我们常把 AI 想成一种魔法，结果却发现它更像是排队的管家——把最能产生价值的任务摆在前面。产品经理听到 "AI 优先级" 时往往想到算法优化，却忽略了它其实是"把数据+业务目标做优先级"的系统决策。

从系统层面看，AI 优先级其实是把有限的算力、数据与人力资源，像公交站的候车人一样，按"能带来最大净效益"排队。比如 Airbnb 在 2023 年推出的 AI 预估入住率功能，团队先把"高价值客源"这块数据训练成模型，再把模型推到"自动价格弹性"场景，最终实现每日利润提升 4%。这背后就是先识别高价值业务，再用 AI 做"先关"而非"先玩"。

你可能会问，怎么判断"高价值"？答案是结合 Qgenius的“产品开发黄金原则”，从"要事优先"、"用户中心"、"问题导向"、"价值创造"、"系统思维"五大维度去量化。一个实战案例：某电商平台在推出 AI 画像时，先对"下单转化率>10% 的用户"做聚类，再把 AI 方案投放到这块人群，结果月活跃率提升 12%，同比增长 5%。如果把 AI 先投给所有用户，效益就会被稀释。

产品经理的核心职责，就是把业务痛点拆解成可训练的目标，再用 AI 做"排序+加速"。别忘了，AI 不是万能，算法也会被训练数据带偏。比如 2022 年 Uber 的行程预测模型，因数据分布变化导致错误率升至 7%，这让产品经理不得不把精力先转到"数据治理"上，而不是继续追求模型的精准度。这里的经验告诉我们：优先级不只是模型，更是治理和业务价值的合一。

如果把 AI 视为"先关"的工具，你就能在每一次迭代中，先把最能解决痛点的需求排在最前。那你在下一轮迭代时，会先把哪个业务痛点放进 AI 的 "排队表" 里？