當做AI成為KPI：一位AI產品經理的真實困境

開篇｜從一次真實咨詢聊起

前兩天給客戶咨詢，遇到一個很棘手的問題，我幫對方梳理了很久，也有些總結和心得，就借這篇文章分享給大家。

來找我求助的，是一家大型教育集團的AI產品經理，她專業扎實、執行力強，也愿意投入大量精力去推動事情。但越聊越能發現，她整個人處在一種很擰巴的狀態：

明明很努力，卻越認真越疲憊；明明懂技術、懂產品，也經歷了很多大型項目，卻在實際設計AI方案的過程中處處受限。最后說了一句讓我停下來反思的話：

“我越來越不知道，自己到底是在推進AI賦能，還是只是幫別人接需求完成任務?！?/blockquote>

后來我幫她一點點把問題拆開，才逐漸意識到，這其實不是她一個人的問題，而是很多企業在落地AI項目時，都會出現的一種結構性困境。

第一部分｜她到底卡在了哪？四個非常典型的AI落地困境

她遇到的困境，其實非常典型。我先把她面臨的處境，完整還原一下。

第一，業務方很強勢，需求已經想得很清楚。

在和業務方溝通需求時，對方會直接告訴她：我們現在的工作很低效，你用AI幫我把這件事做掉就行。

在這種情況下，她很容易被推到一個執行者的位置上，只負責把需求實現出來。但她自己心里又非常清楚，如果只是照著業務的想法做，AI的邊界就會被提前限死，自己也很難有職業上的成就感。

第二，她想先理解業務，再提出更合理的AI方案。

她理想中的狀態，是先把業務流程摸清楚，找出真正適合AI改造的節點，再反過來說服業務接受一套新的方案。

但現實情況是，她并不是業務出身，完整調研一整套流程，成本極高、周期很長，而且就算做完了，也未必能被業務認可，反而容易引發新的摩擦。

第三，她肩上還有一個“搭建示范性AI場景”的KPI。

公司希望通過幾個有代表性的AI應用，沉淀方法、跑通流程、形成可復用的模式，而不是只解決一個部門、一個場景的問題。這意味著，她不能完全順著業務做高度定制化的需求。

第四，現實復雜度遠超預期。

很多業務場景如果想真正做得好，不只是AI的問題，還涉及系統遷移、數據治理、流程數字化。但現實中，這些事情往往是并行推進的。如果她把所有因素都考慮進去，項目會被無限拉長；如果不考慮，又擔心AI落地效果不好。

這四件事，任何一件單拎出來，都是個大工程，現在它們同時壓在一個人身上，換誰都會很痛苦。

第二部分｜很多AI PM會陷入的一個誤區

在溝通過程中，我發現她其實掉進了一個很多AI產品經理都會陷入的陷阱，那就是她下意識地把自己的角色，定義成了：

“幫業務實現AI項目的人?！?/strong>

這個現象可以理解，很多企業在推進AI時，都會默認一個前提：

既然是新技術，那就該多做、多試、多跑場景。既然業務有需求，就應該積極配合。

但如果我們只聚焦在執行層面，就會容易把精力花在功能優化、效果調試上。結果就是在產品上線后，沒人能回答一個問題：

“為什么這個場景要用AI來實現？”

而從組織對她的期待來看，她真正該承擔的，是為組織判斷，哪些地方需要用AI改造，哪些地方可以延后的“決策型角色”。

這兩種角色，本質上是完全不同的。

前者的目標是滿足需求，而后者則是要對結果負責。

她現在之所以這么痛苦，原因就是因為她被要求的，是對業務需求做判斷，但卻要不斷面對執行型的工作。

第三部分｜AI PM如何基于組織目標做決策

幸運的是，我在幫她拆解問題的時候，很欣慰地發現一個關鍵信息：

他們公司的CEO對AI產品經理提出的要求，本身就不是讓他們做幾個零散的AI工具，而是希望通過一些典型場景，跑通AI與業務深度融合的路徑，沉淀經驗，未來能在更多場景中復制。

