当AI从工具跃升为产品核心，“怎么用”已不够，“怎么做”才是关键。本篇系统总结应用侧AI产品的方法论，从问题拆解、交互逻辑到场景落地，为产品经理、内容人和技术负责人提供一套可参考的实操框架。
自从 2022 年 ChatGPT 在国内火爆之后，“大模型” 这个关键词的提及频率也随之水涨船高。各行各业都在积极拥抱 AI，更是有人喊出了 “所有产品都值得用 AI 重做一遍” 的豪言壮语。
随着各行各业都开始“拥抱”大模型的，AI 产品经理的需求量不断飙升。许多产品同行想转行 AI 产品经理，却不知如何下手。
作者之前就是传统产品经理，从没做过数据和算法产品经理相关的工作，偶然的机会接触并负责了 AI 产品的上线，在这过程中不断学习，最终成功转型。本文是作者对转型 AI 产品的一次总结和复盘，借此机会既是对自己产品方法的梳理，也希望能对想了解或转型 AI 产品经理的朋友有所帮助。
名词解释：
在进入正文之前，先对文中出现的关键名词进行说明，以助读者理解：
大模型：参数量与训练数据规模庞大的人工智能模型，具备强大的信息处理与生成能力，可在多领域完成复杂任务，是当前AI技术发展的重要方向。LLM（LargeLanguageModel）：即大语言模型，属大模型的一种，专注于自然语言处理，能理解和生成人类语言，实现问答、创作、翻译等多种语言相关功能。RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）：即检索增强生成，是结合检索与生成的技术。生成回答前，先从外部知识库检索相关信息，再让模型基于这些信息生成内容，可提高回答准确性与可靠性，减少模型幻觉。一、岗位区别首先需要明确一个概念：AI 产品经理按照产品形态其实可以分为两大类。本文中所提到的 AI 产品是指 AI 应用侧的产品。
第一类是 偏向于模型侧的AI产品经理，主要负责 LLM 大语言模型的设计规划，工作更多面向模型本身的优化，比如模型训练等。
第二类是 偏向于应用侧的AI产品经理，主要是思考基于大语言模型在具体业务、场景中的应用，工作中更重视对具体业务和用户的理解。
AI 产品经理和传统产品经理在实际工作流程和协作范围方面存在一些差别。
1、方案评估：在需求分析之后，需要结合运营、开发等资源思考产品方案并评估可行性。这一环节中，AI 产品经理不仅要考虑技术开发资源，还要考虑大模型的边界和计算资源，明确大模型在方案中哪些环节起作用、需要多少计算资源等。
2、团队协作：传统产品经理与技术团队协作时，一般只涉及前后端开发人员，如 H5、JAVA 开发工程师等。而 AI 产品经理在协作时，除了与前后端开发人员沟通，还需要和数据、算法工程师对接，以确保大模型的产出结果符合预期。
3、方案设计：传统产品经理撰写方案时，需给出产品功能结构、信息结构、交互逻辑等内容，一般不会对技术方面的内容进行定义（部分公司或产品会要求产品经理产出 API 说明文档）。而 AI 产品经理在方案设计中，除了考虑功能、交互等内容，还需要对大模型的数据、提示词及工具等进行定义。
AI 产品经理与传统产品经理在核心能力及工作环节上并无太大区别，本质上都是对用户需求的精准把控，以及思考如何以产品为载体呈现价值。只要在产品思维基础上增加对 AI 的理解，“人人都是 AI 产品经理” 并非空谈。
二、业务接入 AI 的两种模式业务接入 AI 的模式并非单一，根据产品属性和场景特性，大致可分为 “业务 + AI” 与 “AI + 业务” 两类，两者在产品设计逻辑和价值实现路径上存在明显差异。
“业务 + AI” 模式多见于 B 端产品。这类产品往往已形成固定的角色分工、场景流程和业务逻辑，用户也已经养成稳定的使用习惯，业务的复杂度较高而且对稳定性要求比较严格。此时 AI 的作用是 “锦上添花”，需要以原有业务产品形态为核心，通过 AI 技术提升特定环节的效率。
例如在办公协同产品中，文档撰写模块可加入 AI 改写功能，用户输入初稿后，模型能基于语境优化表达、调整句式，既不改变用户 “先输入再编辑” 的原有操作习惯，又能减少反复修改的时间成本；再如 ERP 系统的报表生成环节，引入 AI 自动识别数据异常并标注原因，辅助财务人员快速定位问题，而整体的报表格式、审批流程仍保持原有框架。
