北京
做了十年產品的人，換到AI項目往往第一個月就翻車。不是能力問題，是底層邏輯變了。
需求定義：從"用戶說"到"模型猜"
傳統產品聽用戶反饋就夠了。AI產品得盯著模型輸出分布——用戶沒說的需求，可能藏在預測置信度的長尾里。
一個電商推薦場景：用戶點擊了A商品，傳統PM優化點擊轉化；AI PM得問：模型對B商品的預測概率是多少？為什么沒推？
迭代節奏：周變成小時
上線后傳統產品等A/B測試跑兩周。AI產品上線當晚就得看推理延遲、錯誤率漂移、特征分布偏移。
模型版本一天能迭代三回，你的監控面板跟得上嗎？
團隊結構：工程師說了算
傳統產品PRD定死需求，工程師執行。AI產品里，數據科學家對模型邊界比PM更清楚——"這個準確率做不到"不是借口，是物理限制。
PRD得寫成"在F1>0.85的約束下最大化覆蓋"，和工程師一起調超參成了日常。
評估指標：從單一到對抗
點擊率、留存率不夠用了。準確率提2%可能意味著推理成本翻三倍，或者對某類用戶群體公平性暴跌。
AI PM得同時看業務指標、模型指標、資源指標、倫理指標——四個象限找平衡。
風險類型：全新物種
傳統產品怕需求偽證。AI產品怕數據泄露、提示詞注入、模型幻覺被用戶截圖上熱搜。
上線前得做紅隊測試，準備模型回滾方案，寫清楚"AI生成內容僅供參考"放哪行字。
實用指向
還在用Jira管AI項目的，建議今晚把看板拆了重搭。不是工具問題，是"定義-開發-交付"的線性流程在AI里根本不成立。能活下來的PM，都把自己活成了"業務翻譯+模型調參+風險守門"的三頭怪。先承認舊框架死了，再學新規矩。
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