在這個前提下，就不能只用“項目交付”的心態來做事了，因為很多業務需求，本來就不該直接接。

不是因為需求不合理，而是因為它們不具備成為“示范場景”的條件。

這可能是個很反直覺的點：

越是業務覺得當下就要馬上滿足的需求，往往越不適合作為試點。

為什么這么說？因為業務提出的需求，99%是結果導向型的假設，而不是對問題結構的定義。

他們只會要求AI替他們自動完成某件事，而很少會拆清楚自己的工作中，哪些是真正耗時的、哪些是規則穩定的、哪些是判斷密集不能交給其他人的。

而示范性的AI場景，本質上就不是這種結果式的項目交付，它的最終目的，是實現出一個可復用、可評估、可持續擴展的“范式型”場景。

那么，在這種前提下，AI產品經理真正該做的是什么呢？

我給她的建議，是先學會拒絕。

當然，這里的拒絕，不是直接說做不了、不該做，而是要先建立起一套需求的“篩選標準”。

總的來講，如果一個場景想作為組織層面的AI示范案例，至少要同時滿足下面幾個條件：

第一，流程主權是否清晰

如果一個流程的關鍵規則、節奏、調整權不在該業務部門自己手里，那就很難真正做流程重構。

舉個例子，假設HR提出一個需求，是讓AI輔助自己優化員工入職材料審核流程。

在這個流程中，審核標準、審核節奏都是HR自己定的，哪些材料算合格、哪些可以弱化，都是HR說了算。

這種情況下，如果他們希望AI幫助做材料的完整性校驗和初篩，是完全站得住的。

而如果換個場景，HR希望能讓AI輔助他們自動審批用人申請。

在這個流程中，會由用人部門提出用人需求，HR負責審核需求的合理性。但用不用人、用誰、標準如何，都是用人部門提出的，HR只是參與者。

這時讓AI去自動評估用人合理性，結果就很容易導致AI給的建議被用人方忽略，出了問題，也沒人會為AI的結果擔責。

再舉個例子，在員工績效評價的場景中，雖然HR設計了績效體系，但打分標準則是由部門主管來定，不同部門尺度完全不同，如果HR想做“AI自動分析績效結果，給員工改進建議”的功能，就要先明確分析的標準，是基于HR的制度，還是主管的真實打分習慣？出現爭議時以哪個為準？如果這些問題回答不了，流程主權就是不清晰的。

總之，AI一旦進入流程執行層，如果這條流程主權模糊，那就一定會把風險甩回給AI項目負責人。

第二，AI是否能承擔清晰、可校驗的執行動作

判斷一個AI場景是否適合做深度改造，有個很重要的標準：

AI介入后，能不能明確替人來完成某一步執行動作，比如收集、校驗、初篩、整理，而不是只給建議、只做問答。

當然，也許有人會擔心，讓AI進入某個業務流程，萬一由于幻覺帶來執行出錯怎么辦。

然而我覺得要反過來理解這個問題。

判斷一個AI場景是否適合進入流程，不是看它會不會出錯，而是要觀察這個流程有沒有能力發現、攔住并修正錯誤。

因此在選擇讓AI承擔的執行動作時，要遵循下面的標準：

1、有明確輸入與輸出邊界的動作。

比如字段抽取、信息匹配、材料完整性校驗。

這些動作的輸入來自確定的原始數據，輸出可以和原文逐條對照，就算AI出現偏差，也很容易被發現。

2、結果可被二次驗證或重算的動作。

比如簡歷初篩、問題分類、規則初判。

這些結果本身不是最終結論，而是要進入下一步人工確認或規則校驗環節。

3、錯了不會立刻產生不可逆后果的動作。

比如生成初稿、整理要點、預填信息。哪怕AI偶爾理解錯了，也不會有很大影響。

舉個例子，在處理員工咨詢問題的場景中，讓AI先完成問題理解、分類和資料匹配，把整理好的結果交給HR或客服確認，這就屬于明確可校驗的執行動作。

而如果只是讓AI給些處理建議，看起來安全，卻很難說清楚AI到底替人省下了哪一步時間，也不利于后續評估流程效率是否真的提升。

本質上，是否讓AI承擔執行動作，關鍵就在于這一步是否可對照、可回溯、有人兜底。

第三，能否在系統不完美的情況下，先跑通人機協作流程

如果一個場景必須要先等系統完全重構、數據完全治理、流程完全標準化，那它更像是數字化改造項目，而不適合作為當前階段的AI試點。

很多AI項目死掉，都是因為起步要求太高。比如讓AI自動流程審批、AI自動統計薪資、AI自動生成決策方案。這種AI自動理解問題、自動閉環處理的流程，現實中往往是做不到的。