“AI + 业务” 模式则以 AI 为核心载体，将原生 AI 能力融入行业业务或场景中，通过重构业务流程满足用户需求。这类产品大多是创新的形态，比较常见于 C 端场景。比如 AI 情感陪伴应用，其核心功能围绕自然语言交互展开，通过大模型对用户情绪的识别、共情回应的生成，构建全新的情感支持场景，区别于传统社交产品的人际互动逻辑。
三、工作流程1、需求分析阶段拆解用户需求、找到核心痛点是需求分析的核心。
对于 AI 产品经理而言，这一阶段除了完成传统产品经理的工作，还需重点分析需求场景是否适合引入大模型：
判断用户的核心诉求能否通过大模型的特性满足，比如是否需要自然语言交互提升沟通效率，是否需要大模型的信息整合与分析能力解决问题等；评估引入大模型后，能否比传统解决方案带来价值提升，比如更快速的响应、更精准的结果等；同时还要考虑用户对AI产品的接受度和使用习惯，避免因为技术引入而增加用户使用门槛。2、方案判断阶段方案判断阶段，AI 产品经理要全面评估方案的可行性。
除了要考虑技术开发的难度和所需资源，还要评估大模型的性能，比如回答准确率、响应速度是否能满足用户需求等；对于多轮交互场景，还需评估模型的上下文理解能力。
除此之外，计算资源成本也是很重要的因素，需要根据使用大模型的算力消耗及对应成本，判断是否在可承受范围内，比如本地部署需要多少计算资源，是租用还是购卡。调用三方API的话，不同的并发是怎么收费的。
同时，要明确大模型在方案中的边界，清楚哪些功能能由大模型实现、哪些仍需依赖传统技术手段，避免过度依赖大模型导致方案不可行。
模型选型是方案判断的重要部分：
如果对数据的安全性要求高，而且有足够的预算和技术能力，可以本地部署基础通用大语言模型，能更好地保障数据隐私，但投入和维护成本也相对较高；如果需要模型更贴合特定行业的话术和业务知识，可采用微调方式，基于通用大模型（如GPT-4.5、Qwen3）用行业数据进行微调，适合有一定行业特性且数据量适中的场景；若追求快速上线、降低初期成本，且对定制化要求不高，可直接调用第三方API（如OpenAI的API、阿里云通义千问API等），适合中小型企业或试错阶段。一般来说：
基础通用大语言模型适合通用场景、快速验证需求；垂直领域大语言模型适合对行业知识要求高的场景；小参数模型适合资源有限、对响应速度要求高的边缘场景。以智能客服产品为例，最简单的其实还是提示词+直接调用三方大模型的API+RAG知识库的形式，快速上线验证结果之后，再根据情况考虑是否要本地部署、微调。
虽然但是，不建议用国外大模型，要考虑到国外的大模型是无法在国内备案的。
3、产品设计阶段在产品设计阶段，AI 产品经理除设计产品的功能结构、信息结构、交互逻辑等传统内容外，还需要对大模型的数据、提示词及工具等进行详细定义。
数据方面，明确所需训练数据和输入数据，确保数据质量和相关性，以提高大模型输出结果的准确性（该处一般由数据产品经理和数据工程师来负责，但产品人员还是要关注数据质量）；提示词设计需结合业务场景，精准描述用户需求和期望的输出格式，让大模型能准确理解并输出符合要求的结果。
4、开发推进阶段开发推进阶段，AI 产品经理需与数据、算法工程师紧密协作，确保大模型集成顺利进行。
与数据工程师沟通数据的采集、清洗和预处理工作，保证输入模型的数据符合要求；
与算法工程师共同探讨模型调用方式、参数设置等，及时解决开发中的问题，如模型调用接口问题、数据处理难题等。
同时，协调前后端开发人员，确保大模型与产品其他功能模块无缝对接，定期召开进度会议，跟踪开发进度并及时调整计划，保障项目按预期推进。
5、测试评估阶段测试评估阶段，除了进行传统功能测试（检验产品各项功能是否正常运行），还需对大模型性能进行专项测试，包括高并发场景下的稳定性、面对异常输入时的鲁棒性及输出结果的一致性等。可设计不同测试用例模拟各类场景，检验大模型表现，同时收集测试数据，分析模型存在的准确率、响应延迟等问题，并反馈给算法和数据团队优化。
6、上线验证阶段上线后，需实时监控大模型在实际应用中的表现，通过埋点等方式收集用户反馈与使用数据，如对回答结果的满意度、使用频率等。
