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在 AI 時代,產品經理面臨著全新的挑戰。你不僅要理解 AI 背后的技術,還要把這些技術落實到具體的產品功能中,真正為用戶創造價值。
“這個功能能做出來嗎?”
這就是所謂的AI 產品直覺的缺失。它不是一時的靈感,而是一種基于經驗、對技術和工具的深入理解下產生的判斷力。
要培養這種直覺,你不僅需要理論知識,還要學會從產品本身出發,拆解每一個功能的核心組成。
要培養 AI 產品直覺,第一步就是搞清楚 AI 產品的基本構成。
任何一個 AI 功能都可以拆解為四個部分:
很多AI產品失敗的根本原因在于它們把重點放在了模型本身,而忽視了后面的三塊:信息的輸入、工具的調用和驗證機制。
一個強大的模型,如果輸入的信息不準確,或者沒有合適的工具去執行任務,最后也只是空談。
產品直覺的核心,就是你能一眼看出這四塊里,你要做的產品哪一塊最薄弱,哪一塊做得不夠好,進而判斷出這個 AI 產品是否能夠落地。
它們的缺點很明顯:你給它一個問題,它給你一個回答,之后就沒有了。
這些 AI 功能的短板就是,它只給你結果,卻不告訴你它是怎么得出的。
與之相對的,就是“能動手的代理”。這些AI工具可以從任務拆解開始,自動化地完成任務:
能動手的代理的價值在于:它不再僅僅是給你個建議,而是能把事情做完。
Cursor 的代理模式就像一個“透明的同事”,你能看到它每一步怎么做,哪里出錯,哪里需要修改。
這種“能動手的代理”讓AI產品不再停留在理論上,而是實際可以解決問題,并且在用戶操作過程中提供實時反饋。
這種操作方式能夠幫助你在實際操作中逐漸建立對 AI 工具的直覺,并且明確它能做什么,不能做什么。
你可以根據不同任務要求,靈活地拆解和調整AI工具的執行方式。
我們的兩個app,從設計到前后端都是用Cursor 寫的,我們稱之為 “月薪60 美金的全棧開發工程師”。
但實際上,這種想法是錯誤的。信息喂得太多,反而會讓AI變得笨重,輸出質量也會下降。
有效的信息管理不僅僅是給 AI 喂更多數據,而是要根據任務的需求,分層次地管理信息,確保AI只接收到與當前任務相關的關鍵信息。
以下是常用的三層信息管理方法:
AI 的強大不在于它能說多聰明,而在于它能動手。
AI 的能力必須能延伸到實際的執行層面。比如,AI 可以通過API 接口接入外部系統,讀取數據、修改配置,甚至執行一些動作。
只有在AI具備了這種工具調用的能力后,它才真正具備了幫助企業提高效率、降低成本的價值。
在產品評審時,你可以通過以下標準來判斷AI功能是否能落地:
1. 工具調用能力:AI 是否能夠穩定調用外部系統,執行操作?
2. 權限與安全控制:AI 是否有權限控制機制,確保操作的安全性?
很多 AI 產品看起來功能強大,甚至在小范圍測試中也能正常工作,但一旦投入實際使用,就會發現問題層出不窮。
用戶會給 AI 輸入各種異常數據,AI 可能會表現得不盡如人意。
這時候,驗證機制就顯得尤為重要。
驗證不僅僅是檢查輸出結果的正確性,更多的是確保整個過程的可控性和可回滾性。
結論:只有建立了完善的驗證機制,AI 產品才能夠在實際使用中穩定運行,避免用戶受到損害。
AI 產品直覺并不是一蹴而就的,它是通過反復拆解、實踐和總結,逐漸培養出來的。
你需要從信息管理、工具調用、驗證機制等方面入手,積累經驗,才能快速判斷一個 AI 功能是否能落地,是否能真正解決實際問題。
當你能夠迅速拆解和評估每個環節的優勢和不足,你的產品直覺自然會變得越來越敏銳,最終做出能夠落地的AI產品。
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