而更可行的流程是：

• AI負責理解問題、查找資料、生成初稿

• 人類負責確認、補充、兜底

讓AI走完最耗時的中間步驟，讓人類的工作，從“從0開始”變成“審核與修正”。

這種場景，非常適合在系統、數據還沒完全準備好的情況下先跑。

第四，流程結構是否可復用

很多人一聽到“可復用”，最先想到的是規則、數據能不能拿過來再用到其他場景。

但如果你想做AI示范場景，就不能只追求規則復用，而是要看“流程骨架+AI角色分工”是否可復用。具體來講，可以從下面三個點做結構化抽象：

• AI放在流程的哪一步

• 人與AI如何分工

• 哪些決策必須留給人

讓這套結構，能被復用到別的流程里。

聽起來比較抽象，我舉個例子：

對公司職能部門來說，每天都要受理大量員工提問。然而不管是 HR、IT、行政，他們工作的流程結構往往都是類似的：

接收問題→判斷類型→分流到對應處理人→跟蹤狀態

那AI在這里就可以扮演這樣的角色：

• 識別意圖

• 自動分類

• 輔助分流

即使具體問題不同、規則不同，“AI放在哪一步、人負責哪一步”的這套結構，是可以遷移的。

而如果某個流程高度依賴業務潛規則做判斷，決策邏輯說不清、靠經驗，那AI就很難抽象出通用結構。這樣的場景，可以作為AI項目來探索，但不適合作為當前階段的示范案例。

上面的4步決策思路，你可以通過這張圖來快速理解記憶：

第四部分｜流程重構，并不等于推翻業務

流程重構這件事，是每個公司、每一位AI產品經理在推AI項目時，一個無法跳過的難題。

原因很簡單，在企業里，只要AI要真正解決效率問題，它一定會進入流程。

很多業務一開始提AI需求時，會把這事想得很簡單：

“能不能加個AI，幫我把現在這件事做得更快一點。”

但從實際項目經驗來看，如果AI只游離在流程之外，最多只能提升局部體驗，很難對整體效率產生穩定影響；只有當AI開始替人承擔流程中的某一步，這套流程才會發生根本性的變化。

因此，只要你希望AI真正接手一部分人類工作，本質上你就已經在重新分配流程中人和系統的職責，而這件事，就是流程重構。

但如果你身為AI負責人，直接和業務老師說“我要重構你的流程”，對方肯定會炸毛，以為你要推翻現有流程，相當于直接否定他們之前的工作。

但從實際落地來看，真正有效的AI改造，往往不用動流程主線，而是調整人在流程中的精力結構。

讓AI去接管那些高重復、強規則、低判斷密度的事，人則聚焦在判斷、協調和例外處理。

如果這一點你能理解，下次再和業務溝通時，就可以跟對方說：

“我們要做的不是給你開發一個AI工具，而是幫你把這條流程里最累、最慢，但又能標準化的兩三個步驟先交給 AI，你原來的流程主線不動?！?/p>

這種“嵌入式”的重構，才是“AI執行+人類決策”真正能跑起來的前提。

第五部分｜AI PM最需要做的，是完成角色轉換

在那場咨詢里，我給她最多的建議，是先調整心態。

如果她繼續把自己當成項目執行方，這件事肯定會越來越難；而相對的，如果把角色調整為判斷者，很多問題反而會變簡單。判斷什么呢？

• 判斷什么該馬上做、什么該緩一緩；

• 判斷現在做到哪一步最合適；

• 判斷哪些需求該延后，甚至拒絕。

這不是對抗業務，反而是對組織負責。

具體怎么判斷呢？如果讀到這里，你還是無法回答這個問題，那就好好再回顧下這篇文章吧。

結語

寫到這里，其實我也在想：

這類問題，肯定不只她一個人會遇到，很多企業在推進AI時，都會有同樣的階段性困局。

如果你也在公司里負責或參與AI 項目，不妨想一想：

• 你現在，有沒有權力對一個貌似合理的AI需求說不？

• 你所在的組織，有沒有人對AI需求優先級排序這件事負責？

• 如果沒有，這個位置空缺，最后會落在誰身上？這個人會是你么？

歡迎在評論區留言，說說你在推進AI項目時，最糾結、也最難判斷的問題是什么。 如果你正在被類似的問題卡住，或許我們聊聊，會比你一個人硬扛要更快些。

我是申悅，前互聯網大廠產品人，現在是一名All in AI的企業AI轉型咨詢顧問。歡迎加我好友互相交流。

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