2026AI成標配，產品經理如何從執行層躍升為戰略決策者

2026年一開年，AI這東西就跟辦公軟件似的，成了各行業的標配。

這種變化直接把產品經理分成了兩撥人，一撥還在埋頭畫原型、改需求，每天被算法團隊催著要標注數據，另一撥卻能站在會議室里，跟CEO討論AI戰略怎么落地。

這中間的差距，其實就隔著一層思維窗戶紙。

今年一季度財報出來，好幾家大廠的AI投入占比都超過了20%，傳統業務預算被砍了一大截。

有個在制造業做產品的同學吐槽，他們車間要上智能質檢系統，領導直接放話“要么用AI把不良率降到0.1%，要么這個項目就停了”。

但換個角度看，這也是好事。

就像2010年移動互聯網爆發時，最早看懂APP邏輯的人都吃到了紅利。

現在AI帶來的機會更猛，它不是簡單加個功能，而是重構整個業務邏輯。

比如金融行業，以前做風控模型要半年，現在用AI實時分析用戶行為，貸款審批時間從3天縮到3分鐘。

這種變革里，能把技術和業務捏合到一起的人，自然會被推到戰略位置上。

上周參加一個AI論壇，有個技術大佬聊大模型參數，臺下產品經理們聽得一臉懵。

后來才知道，他們公司那個號稱“全行業領先”的AI項目，因為沒搞清楚到底要解決什么業務問題，上線半年用戶投訴率漲了40%。

這事兒其實挺典型的很多人覺得AI產品負責人就得懂深度學習、會調參，其實根本不是。

真正厲害的AI負責人，腦子里裝的是三本賬，價值賬、風險賬、邊界賬。

價值賬算的是“AI到底能幫業務省多少錢、賺多少錢”，比如客服自動化看著時髦，但如果只是把人工回復換成機器人話術，那還不如不做。

風險賬更關鍵，去年某銀行的AI信貸系統因為數據偏見，給大量低收入人群批了高息貸款，最后被罰了幾千萬。

至于邊界賬，醫療AI再準也不能替代醫生下診斷，政務AI再智能也得守住數據隱私的紅線。

這些事，跟模型參數半毛錢關系沒有，但偏偏是決定項目生死的關鍵。

現在AI產品最容易踩的坑，就是“技術綁架需求”。

你看，這就是把“技術崇拜”換成“場景拆解”的差別別老想著用AI顛覆世界，先把用戶的某個具體痛點解決透了再說。

AI這東西還有個特點，它不是100%靠譜的，就像GPT-4回答問題，有時候對得讓人拍案叫絕，有時候又一本正經地胡說八道。

傳統產品經理習慣了“按鈕點下去必須出結果”，但AI產品得接受“概率化輸出”。

怎么辦？某電商平臺的智能推薦系統就很聰明，他們設了個“置信度閾值”，推薦商品的準確率低于70%就自動切換成人工運營的方案，結果用戶投訴率降了一半。

這就是“駕馭不確定性”的本事你不能消滅風險，但可以設計風險發生時的“安全網”，最后還得算筆經濟賬。

有個朋友的公司做AI客服，初期效果挺好，結果用戶量一上來，大模型API調用費每個月漲幾十萬，老板臉都綠了。

后來他們把場景分了級，復雜問題用大模型，簡單的咨詢用規則引擎，再加上用戶畫像緩存，成本直接砍了一半。

這說明啥？AI不是一次性投入，而是長期運營的系統，得像過日子一樣精打細算。

現在回頭看，AI產品負責人和普通執行者的差距，其實就在于能不能“扛事”。

不是說你要比技術人員懂算法，也不是要比業務人員懂流程，而是你能站在中間，告訴大家“這個AI項目到底值不值得做”“做到什么程度算成了”“出了問題我來兜底”。

就像馬斯克說的，AGI（通用人工智能）可能比我們想的來得快，在那之前，能把AI的“野性”馴化成業務“生產力”的人，才是真正的稀缺品。

如果你現在還在做AI產品，不妨問問自己三個問題，我負責的AI項目，到底給公司創造了什么不可替代的價值？

如果AI輸出出錯，我有沒有提前設計好補救方案？這個項目的投入產出比，能撐過下一個技術迭代周期嗎？想清楚這些，你就離戰略級負責人不遠了。

畢竟，風暴里能穩住船舵的人，從來不是最會劃槳的，而是最懂方向的。