聊到产品经理，不少人第一反应就是定需求、盯结果，但真到了大模型落地的时候，这点活儿可不够用。

传统产品经理做个退款按钮，只要把流程说清楚就行，是确定好的事儿；但AI产品经理让模型写个美妆新品定价方案，它可能写一堆理论，偏偏漏了竞品折扣这个关键业务点，这就是没谱的输出。

AI产品经理得会把业务话转成模型话，业务方说要贴合实际，得拆成必须包含竞品价格带、成分溢价空间；运营说提升留存率，得明确是基于7日留存（首日新增/7日活跃）的策略。

我见过好几个团队踩坑，就是因为需求传错了，业务方觉得我都说要贴合实际了，技术方觉得指令给全了，最后模型输出跑偏，谁都不认账。

其实问题就出在AI产品经理没当好翻译，没把模糊的诉求，拆成带约束、有边界的具体要求。

不是能力差，是没匹配好

不少人吐槽大模型就是个花架子，比如让它写SaaS客服回复，结果漏了补偿方案；让它算个年费价格，前后能差几百块。但你仔细拆拆这些问题，会发现很少是模型不行，大多是没匹配好，要么是给的信息不准，要么是模型没调好。

先说说给的信息不够，就说问诊场景，只跟模型说用户头痛，没说年龄、有没有高血压病史，它咋给准建议？电商定价没说成本、竞品价，方案也落不了地。

还有些没明说的要求特容易被忽略，比如法律场景没说要符合新修订的劳动争议调解仲裁法，医疗场景没强调优先看临床指南，这些才是落地的关键。

再说说模型没调好，有人直接把通用模型拿来当电商客服用，没调服务语气的参数，结果回复比机器人还生硬；让擅长总结信息的模型拆怎么提升复购率，它只会说写产品攻略，漏了先找老用户再勾起需求最后让他们好下单的业务链。

我一直觉得，大模型落地不是选个厉害的就行，而是让普通模型跟业务对上路，就像鞋子不合脚，改改尺码比买双名牌鞋实用多了。

怎么破局？

很多团队优化大模型，都是错了再改，模型漏了补偿方案，就补个例子；答案前后矛盾，就加个提醒。

但这种方式效率太低了，真正管用的，是AI产品经理牵头的提前设计，核心就是技术方案+落地要点+谁来担责这三件事。

首先技术方案得对着问题来，输入层缺信息，就做个需求清单，比如问诊必须填年龄、症状疼了多久；模型没适配好，就搞场景化调优，比如电商客服模型先练服务语气词+补偿方案。

其次落地的时候别贪多，先挑1个场景试，比如先测美妆定价，看模型有没有覆盖关键业务点，再慢慢推广到其他场景。

最关键的是，AI产品经理得扛住全流程负责，不能把需求丢给技术就不管了。比如验收的时候，不光看输出对不对，还得看符不符合业务没明说的要求；发现问题了，先想是信息给少了还是模型没调好，别一上来就说模型垃圾。

毕竟大模型落地不是技术团队一个人的事儿，AI产品经理得是那个既懂业务，又能拉住技术的人，才能让模型从听个响变成真懂业务。