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AI产品经理在实际工作中，一个很常见的误区，就是看到什么模型、什么新功能火，就马上想把它放进自己的产品里。

比如某个Agent框架突然很火，就马上想用它做智能客服；某个新的模型能力出来了，就希望尽快接入现有业务。但问题是，很多时候大家并没有先判断：这个模型到底适不适合当前场景？成本怎么样？稳定性怎么样？速度够不够？最终效果是不是真的比原来的方案更好？

对于产品经理来说，不管是AI产品经理还是传统产品经理，最核心的事情其实一直没有变：先识别用户真实的需求，再寻找最适合解决这个需求的方式。

如果确定了一个具体场景，接下来才应该去比较不同工具和模型的优劣。比如模型能力怎么样、价格是否合适、响应速度如何、稳定性够不够，以及这个需求到底需不需要大模型。有些问题通过传统的规则和流程就能很好解决，其实完全没有必要为了体现“AI”而强行接入大模型。

现在一些企业也很容易遇到类似的问题。每当出现一个新的AI概念，就希望快速跟进，结合现有业务开发一个新产品，而且上线周期往往要求非常短。结果可能陆续开发了很多AI产品，却没有真正带来用户增长或者业务增长，反而消耗了大量产品和研发资源。

但这并不意味着新的AI技术没有价值。一个新技术刚出现的时候，本身就需要不断寻找合适的应用场景，在这个过程中出现失败非常正常。真正的问题不是“尝试”，而是在连技术原理、能力边界和业务适配性都没有搞清楚之前，就投入大量资源去尝试。

有些技术其实在前期做完基本研究之后，就可以大致判断它是否适合自己的业务。如果判断有价值，再用较低成本快速验证；如果从能力边界上已经明显不匹配，就没有必要为了追热点继续投入。

所以AI产品经理很重要的一项能力，并不是知道多少最新概念，而是能够判断：什么技术值得跟，什么技术适合自己的产品，什么东西根本没必要做。

这其实也是AIPM人工智能产品经理认证中比较值得关注的一类能力——不只是学习模型、Agent等AI知识，更重要的是学会把技术能力和真实的产品需求、业务场景放在一起判断。

AI时代技术变化越来越快，但产品经理真正稀缺的能力，反而可能越来越回到一个很基本的问题：不要因为技术很新就去做产品，而是因为用户真的需要，才选择合适的技术去解决。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！

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