对比上线前后的产品效果，评估大模型实际价值，判断是否达成提升用户体验、提高工作效率等预期目标。关注用户对 AI 功能的反馈，了解使用中遇到的问题与需求，为后续优化提供依据。
此外，需监控系统运行状态，确保大模型调用稳定，避免故障影响用户使用。
7、反馈修改阶段依据上线后的反馈与数据，对产品持续优化。针对大模型输出结果不准确等问题，可调整训练数据、优化提示词或模型参数；
对于用户反馈的功能问题，结合传统产品优化方法改进产品功能与交互。
同时，分析用户使用行为数据，挖掘潜在需求，探索通过优化大模型应用方式进一步提升产品价值，定期迭代更新产品，持续提升其性能与用户体验。
四、能力要求1、AI 基础知识储备
了解大模型基本原理、常见技术术语及应用场景，能读懂简单技术文档，与技术团队有效沟通。
2、业务理解与转化能力
深入理解所在行业的业务逻辑与用户需求，能将业务需求转化为 AI 产品的功能与方案，使大模型更好服务于业务。
3、数据分析能力
具备一定数据分析能力，能通过分析用户数据与产品运行数据，发现产品问题，为产品优化提供数据支持。
五、遇到的问题1、AI 技术知识欠缺
刚接触AI项目的时候遇到最大的问题就是不知道从哪下手。但作者深信一句话“对抗焦虑的最好手段就是学习”。
多学！多看！多问！网上有很多在线视频课程、专业书籍、行业讲座可以系统学习 AI 基础知识，在学习过程中有不明白的直接向AI提问。尤其是多看一些国内外的一手AI信息资源，毕竟很多媒体号都是经过二次加工的内容。养成跟AI交流的习惯。充分利用AI的能力，让AI帮助你学习，遇到不懂的名词、学习的思路、产品的思考都可以发给AI来发起一场“人机研讨”。正确的使用AI对学习效率提升是非常大的。多向懂的人请教。你遇到的大多数问题，别人都遇到过。所以平常要多跟AI相关的朋友、前辈去接触，也要多向公司内部算法和数据工程师请教，在实践中积累经验。看不如说，说不如做。现在AI大大降低了开发和产品试错的门槛，大家自己可以空闲时间利用Coze、Dify等平台搭建智能体试一试。2、对大模型的应用场景把握不准
首先要了解大模型的边界在哪，其次是业务需要达成的目的。这方面可以通过深入研究行业成功案例，结合自身业务特点分析借鉴。其实很多场景已经有人在做了，多看其他产品都覆盖了哪些场景，很快就能总结出来AI的边界。
加强与用户沟通以了解其对 AI 产品的需求与期望，通过小范围试点测试，依据反馈调整优化应用场景。快速试错很重要，如果实在把握不住，可以通过vibe coding让AI帮你快速做个Demo，或者自己利用Coze、Dify之类的三方平台快速搭个智能体出来试错。
3、用户不会使用AI
在实际操作中，一般用户也很难提出专业的提示词，而且大模型未经专门训练的情况下、也经常出现理解偏差的情况。最重要的是，用户没有必要去学会怎么正确的向AI提问，因为我们AI产品经理就是扮演的需求“翻译官”的角色。类似于这种情况其实可以通过产品设计解决。
笔者在负责相关产品落地时，便针对这一问题设计了系列用户引导问题。这些引导问题基于业务场景与用户可能的需求方向设置，能逐步引导用户清晰表达诉求，既降低用户使用与学习成本，使普通用户不需要掌握专业提示词技巧即可顺畅使用产品，同时还能帮助大模型更精准捕捉用户意图，提升回复准确率。
在模型再训练时间紧张且成本较高时，这是一种高效实用的解决方案。工具选择要考虑与大模型的适配性，如选择合适的插件或接口增强产品功能 —— 例如，在智能问答产品中，集成知识库检索工具，让大模型结合知识库内容进行回答也是非常常见的方案。RAG技术既能降低成本还能减轻模型幻觉。
六、最后从实际参与的 AI 产品实践来看，AI 大模型技术应用的未来趋势日渐清晰。交互上，将更趋自然化与个性化，深度理解用户表达习惯与潜在需求，就像与真实的人类交流一样非常顺畅，还能根据用户特点提供专属服务；服务场景上，将从单一功能向多场景融合拓展，突破特定领域限制，跨场景解决用户问题，例如在信息查询、方案规划等场景间无缝切换，高效满足用户多样化需求。
笔者也是刚刚接触AI项目不久，自身经验有限。在转型实践中对 AI 产品的理解仍存在一定局限，难免有疏漏或不当之处，恳请各位批评指正，共同进步。
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