2026年一开年，AI这东西就跟办公软件似的，成了各行业的标配。
这种变化直接把产品经理分成了两拨人，一拨还在埋头画原型、改需求，每天被算法团队催着要标注数据，另一拨却能站在会议室里，跟CEO讨论AI战略怎么落地。
这中间的差距，其实就隔着一层思维窗户纸。
今年一季度财报出来，好几家大厂的AI投入占比都超过了20%，传统业务预算被砍了一大截。
有个在制造业做产品的同学吐槽，他们车间要上智能质检系统，领导直接放话“要么用AI把不良率降到0.1%，要么这个项目就停了”。
但换个角度看，这也是好事。
就像2010年移动互联网爆发时，最早看懂APP逻辑的人都吃到了红利。
现在AI带来的机会更猛，它不是简单加个功能，而是重构整个业务逻辑。
比如金融行业，以前做风控模型要半年，现在用AI实时分析用户行为，贷款审批时间从3天缩到3分钟。
这种变革里，能把技术和业务捏合到一起的人，自然会被推到战略位置上。
上周参加一个AI论坛，有个技术大佬聊大模型参数，台下产品经理们听得一脸懵。
后来才知道，他们公司那个号称“全行业领先”的AI项目，因为没搞清楚到底要解决什么业务问题，上线半年用户投诉率涨了40%。
这事儿其实挺典型的很多人觉得AI产品负责人就得懂深度学习、会调参，其实根本不是。
真正厉害的AI负责人，脑子里装的是三本账，价值账、风险账、边界账。
价值账算的是“AI到底能帮业务省多少钱、赚多少钱”，比如客服自动化看着时髦，但如果只是把人工回复换成机器人话术，那还不如不做。
风险账更关键，去年某银行的AI信贷系统因为数据偏见，给大量低收入人群批了高息贷款，最后被罚了几千万。
至于边界账，医疗AI再准也不能替代医生下诊断，政务AI再智能也得守住数据隐私的红线。
这些事，跟模型参数半毛钱关系没有，但偏偏是决定项目生死的关键。
现在AI产品最容易踩的坑，就是“技术绑架需求”。
你看，这就是把“技术崇拜”换成“场景拆解”的差别别老想着用AI颠覆世界，先把用户的某个具体痛点解决透了再说。
AI这东西还有个特点，它不是100%靠谱的，就像GPT-4回答问题，有时候对得让人拍案叫绝，有时候又一本正经地胡说八道。
传统产品经理习惯了“按钮点下去必须出结果”，但AI产品得接受“概率化输出”。
怎么办？某电商平台的智能推荐系统就很聪明，他们设了个“置信度阈值”，推荐商品的准确率低于70%就自动切换成人工运营的方案，结果用户投诉率降了一半。
这就是“驾驭不确定性”的本事你不能消灭风险，但可以设计风险发生时的“安全网”，最后还得算笔经济账。
有个朋友的公司做AI客服，初期效果挺好，结果用户量一上来，大模型API调用费每个月涨几十万，老板脸都绿了。
后来他们把场景分了级，复杂问题用大模型，简单的咨询用规则引擎，再加上用户画像缓存，成本直接砍了一半。
这说明啥？AI不是一次性投入，而是长期运营的系统，得像过日子一样精打细算。
现在回头看，AI产品负责人和普通执行者的差距，其实就在于能不能“扛事”。
不是说你要比技术人员懂算法，也不是要比业务人员懂流程，而是你能站在中间，告诉大家“这个AI项目到底值不值得做”“做到什么程度算成了”“出了问题我来兜底”。
就像马斯克说的，AGI（通用人工智能）可能比我们想的来得快，在那之前，能把AI的“野性”驯化成业务“生产力”的人，才是真正的稀缺品。
如果你现在还在做AI产品，不妨问问自己三个问题，我负责的AI项目，到底给公司创造了什么不可替代的价值？
如果AI输出出错，我有没有提前设计好补救方案？这个项目的投入产出比，能撑过下一个技术迭代周期吗？想清楚这些，你就离战略级负责人不远了。
毕竟，风暴里能稳住船舵的人，从来不是最会划桨的，而是最懂方向的。
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