AI产品/技术负责人专项：从模型调用到可经营的业务
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先看原始证据，再决定怎么做
EV14｜79% vs 46% Gallup 2026报告援引2026年一季度美国职场调查：在经理积极支持AI使用的群体中，高频使用率79%，缺少这种支持时为46%。
因此可以做：在小范围授权试点记录采用率、任务质量、成本与合规问题。 但不能推断：不能据此断言管理者支持AI会因果提升33个百分点，也不代表在中国公司效果相同。
提醒：这些来源包括企业披露、平台观察数据、实务综述和研究样本；相关性不是因果。下方动作由本项目设计，不是研究保证的晋升步骤。详情见 完整证据图谱。
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AI产品岗位尤其容易把“模型能力很强”误认为“产品业务在增长”。要走向AI产品负责人，必须同时回答客户价值、可靠性、成本、数据合规、落地交付、渠道与经营结果。
阶段A：单点产品Owner
选择一个客户真实愿付费或愿采用的工作流，列出旧流程成本与误差。做一个范围可控的AI试点，记录延迟、成功率、人工审核率、单位任务成本、失败恢复与留存。评估时留对照条件，不要用纯演示视频当真实交付。
阶段B：跨职能产品团队负责人
建立模型评估、工程发布、数据权限、人工兜底、客户支持四条链路。指标要同时含质量和经济性；如果自动化提高速度但增加错误返工，应如实记录。
阶段C：业务与组织负责人
建立单客户毛利/推理成本/支持成本、续费与回款、组织招聘、供应商风险、合规审计与服务等级。做资源配置时预设可停止投入的条件。大模型技术选型仅为方法之一，不能取代价值验证。
30天实操：第1周挑一条业务流；第2周用真实可授权数据评估质量与成本；第3周形成小范围上线和人工兜底方案；第4周提交业务负责人可理解的一页经营简报。