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. 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. 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. 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）

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：

希望一起构建这样的交流氛围

• • 讨论真正的工程问题（提示词、上下文、工具…），而不是“哪个 AI 可以画原型图”
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为了确保质量，需要你：

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