这是 AI 产品经理面试中被问到最多的问题。
这题看似考察面试者对大模型应用场景和对业务的理解，实际上考验的是另一项产品基本功。
不管你是一个准 AI 产品经理，还是已经在一线了，能不能清醒、条理的回答这个问题，决定了你最终能不能成功的把 AI 塞进业务里。
我之前总结过 AI 产品经理做业务的三个天坑，是这个问题的另一个侧面：
它们最终都导向了那个产品经理的基本功：原子化拆解能力。
想要成为能扛起业务转型的 AI 产品经理，第一课，也是唯一一课：拆解。
这篇文章，尽量一步一步的给大家捋清楚。
先说大模型的应用场景
在业务或者需求实现里应用 AI 大模型，模型原理理解固然重要，但是必须能抽象出这项技术的本质：
它是一个介于“人工作业”和“传统技术作业”之间的技术实现。
程序驱动的传统产品，只能接收结构化输入，基于从用户旅程中抽象出来的规则，把输入处理成为用户预期的产物输出。
过去那些无法结构化、规则不明确的需求，只能由人工来处理，不管它们的重复度有多高，如客服接待、文案写作。
大模型技术，不要求结构化输入，且对规则不那么敏感（基于它的泛化能力），成为介于两者之间的“人类救星”级别技术。
大模型能理解非结构化输入，处理“感觉差不多”的任务。
但要明确：它不是程序的升级，而是对“人”的拙劣模仿和规模化。
所以，探索大模型引入可行性的时候，你的视线应该从「人」开始，而不是盯着原来的技术实现：找到那些原本只能由人来做的、可模仿的事情。
也就是，找到模糊但有些规律的节点。
为何要原子化拆解
“这个业务能不能用大模型？”
这个问题本身就错的，这是典型的「雕刻巨石」。
正确的问题是：
“这个业务流程/需求实现，可以被拆解成哪些‘原子’，其中哪些原子节点适合模型介入？”
你或许反对：那么多提示词，不都是让模型“一步一步”这那的么？怎么就不行了？
大模型的注意力是有限的，它一次只能做好一件事。
多步任务扔给它，它确实会老老实实给你输出结果，但是这结果并不是它“一步一步”完成的，而是“一步到位”
人都理不清楚的任务，让大模型去理，结局肯定是不确定性的指数级叠加。
实际上，业务流程拆解也没那么难。
任何业务，都能被拆解成一系列由“输入-处理-输出”的更小单元组成的流程。
这就是所谓的“工程化思维”，也是产品经理的基本功：
• 输入是可获取的信息（可能是文档、表单、上下文提示、语音指令）； • 处理是规则或算法（传统规则引擎 / AI 模型提示词 / 人工判断）； • 输出是结果或反馈（报告、预测、建议、生成内容等），同时又是下一个节点的输入
当业务被拆解到这种程度，再看「程序 / 人 / 模型」的分工，就有抓手了：
1. 哪些节点的输入是结构化或可标准化的？（适合谁来做，模型还是程序？） 2. 哪些处理是基于语义、模式识别或逻辑推断的？（模型可胜任，即通过提示词或示例引导模型完成） 3. 哪些输出具备反馈或可验证机制？（可验证用程序接，不可验证人或者模型接）
拆完业务流程，只完成了 0-1 的第 0.1 步。
人的流程比业务难
拆解最难的部分，不是技术，是人。
每一个原子化单元里的「处理」规则都必须确定是否可被表达。
但那些掌握规则的业务专家们，通常在“黑箱”里工作：他们凭经验和直觉做判断。
“我一看就知道这个客户要投诉。”
但是：
“‘一看’的背后，你看的是什么？是他的措辞？语气？还是他提到的某个特定产品？”
你不能只知道“输入 A 最终得到输出 B”，但不清楚中间信息处理环节的逻辑、依赖与判断。
原子化拆解的另一个重要过程，是将隐性知识显性化：
• 迫使原来的任务参与者表达“我们到底在判断什么”， • 明确哪些判断依赖规则、哪些依赖经验、哪些依赖语境。
这一步非常关键，因为大语言模型本质上是一个“语义推理机器”。
必须通过这个“审问”过程，是把隐性知识显性化，把“直觉”翻译成“可表达的逻辑”。
因为大模型需要这个规则，否则依然必须由人来完成。
难，但是最有价值的部分。
推荐阅读《最佳时间萃取》，展开论述的话，一万字都打不住。
按图索骥
完成了业务流程的拆解，也就完成了业务理解。
然后就可以按图索骥进入对“是否能够引入AI”的论证，对每个原子节点逐一审视即可。
图中的六个维度是我在课程和企业咨询中高频使用的，包括：输入弹性、规则可语言化、示例可得性、输出弹性、容错空间、重复度。
它不是唯一标准，但已验证能胜任大部分业务场景和需求实现。
别做功能经理，去编排认知
传统产品经理关心“功能”。
AI 产品经理关心“信息和认知的流动”。
信息从哪里来？如何被理解？如何被加工？输出的结果如何再次成为输入？
原子化拆解，就是让你看清这一切的唯一工具。它让你能为模型构建有效的上下文，定义清晰的边界。
这无关天赋，这是底层功夫的训练。
没有这种能力，你和那些被时代抛弃的人，没有任何区别。
停止思考功能，开始编排认知。
组个局
这么冗长密集的文字，能看到这里，我猜你应该正在创造真正的 AI 产品。
我正在计划组织一个纯 AI 产品的交流群，如果你有以下共识，欢迎建联：
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