每当科技圈又掀起一波AI浪潮，高管们往往会问：“这到底能为公司带来什么？”如果你是产品经理，答复的关键不在于阐释算法，而在于把AI变成“可触碰的业务痛点”。

记得2018年，微软在内部演示了“Copilot”——一款基于GPT‑4的代码助手。首席执行官 Satya Nadella 并不惊讶它能写代码，而是惊讶于它在降低开发成本、提升交付速度方面的潜力。那时，Nadella 的问句是：“它会让我们更快交付价值吗？”这就是你要在会谈里先问自己的问题。

从产品角度来看，AI 不是“万能钥匙”，而是“业务痛点的放大镜”。结合Qgenius的「产品开发黄金原则」，我们可以用以下五个维度来梳理沟通思路：要事优先、用户中心、问题导向、价值创造、系统思维。用这五个维度把 AI 的商业价值拆解成可量化的指标。

以 Salesforce 的 Einstein 为例。最初的推销是把 AI 说成“自动化预测”，但在面对 CFO 时，产品经理把焦点放在“减少 20% 销售周期、提升 15% 订单转化率”这两个数字上。结果在两季度内，收入增长 7% 以上，销售团队的满意度翻倍。关键是：把 AI 的输出与已存在的 KPI 对齐，才能让高管直观看到收益。

再看亚马逊的个性化推荐。亚马逊创始人贝索斯在 2014 年给董事会的汇报里，引用了“每个客户每次购买都会产生 5% 的增量利润”这句话。这里的“5%”不是技术指标，而是业务回报。高管们的关注点往往是“我们能从用户行为中挖掘多少额外价值”，而非“我们使用了哪种模型”。

如果你想跟高管谈 AI，建议按下面流程准备：①先定位痛点——哪个业务流程最耗时、最易出错？②把痛点量化——成本、周期、错误率；③设计 MVP——小规模、可测量；④预估 ROI——基于实际数据的成本收益模型；⑤制定治理框架——数据质量、模型透明度、伦理审查。每一步都给高管一个“可以衡量的指标”，让谈话不再是技术堆砌，而是商业决策。

当然，AI 也有风险。模型偏见会放大现有业务偏差；算法的黑盒性质可能导致合规问题。把风险写进商业案例，说明“如果我们失误，损失可能是 X”，比单纯强调收益更能打动高管。毕竟，企业在追求增长的同时，也在维护品牌与合规。

总而言之，跟高管谈 AI，核心不是技术细节，而是“让他们看到 AI 能把业务痛点化解为可度量的收益”。下次当你拿起手机准备汇报时，先问自己：我说的不是“AI”，而是“我如何用 AI 为 X 业务创造 Y% 的价值”？这才是产品经理的真正武器。

那么，你准备好把 AI 的技术包装成一份可以被董事会签字的商业案例了吗？