企业搭建AI应用团队，可以先确定首个应用要解决什么问题，再根据现有人员的能力决定招聘顺序。业务需求还没有人负责取舍，先补产品能力；需求已经明确，却没有人能够完成系统开发和接入，先补开发能力；即将进入业务试用，则要提前明确谁负责实施和后续使用。
产品、开发和交付不一定一开始就各招一个人，但每项工作都需要有人承担。招聘顺序可以不同，责任不能一直空着。
以一个假设场景为例，一家企业希望销售人员能够向AI提问，快速查到产品资料。开发人员做出了演示，输入问题后，系统能够给出一段回答。
但准备交给销售团队使用时，问题陆续出现。产品资料存在不同版本，有些报价信息只允许部分人员查看，还有些回答虽然通顺，却没有足够的资料依据。业务部门希望继续改进，开发人员却不知道，哪些问题应该先解决、做到什么程度才能试用。
这时，企业需要判断下一步缺少谁来完成哪一段工作，再决定新增岗位。
场景还没有确定，先找一个能够作出取舍的人
“做一个AI知识库”还不足以让开发开始工作。团队需要进一步确认，谁会使用它，主要查询什么，以及回答错误会影响哪项业务。
在上述场景中，销售人员可能希望查产品参数、比较不同型号，也可能希望获得报价建议。这些需求涉及的资料、权限和判断标准并不相同。如果第一版全部都做，团队就很难确定开发范围。
产品负责人需要与业务部门一起决定，第一版先解决哪些查询，哪些问题仍交给人工处理。比如，可以先支持查询已经审核的产品参数，并要求回答附带资料出处；涉及具体报价的事项，暂时保留原有审批流程。
这项工作可以由熟悉业务、能够协调资源的现有负责人承担，也可以招聘AI产品经理。判断是否需要新增岗位，要看现有人员有没有时间持续参与，能不能作出需求取舍，以及遇到分歧时是否有权推动决定。
招聘AI产品经理时，可以请候选人讲一个自己参与过的应用项目。用户最初提出了什么要求，他删掉或推迟了哪些需求，为什么这样决定，最后又怎样判断产品可以交给用户。相比罗列做过哪些AI功能，这些经历更能说明他能否承担当前任务。
已经知道要做什么，却没人能把系统接起来，就先补开发
如果企业已经明确了使用者、首批功能和试用范围，接下来缺少的是实现能力，就应优先考虑AI应用开发岗位。
这里的AI应用开发，指利用现有模型和企业数据，把功能接入实际业务系统。例如，让系统先查找相关产品资料，再依据资料生成回答，并按使用者身份控制可见内容。
在销售查资料的场景中，开发人员需要考虑资料如何导入、更新后如何生效，以及查询失败时系统怎样处理。企业已有的账号、权限和业务系统，也可能需要接入。
因此，招聘时应了解候选人是否做过完整的应用开发，而不能只看他能否快速搭出一个演示。可以继续追问，应用交给用户后出现过什么问题，他怎样排查，以及修改后如何确认原来正常的功能没有受到影响。
Anthropic在一篇讨论AI系统评估的工程文章中指出，早期评估可以帮助产品团队明确什么算成功，后续则用于检查系统是否持续达到要求。资料来源：Anthropic《Demystifying evals for AI agents》
对应到人员配置，测试和效果检查需要在开发时就安排。在这个假设项目中，业务人员可以提供真实查询问题和正确资料，开发人员负责组织测试、记录结果，产品负责人参与判断是否满足试用要求。
如果企业已经有软件开发团队，可以先核实谁能够承担这些任务，再决定需要补充应用开发工程师，还是更专门的模型、数据或测试能力。职位名称应跟着实际缺口确定。
准备让业务使用时，交付工作就要有人负责
演示由开发人员操作，正式试用则要面对业务人员自己的账号、资料和工作习惯。两者之间还有实施工作需要完成。
继续看销售查资料的例子。产品资料由谁提供，哪一版经过确认，哪些人员先试用，遇到错误到哪里反馈，都需要提前安排。如果这些事项没有负责人，系统即使已经开发出来，也可能迟迟不能进入试用。
这里所说的交付，是把应用部署到约定环境，协调数据、账号和业务人员，推动试用与验收，并明确后续问题由谁处理。它可以由实施顾问、交付负责人或现有项目经理承担。
如果应用只供企业内部使用，熟悉内部系统和业务流程的人员可以参与；如果企业向外部客户提供AI应用，则需要进一步了解客户环境、现场实施和验收沟通等要求。两种情况不宜直接使用同一份岗位说明。
交付人员也应在试用之前参与。他需要提前了解客户或业务部门能提供什么资料、系统怎样接入，以及验收由谁决定。等开发完成后再补这些信息，可能需要重新调整方案。
产品、开发与交付可以兼任，但要说明各自负责什么
首个应用范围较小，企业可以让现有人员兼任部分职责。例如，由业务负责人承担需求决策，由开发工程师负责实现和技术部署，再由内部项目经理协调试用。
这种安排需要确认每个人能投入多少时间。一个人名义上负责产品，日常却无法参加需求讨论，相关工作仍然没有得到处理。
微软关于AI项目组织准备的指导建议，企业把相关责任纳入现有组织分工，通过培训或招聘补足能力，并区分技术基础支持与具体应用的责任。资料来源：Microsoft Learn《Organizational readiness for AI agents》
企业可以据此检查现有安排，再决定哪些工作需要专人承担。
| 当前情况 | 优先明确或补充的责任 | 是否需要新增岗位 |
|---|---|---|
| 业务部门提出很多需求，但没有人确定先做什么。 | 安排能够协调业务并决定首版范围的产品负责人。 | 现有负责人能够持续投入时，可以先兼任。 |
| 需求已经明确，但没有人能完成开发和系统接入。 | 补充AI应用开发能力，并安排现有技术团队配合。 | 内部缺少相应能力或开发时间时，再招聘专职人员。 |
| 应用即将试用，但资料、账号、培训和验收无人协调。 | 明确实施交付负责人。 | 单个项目可评估兼任，多个项目同时推进时再考虑专职配置。 |
团队还需要明确后续维护。产品资料更新、用户反馈和线上故障，不会在验收后自动消失。企业应决定这些工作继续由原团队负责，还是交给已有的运营和技术支持人员。
需要继续招谁，可以从试用中的问题判断
首个应用进入试用后，企业能够获得更具体的招聘依据。
如果需求反复变化，开发一直等待业务决定，应先检查产品责任和决策权限。此时继续增加开发人员，未必能让项目推进。
如果需求稳定，但系统接入和功能修改持续排队，可以评估增加开发力量。如果多个部门或客户同时试用，开发人员大量时间用于准备账号、培训用户和协调验收，则可以考虑补充实施交付人员。
还有一些问题涉及企业资料本身。例如，产品文件版本混乱、缺少审核人，应用团队就需要业务部门安排资料负责人。这个人可以来自现有团队，并不一定要新增一个AI岗位。
招聘时，也可以围绕这些已经出现的问题核实候选人的经历。企业需要什么人、准备让他解决什么事，就会比一份包含大量技术名词的岗位要求更清楚。
与优必猎沟通AI应用团队招聘需求时，可以先说明首个应用准备服务谁、目前做到哪一步，以及现有人员承担了哪些工作。再据此讨论产品、开发与交付岗位的招聘顺序和职责范围。
【资料来源】