2024 年夏天我决定做 AI 产品时，以为这份工作的核心是「懂技术」：看得懂模型能力边界，能跟工程师讨论 prompt 和 RAG。两年过去，我发现真正重要的东西变了。

第一年：做「翻译」

最开始，我的主要工作是把业务需求翻译给模型和工程师：

  • 用户的痛点是什么 → 转成明确的任务描述
  • 模型能做什么 → 转成产品功能边界
  • 工程师的顾虑 → 转成对用户的语言

这一年我学会了跟模型「好好说话」，也学会了不被模型的能力迷惑。

第二年：做「信任」

2026 年，模型的通用能力已经足够强，产品的问题不再是「能不能做」，而是「用户敢不敢用、愿不愿意持续用」。于是我的工作重心变成了设计信任：

  1. 可解释：让用户看到 AI 的判断依据
  2. 可干预：关键环节用户说了算
  3. 可纠错：错了能改，改了下次更准

用户不需要 AI 永远正确，需要的是「错了也能兜住」。

现在：做「选择」

最近的体会是，AI 产品经理更像一个「选择者」：在无数种可能里，选择哪条路径值得投入，选择什么时候让 AI 全自动、什么时候必须人介入，选择用什么指标定义成功。

这些选择没有标准答案，只能靠对用户的理解和对技术的诚实。

写在最后

技术每半年换一次花样，但有一件事越来越确定：AI 产品经理的核心竞争力，从来不是比工程师更懂模型，而是比任何人都更懂用户。 这个结论，值得再用两年去验证。