低用戶使用與學(xué)習(xí)成本，使普通用戶不需要掌握專業(yè)提示詞技巧即可順暢使用產(chǎn)品，同時(shí)還能幫助大模型更精準(zhǔn)捕捉用戶意圖，提升回復(fù)準(zhǔn)確率。

在模型再訓(xùn)練時(shí)間緊張且成本較高時(shí)，這是一種高效實(shí)用的解決方案。工具選擇要考慮與大模型的適配性，如選擇合適的插件或接口增強(qiáng)產(chǎn)品功能 —— 例如，在智能問答產(chǎn)品中，集成知識庫檢索工具，讓大模型結(jié)合知識庫內(nèi)容進(jìn)行回答也是非常常見的方案。RAG技術(shù)既能降低成本還能減輕模型幻覺。

六、最后

從實(shí)際參與的 AI 產(chǎn)品實(shí)踐來看，AI 大模型技術(shù)應(yīng)用的未來趨勢日漸清晰。交互上，將更趨自然化與個(gè)性化，深度理解用戶表達(dá)習(xí)慣與潛在需求，就像與真實(shí)的人類交流一樣非常順暢，還能根據(jù)用戶特點(diǎn)提供專屬服務(wù)；服務(wù)場景上，將從單一功能向多場景融合拓展，突破特定領(lǐng)域限制，跨場景解決用戶問題，例如在信息查詢、方案規(guī)劃等場景間無縫切換，高效滿足用戶多樣化需求。

筆者也是剛剛接觸AI項(xiàng)目不久，自身經(jīng)驗(yàn)有限。在轉(zhuǎn)型實(shí)踐中對 AI 產(chǎn)品的理解仍存在一定局限，難免有疏漏或不當(dāng)之處，懇請各位批評指正，共同進(jìn)步。