最近和一位知名公司的AI商业化负责人聊天，他说去年AI产品卖了几百万，但实际上客户反馈很一般，
倒不是AI幻觉太大，而是落地的场景价值不大，说白了就是屎上雕花。
这位负责人的情况不是个例。
另一位在上市公司做AI落地的同学给我说：公司的AI项目基本都是为了AI而AI，明明不适配AI的业务场景，也硬上AI。
在中国，企业AI落地，要找到合适的场景，真心不容易。AI友好的场景，往往是数据密集+人力密集，但是中国以传统企业为主，AI友好的场景真不多。
而且，就算找到靠谱的业务场景，又会面临另一个大问题：缺乏数据。
这里有一个关键问题：AI需要的数据，和企业已经拥有的数据，往往是两码事。
比如企业看起来很规范的使用手册，AI其实根本无法理解。
所以，企业都觉得自己拥有数据金矿，但实际上都是数据垃圾。
结果就是：80%的AI项目最后都死在数据上。
最近半年，越来越多的同学问我：要不要转AI产品经理？
我总是耐心的给大家解释：这件事情不能一概而论。
如果你在ToG这种天坑赛道，那么有转AI产品的机会，那肯定值得一试。就算项目失败了，也积累了转行的资本。
但是如果你在供应链这种大赛道，除非有靠谱的“供应链+AI”的机会，否则就没必要不顾一切的转AI。
否则，你好不容易转过去，做几个半路夭折或者屎上雕花的AI项目，简历又花了，进退两难。
实际上，AI目前还处于发展早期，大部分公司都处于“找场景”的阶段，失败的风险很大。
除非有靠谱的AI项目，否则没必要孤注一掷。
另外，就像早期的安卓、IOS开发门槛很高，后来也变成大路货一样，AI产品的设计、开发门槛也会快速降低。
最终，所有的软件产品都会变成AI产品，所有的软件产品经理都会成为AI产品经理。
到了那时候，真正决定产品经理竞争力的，还是对业务的洞察，以及对产品方法论的深刻理解。
所以，如果为了积累AI经验而放弃原有的行业经验，是不是有点过于短视呢？
不知道大家是否还记得当年的SCRM热潮？
有多少产品经理为了高薪而放弃原有赛道，跳槽到SCRM赛道的？