AI产品落地的核心挑战 - AI产品成功的关键在于理解客户业务场景和融入行业Know-how，技术反而不是主要门槛[2][10] - 产品经理需深入一线围绕客户业务场景开发，并根据反馈快速迭代（北森AI面试官实现两周一次迭代）[6][9] - 50%的AI产品研发工作与大模型无关，重点在于填补客户业务需求空缺[9] 产品开发与交付策略 - 将研发流程调整为快速迭代模式，周期缩短至2-3周，分"0到1"和"1到N"两阶段交付[4] - 必须选择能端到端解决高价值场景的独立产品（如AI面试官），而非原有功能叠加[7][8] - 需通过50-100家客户验证市场空间、价格和交付方式后，才进入规模化销售[4] 行业Know-how的数字化 - 人力资源领域经验需通过专家知识萃取输入大模型，形成动态可理解的产品[12] - 北森将测评顾问转型为提示词工程师，基于行为面试法训练AI实现三层智能追问[11] - 行业Know-how的可数字化程度决定AI产品价值，但部分领域（如心理学评估）难以量化[21] 商业化验证路径 - 原型产品需经6个月可用性验证（覆盖8-10家客户），再进入6个月商业化验证[31] - 定价采用订阅制（按席位/对话量）或效果付费（如AI面试官按面试人数收费）[34] - AI产品销售链条比SaaS更短，客户试测后即可决策且常绕过IT部门[29] 实施与服务转型 - 实施服务分轻量级配置和深度定制两类，成本低于传统软件实施[21] - 需配备专业实施顾问（如心理学背景）和客户成功经理体系[23][24] - AI陪练等产品需要销售能力建模专家参与，普通IT人员无法独立完成[22] 技术应用边界 - 避免强求大模型处理精确性任务，重点发挥其自然语言优势[16][17] - 客户对AI幻觉的容忍度有限，需明确技术短板并规避相关场景[15] - 2023年推出的7个Agent有1个失败，2024年新增4个并持续拓展[18]