说起产品迭代，大家都说速度是王道，但在AI领域，速度更像是双刃剑：既能让产品脱胎换骨，也可能让你把自己的脑袋撞上墙。怎样在保证质量的前提下，把AI原型的迭代周期压到几天甚至几小时？这篇文章给你一个可操作的五步框架。

第一步：从用户痛点出发。AI的强大不在于技术本身，而在于它能否解决用户的核心问题。记得当年A公司推出的智能客服机器人，最初只做了“打招呼”，用户反馈“太机械”，导致转化率直线下降。后面他们把焦点转向“快速识别投诉情绪”，就把转化率拉回正轨。结论是——把AI的目标对准最能触发用户行为的点。

第二步：最小可行模型（MVM）原则。不要一开始就跑全尺寸的Transformer；先选一个轻量级的LSTM或者规则引擎，快速验证核心假设。比如在电商推荐场景中，你可以先用基于规则的召回系统，快速跑一遍A/B，确认召回率上升后，再引入复杂的深度模型。快速验证，节省算力与时间。

第三步：指标化、量化。没有数据的AI就像走在黑暗里；设定清晰的关键指标（KPI）是把握方向的灯塔。以Google Ads的智能出价为例，他们用CPM、CTR和转化率三维度评估模型表现，实时调整。对产品经理来说，建议把“用户满意度”和“运营成本”放在同一张图表里，方便一眼看出哪些AI改动是有价值的。

第四步：跨职能协作。AI原型的迭代往往需要数据科学家、工程师、设计师与业务方共同参与。Slack 的 AI 插件就是通过一个“快速实验小组”实现的：数据团队提供标签数据，工程团队跑模型，设计团队在 UI 上做小改动，业务团队监控转化。每一步都在同一张看板上同步更新，保证信息透明。

第五步：自动化反馈回路。把模型监控、数据收集、再训练全过程放进 CI/CD 流水线，让AI自己“自我改进”。Uber 的 Surge Pricing 系统就是一个典型案例：每天凌晨，系统自动用最新的交通数据重新训练价格模型，确保司机和乘客的体验始终最优。产品经理要做的，就是把反馈指标写进监控仪表盘，任何偏差都能第一时间被拉到会议室。

总结一句：AI 原型的极速迭代不是技术狂热，而是系统化思维的体现。只要你把五步落到实处，产品经理就能像调色板一样，随时挑选最合适的算法色块，快速验证、快速收敛。现在，问问自己：你准备好让 AI 成为你最快的试错伙伴了吗？