產(chǎn)品經(jīng)理:如何判斷一個(gè)產(chǎn)品是否應(yīng)該引入AI

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在 AI 時(shí)代,如何讓產(chǎn)品更具智能化,同時(shí)保持用戶體驗(yàn)的流暢性?本篇文章將深入探討 AI 在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的應(yīng)用,分析關(guān)鍵技術(shù)與策略,幫助產(chǎn)品經(jīng)理在創(chuàng)新與實(shí)用之間找到最佳平衡點(diǎn)。

當(dāng)下AI技術(shù)火爆,仿佛所有產(chǎn)品不加個(gè)”AI功能”就落伍了。但就像不能因?yàn)殡娿@好用,就非要拿它擰螺絲一樣,產(chǎn)品經(jīng)理需要理性判斷:你的產(chǎn)品真的需要AI嗎?

一、技術(shù)邊界判斷:先搞懂AI到底能干什么

大模型比較擅長語義理解、總結(jié)、生成,能夠從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式并做出預(yù)測,且具備很強(qiáng)的適應(yīng)性,相較于AI1.0時(shí)代的模型具備很強(qiáng)的泛化能力,能夠更針對的提供個(gè)性化的服務(wù)。

AI就像一個(gè)有超能力的員工,但它有明確的專長領(lǐng)域:

  • 擅長領(lǐng)域:能快速閱讀百萬份文檔(數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)),幫用戶總結(jié)會議紀(jì)要(文本生成),預(yù)測明天的銷售額(模式預(yù)測),還能記住每個(gè)用戶的喜好(個(gè)性化推薦)。
  • 不擅長領(lǐng)域:需要嚴(yán)格邏輯推理的數(shù)學(xué)證明,需要人類共情的心理疏導(dǎo),或者需要實(shí)時(shí)手眼協(xié)調(diào)的精細(xì)操作。

比如,電商客服系統(tǒng)引入AI后,自動回復(fù)率從30%提升到80%。但遇到”包裹被狗咬破了怎么賠償”這類復(fù)雜問題,還是需要人工介入。

二、業(yè)務(wù)場景判斷:對業(yè)務(wù)流程非常熟悉,能夠基于AI能力判斷哪些節(jié)點(diǎn)可以嘗試引入大模型

目前AI的應(yīng)用場景主要集中知識密集型任務(wù)和流程自動化任務(wù)兩種:

  • 知識密集型任務(wù)核心能力主要為知識檢索、增強(qiáng)、推理、生成,常見場景包括智能問答、報(bào)告生成、代碼補(bǔ)全、數(shù)據(jù)分析等。
  • 流程自動化任務(wù)核心能力主要為語義到結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換、多步流程編排、動態(tài)決策支持,典型場景包括智能審核系統(tǒng)、運(yùn)維預(yù)警系統(tǒng)、營銷自動化。

基于AI核心技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用場景適配的話:

  • 推薦使用場景:知識密集型(法律條款檢索)、模式標(biāo)準(zhǔn)化(文檔審核)、長尾覆蓋(多語言支持)場景
  • 謹(jǐn)慎使用場景:低容錯(cuò)場景(自動駕駛)、高倫理要求(心理咨詢)、冷啟動場景(缺少訓(xùn)練數(shù)據(jù))
  • 禁止使用場景:涉及人身安全的實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)、需法律背書的決策場景

三、業(yè)務(wù)價(jià)值判斷:算清價(jià)值這筆賬

引入AI技術(shù)的最終目的是提升用戶體驗(yàn)和產(chǎn)品價(jià)值:即為用戶降本增效。

  • 降本:是否降低原有流程成本,是否解決原有流程用戶實(shí)際痛點(diǎn)
  • 增效:是否提升流程效率,是否創(chuàng)造差異化優(yōu)勢與新的商業(yè)價(jià)值

價(jià)值評估四問法

  1. 用戶現(xiàn)在為此要忍受什么?(如:每次都要手動填寫相同信息)
  2. AI能幫用戶節(jié)省多少時(shí)間/金錢?(如:自動填充表單省去5分鐘)
  3. 這個(gè)改進(jìn)對用戶有多重要?(1-10分打分)
  4. 是否非用AI不可?(傳統(tǒng)技術(shù)能否解決?)

四、技術(shù)可行性判斷

企業(yè)是否引入AI ,就目前國產(chǎn)大模型而言,底層差距不大,最大的差異化可能在于數(shù)據(jù)的質(zhì)量。首先判斷這家企業(yè)有沒有沉淀下足夠的數(shù)據(jù)支持進(jìn)行AI的投喂和訓(xùn)練。

  1. 數(shù)據(jù)驗(yàn)證:檢查是否有足夠質(zhì)量的數(shù)據(jù)喂養(yǎng)AI,比如想做智能客服至少需要?dú)v年對話記錄
  2. 效果驗(yàn)證:用真實(shí)業(yè)務(wù)場景測試AI表現(xiàn)
  3. 迭代驗(yàn)證:觀察AI能否持續(xù)學(xué)習(xí)優(yōu)化

五、收益可行性判斷:計(jì)算AI投入產(chǎn)出ROI

建立成本收益對照表

比如非要增加AI語音控制,但是硬件成本上漲30%,但用戶使用率僅5%,這種AI功能就不太需要做。

結(jié)語:AI是工具,不是裝飾品

當(dāng)你的產(chǎn)品同時(shí)滿足以下條件時(shí),才應(yīng)該引入AI:

  1. 存在明確的效率痛點(diǎn)或體驗(yàn)瓶頸
  2. AI能提供至少3倍于傳統(tǒng)方案的提升
  3. 技術(shù)實(shí)現(xiàn)成本可控
  4. 用戶價(jià)值可量化驗(yàn)證

不用AI可能錯(cuò)過機(jī)會,亂用AI必定浪費(fèi)資源。

產(chǎn)品經(jīng)理的終極考驗(yàn),是讓技術(shù)回歸解決問題的本質(zhì)。

本文由 @思睿 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)作者許可,禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議。

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