作为一名产品经理，你的日常决策往往像在迷雾里摸索。直觉与经验是你的指南针，但它们有时会被偏见和盲点蒙蔽。AI 正好能扮演“数据放大镜”，把隐藏在海量日志与用户行为背后的规律挖掘出来，帮你把决策从主观转为客观。

最常见的场景就是推荐系统。Netflix 把 AI 投进推荐算法，业内普遍认为它贡献了约 75% 的观看时长；Spotify 的个性化歌单则让 60% 的听歌时间来自算法。简单地说，用户如果能在第一次点击时就得到真正想看的内容，留存率、付费转化几乎会成倍增长。

AI 还能帮你做细分。Airbnb 在 2019 年推出基于聚类的“旅行者画像”，把用户分为 12 个类型，然后针对每类投放精准广告。结果，点击率提升了 30%，预订率增长了 15%。如果你还在用“地域+年龄”这种粗糙划分，AI 可能是你急需的升级。

预测流失同样是 AI 的拿手好戏。Salesforce 的 Einstein 通过分析 1000 条以上的触点数据，为每个客户生成流失风险评分。产品经理在评估新功能优先级时，可以把高风险客户的痛点排在前面，既降低流失，又能提升 NPS。

功能使用度是产品迭代的血液。Slack 利用 Cohort 分析配合机器学习模型，识别出哪些新加入的协作工具能拉动整体活跃度。模型告诉他们：在 30 天内完成至少一次文件共享的用户，其月活跃度提升 45%。这让产品团队把资源聚焦在“让文件共享更轻松”上，而不是在无聊的 UI 美化。

如果你想把 backlog 变成可度量的优先级列表，可以尝试 AI 打分。Jira 的“Roadmap AI”会把每条故事的预期影响、实现难度与团队容量做量化。结果是：优先级决策从“谁说先做”转为“谁说最能拉动 KPI”。

当然，AI 并非万能。数据质量差、训练集偏见、模型解释性弱，都会让洞察变成盲点。最好的做法是：先做小实验，用数据验证假设，再逐步扩展到全线。

回到问题的核心：AI 给产品工作提供的洞察，就是把“未知”变成“可度量”的过程。你已经有了大量用户日志，下一步就该让算法帮你把它们“阅读”出来。开始吧，从一次 A/B 测试或一个小模型开始；让数据告诉你最想做的事。

更多原则请查看 Qgenius的“产品开发黄金原则”。