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我在大厂做 AI 产品的 300 天

ai pm·2026-02-20·~4000 字·12 min read

300 天前我加入了一家大厂的 AI 产品团队，从传统互联网 PM 转型做 AI PM。这篇文章复盘这段经历中最真实的感受。

前 100 天：兴奋期

刚开始一切都很新鲜。每天都在学新概念：RAG、Embedding、Fine-tuning、Context Window……感觉自己在参与一场技术革命。

前 100 天最大的错误是：以为「学会 AI 技术」就能做好 AI 产品。

事实上，技术理解只是入场券。真正的挑战在于：如何用不完美的技术做出用户能接受的产品。

这个阶段最痛苦。你发现模型的能力边界比想象中窄，用户的期望比想象中高。每次发版都在担心：这次 AI 会不会又出幻觉？

最难的不是技术问题，而是「要不要发」的决策。80% 准确率的功能，发不发？不发就没数据反馈，发了用户可能骂你。

到了这个阶段，我终于想通了几件事：

AI 产品的 MVP 标准不同 —— 传统产品 MVP 是功能最小集，AI 产品 MVP 是「可信度最小集」。用户需要觉得 AI 靠谱。

PM 要能自己跑通全链路 —— 从数据处理到模型调用到结果评估，如果你不能自己做一遍，你就无法准确判断需求的可行性。

快速迭代比精心设计更重要 —— AI 产品的不确定性太大，与其花三个月做一个「完美方案」，不如每周发一个小实验。