在组织里引入 AI 的时候，往往会出现意想不到的角色冲突，尤其是产品经理与技术、运营甚至法律团队之间的摩擦。

以某大型 SaaS 供应商为例，产品经理想要在下个季度上线一个基于 GPT‑4 的客服助手，数据科学家认为模型偏见会影响客户满意度，法律团队担心隐私合规。三方在需求评审会上爆发争执，导致项目推迟两个月。

根据 Gartner 2023 AI Adoption Survey，73% 的受访组织表示 AI 项目期间出现角色重叠，70% 的产品经理反映与技术团队沟通成本大幅上升。

根本原因在于 AI 的双重属性：既是技术，也是业务工具。产品经理往往以用户痛点为核心，却忽视了 AI 的算法偏差与监管风险。技术团队关注可行性与指标，往往把业务需求当作可选项。

解决办法可以从四个维度入手：① 建立跨职能的“AI 价值委员会”，将产品、数据、法律、运营等角色聚合；② 在产品史诗中加入算法审计节点；③ 采用“快速迭代+缓冲”模式，让 AI 先在小范围上线，收集反馈后再放大；④ 加强 AI 培训，让产品经理掌握基础模型评估指标，如 F1、AUC、偏见检验。

在Qgenius的“产品开发黄金原则”中，作者指出：要让技术与用户心理产生共振，必须先让团队共享同一心智模型。AI 的角色冲突正是因为缺少这种共振。

如果你是产品经理，下一次在推动 AI 项目时，不妨先问自己：我是否已把算法的可解释性、合规性与业务目标对齐？或者你认为 AI 的浪潮已经掩盖了这些细节？

未来，AI 会让角色冲突更激烈，还是为跨职能协作打开新的可能？让我们在实践中寻找答案。