周敏琦
策略产品
AI创作者AMA知无不言
我刚转做AI产品经理的时候，最不适应的一件事就是——产品上线不等于"完工"。以前做普通产品的时候，版本发出去，我松一口气，然后开始跟运营对接推广方案，看看数据报表，收集用户反馈，安排下一轮迭代。节奏是清晰的，边界是分明的。上一个版本稳了，再开下一个需求，一切都在计划内。但做了AI产品之后，我发现"上线"这个词的含义完全变了。我负责的第一个AI功能上线那天晚上，我盯着后台监控看了一整夜。不是因为紧张，而是因为真的有太多变量在跑。模型输出准确率在实时波动，有些场景下表现很好，有些场景下直接翻车。用户一发问，我就得判断：这个问题是数据覆盖不够、是模型泛化不足、还是prompt设计有问题？接下来的一周，我的工作节奏变成了这样——早上看模型日报，分析bad case；下午找算法同学讨论优化方案；晚上自己上手标注数据，因为标注团队对某些专业领域的判断标准拿不准。一周下来，光是补充训练数据、调整策略参数这件事，占了我超过一半的工作时间。后来我才明白，AI产品上线不是终点，而是一个新的起点。模型会随着数据分布的变化而"漂移"，用户的使用习惯会反过来影响模型效果，甚至不同时段的表现都不一样。你需要持续监控、持续喂数据、持续调优，这个循环可能永远没有"完成"的那一天。有一次老板问我："这个功能上线多久了，怎么还没进入稳定运营期？"我苦笑了一下，心想：对AI产品来说，稳定运营期就是个伪命题。如果你正准备转AI产品方向，请做好心理准备——产品上线后的工作量，可能比你想象的要大得多。但这恰恰也是AI产品经理最有价值的地方，因为你不只是在做功能，你是在养一个会"成长"的产品。
发布于 上海
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