AI 产品经理三层级
这段时间在参与 AI 落地相关工作的过程中，我逐渐形成了一个相对清晰的判断： 不同组织对「AI 产品经理」的理解，往往并不在同一个层级上。 需要说明的是，这并不是对个人能力高低的划分，而是当 AI 项目承担的责任不同 时，产品角色自然发生的变化。 如果从“AI 在组织中承担的责任”这一维度出发，大致可以划分为三个层级。 第一层：AI 叙事层 AI 叙事层是大多数组织在引入 AI 时，最先进入、也最容易停留的一层。 这一层的工作，主要围绕“AI 能做什么”展开，包括： 描述 AI 可以解决哪些问题 Demo 能否跑通、是否具备展示效果 PPT 中的 AI 相关 KPI 是否足够好看 在这个阶段，AI 更多是一种叙事工具，用于解释方向、争取资源、传递信心。 这种推进方式在成熟企业中较为常见，尤其在上市公司环境下更为典型： 一方面，风险较低，无需立即承担业务结果的不确定性； 另一方面，也更容易为提出者在组织内带来正向增益，例如项目立项、资源倾斜等。 因此，这一层的核心责任在于：方向感与表达能力。 相应的产出，主要体现在方案设计、演示 Demo、以及用于对齐与汇报的 PPT 材料等。 但也正因如此： 这一层并不需要真正的 AI 工程判断介入。 因为一旦引入数据质量、成本、稳定性等现实问题，叙事本身往往就会被打断。 第二层：AI 应用层 当组织不再满足于“讲清楚 AI 能做什么”，而是希望真正把 AI 用起来，就会进入这一层。 这一阶段的典型工作包括： 接入模型 API 调整提示词、优化单次回复效果 设计基础的 Chatbot 交互 在小规模场景中验证可行性 相比 AI 叙事层 ，这一层已经开始真正“做事”，也确实能够产出一些可被业务感知的结果。 因此，这一层的核心目标是：可用性与体验成立。 在这一阶段，常见的产出包括 Prompt 提示词、Chatbot 交互原型，以及小规模场景下的效果验证数据。 ...