前面我们分享了「AI 项目失败的 8 个原因」，好多伙伴有共鸣。在企业里落地好 AI 产品，不是件容易的事情，衔接业务和技术的 AI 产品经理，更是责任大、困难多。一个 AI 产品从想清楚、到做出来，再到推出去，所有与业务相关的部分，都要产品经理来操心。下面这 20 件事，是在企业级 AI 应用落地中，尤其需要产品经理主导/关注的。
《AI2.0 产品实践指南》上线啦：
https://playbook.ai4pm.xyz
AI2.0产品从0到1探索，再到产品化落地和持续运营的完整实践指南
想清楚：AI 产品规划阶段
1. 业务目标对齐
明确AI项目的核心业务目标，确保技术探索与业务核心KPI对齐，为后续场景探索和产品定义奠定基础。
目的：让方向对、价值对齐
工具：OSM分析工具 https://osm.ai4pm.xyz
2. 业务流程探查
系统梳理目标业务域的高阶业务流程，识别关键环节、痛点与优化机会，为AI切入点提供依据。
目的：从事实出发找机会
工具：业务流程分析工具 https://journey.ai4pm.xyz
3. AI能力和数据知识盘点
全面梳理与场景相关的内部数据、知识及已有AI能力，评估质量与可用性，摸清家底。
目的：判断可行性与技术就绪程度
工具：数据与知识盘点清单
4. 梳理服务蓝图挖掘业务痛点
绘制服务蓝图/客户旅程，从用户视角识别断点、痛点和重复环节，发散AI机会点。
目的：系统发现可被AI改善的环节
工具：服务蓝图与客户旅程 https://journey.ai4pm.xyz
5. 认知负荷分析识别AI场景
基于客服务蓝图分析人工环节的认知负荷，识别最适合AI介入、能降本增效的高价值场景。
目的：用客观方法收敛优先级
工具：认知负荷分析方法 https://visualmap.ai4pm.xyz
6. AI场景概念故事
用 Storyboard 将抽象机会点转成具体用户故事，便于团队对齐理解。
目的：把共识具体化、可讨论
工具：Storyboard https://gemini.google.com/storybook
7. AI场景可行性及相对优先级排序
用结构化评估框架多维度评审，并用优先级矩阵排序，筛选进入 PoC/MVP 的候选。
目的：确保投资源于最值得的场景
工具：可行性与优先级评估表 https://priotiry.ai4pm.xyz
8. AI场景定义
使用 AI 场景定义地图，为入围场景产出统一规格说明，确保跨团队的一致理解。
目的：为 MVP 开发准备清晰、可执行的规格
工具：AI 场景定义地图 https://canvas.ai4pm.xyz
9. AI场景ROI初步分析
对高优场景做量化的投入产出分析，估算潜在 ROI，支撑进入 PoC/MVP 的商业决策。
目的：用商业指标把关
工具：ROI 初步估算 https://roi.ai4pm.xyz
做出来：AI 产品 PoC 和 MVP阶段
10. 场景-知识-数据梳理及可行性评估
针对高优场景，梳理PoC所需的关键上下文、知识与数据，并做最终可行性评估。
目的：PoC目标清晰、资源到位
工具：场景/知识/数据梳理清单
11. 定义AI产品MVP验收标准(生产门禁)
启动MVP前设定清晰、可量化、与业务价值挂钩的上线门槛。
目的：达标再上线，减少无效迭代
工具：MVP生产门禁
12. AI Workflow 设计及提示词开发
结合业务设计并实现任务分解、提示词、上下文等核心处理流程，并进行提示词开发和优化。
目的：把AI能力产品化融入到业务工作流，把业务专家经验转化为提示词
工具：Workflow设计
13. 种子用户和测试数据集准备
组建愿意深度反馈的种子用户团队，准备覆盖典型/边界的高质量测试集————这个数据集是需要结合业务场景来制定，所以需要产品经理来牵头。
目的：为MVP真实效果验证提供“人”和“数据”
工具：种子用户与测试集准备
14. MVP上线及种子用户试用验证
将MVP部署并组织种子用户试用，收集数据评估是否达成上线标准。
目的：用真实场景判定是否进入运营阶段
工具：MVP上线试用评估结果
推出去：AI 产品持续运营阶段
15. 设定持续运营北极星指标并监控
为进入运营阶段的AI产品定义NSM并搭建监测，确保迭代围绕核心用户价值。
目的：让优化有方向、指标可见
工具：AI产品指标体系
16. 构建AI病历标签和AI错题本机制
建立结构化反馈机制，标签化AI错误并沉淀“错题本”负样本用于持续迭代。
目的：把真实问题转成可学习的数据资产
工具：AI病历标签与错题本
17. 构建线上热修复机制
建立能由业务快速干预线上AI错误的应急机制，以配置替代改码临时修正关键问题，保障体验与稳定，为根本修复争取时间。
目的：快速止血、降低影响面
工具：线上热修复机制
18. AI流程和交互体验设计优化
基于真实用户反馈与行为数据，持续优化前端交互与端到端用户工作流程，降低使用门槛、提升协作效率与信任。
目的：提升可用性与满意度
工具：流程与交互优化
19. 规模化应用门禁及评估
在产品稳定后，定义并评估比MVP更严格的“规模化门禁”指标，判定是否具备性能、成本、稳定性与业务支持的全面准备。
目的：控风险、可持续扩张
工具：规模化门禁评估
20. 持续运营工作流程及SoP
复盘并文档化持续运营阶段的成功实践与流程，形成标准作业程序（SoP），固化组织能力，提升可复制性。
目的：沉淀方法论、降低个人依赖
工具：持续运营SoP
写在最后
AI 产品与过去的产品相比，最大的特点就是「不确定性」，上线才是产品真正挑战的开始。AI 项目成不成，不仅仅取决于“某个模型多强或 AI技术多强”，还在于能充分融合业务，把上面的 20 件事做扎实。作为产品经理，要挑起融合业务和技术的重担。更详细的AI 产品实践拆解、模板与示例，欢迎访问：
AI2.0 产品经理实践指南:
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（遇到bug不要慌，开放共建，内容持续完善中...）
愿大家的AI产品旅程都顺遂，😂😂～
