黄仁勋说过“每家公司都将成为AI公司”，Dario Amodei也在与Benioff的直播对话中把“放缓”比作车祸，认为竞争对手可能从中获利。这些说法是行业预测，不是招聘承诺。对求职者来说，真正要回答的是：这家公司说“我们也要做AI”时，它到底走到哪一步了？

先问场景，再问团队归属

面试时不要只问“你们做AI吗”，要追问具体业务场景。比如同样叫AI产品岗，一种做法是挂在创新实验室，做概念验证，预算来自探索性投入；另一种做法是挂在核心业务线，直接背营收或效率指标。前者偏研究，后者偏落地，对能力要求和职业风险完全不同。

读岗位描述时，要确认三件事：这个岗位汇报给谁、团队是独立编制还是嵌入业务、预算来自哪个部门。如果对方只说“公司高度重视AI”，却说不清第一个要解决的业务问题，大概率还在口号阶段。

数据基础决定你能做多深

AI产品不是凭空长出来的。可以问：现有数据能不能支撑这个场景？数据治理谁负责？如果连数据口径都没统一，产品经理大量时间会花在协调上，而不是做产品。

这里可以做一个模拟判断：假设两家公司都招AI产品经理，A公司说“我们要用AI提升客服效率”，但客服系统分散在三个部门；B公司说“我们要把工单自动分类准确率提上去”，且已有统一工单平台。B的落地条件更具体，但A也可能在整合期，值得进一步问清时间表。

把行业口号当调研起点

Dario提到合作建立共同标准，这提醒我们：AI落地往往涉及跨团队协作。求职者可以问：这个岗位需要和哪些团队配合？过去半年有没有上线过AI功能？如果对方回避具体案例，就要谨慎。

行业预测不能直接推导出岗位一定增长，也不能保证AI无法替代谁。你能做的是核实：这个岗位的日常产出是什么、考核指标是什么、团队最近一次复盘暴露了什么问题。

一个实际可做的小建议：面试前，把“你们做AI吗”换成三个具体问题——最近一个AI项目解决了什么业务问题、团队归属和预算来源、数据基础由谁负责。答案越具体，你越能判断这是口号还是真投入。