四川
在 AI 時(shí)代，產(chǎn)品經(jīng)理面臨著全新的挑戰(zhàn)。你不僅要理解 AI 背后的技術(shù)，還要把這些技術(shù)落實(shí)到具體的產(chǎn)品功能中，真正為用戶創(chuàng)造價(jià)值。
“這個(gè)功能能做出來嗎？”
這就是所謂的AI 產(chǎn)品直覺的缺失。它不是一時(shí)的靈感，而是一種基于經(jīng)驗(yàn)、對(duì)技術(shù)和工具的深入理解下產(chǎn)生的判斷力。
要培養(yǎng)這種直覺，你不僅需要理論知識(shí)，還要學(xué)會(huì)從產(chǎn)品本身出發(fā)，拆解每一個(gè)功能的核心組成。
要培養(yǎng) AI 產(chǎn)品直覺，第一步就是搞清楚 AI 產(chǎn)品的基本構(gòu)成。
任何一個(gè) AI 功能都可以拆解為四個(gè)部分：
很多AI產(chǎn)品失敗的根本原因在于它們把重點(diǎn)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(diào)用和驗(yàn)證機(jī)制。
一個(gè)強(qiáng)大的模型，如果輸入的信息不準(zhǔn)確，或者沒有合適的工具去執(zhí)行任務(wù)，最后也只是空談。
產(chǎn)品直覺的核心，就是你能一眼看出這四塊里，你要做的產(chǎn)品哪一塊最薄弱，哪一塊做得不夠好，進(jìn)而判斷出這個(gè) AI 產(chǎn)品是否能夠落地。
它們的缺點(diǎn)很明顯：你給它一個(gè)問題，它給你一個(gè)回答，之后就沒有了。
這些 AI 功能的短板就是，它只給你結(jié)果，卻不告訴你它是怎么得出的。
與之相對(duì)的，就是“能動(dòng)手的代理”。這些AI工具可以從任務(wù)拆解開始，自動(dòng)化地完成任務(wù)：
能動(dòng)手的代理的價(jià)值在于：它不再僅僅是給你個(gè)建議，而是能把事情做完。
Cursor 的代理模式就像一個(gè)“透明的同事”，你能看到它每一步怎么做，哪里出錯(cuò)，哪里需要修改。
這種“能動(dòng)手的代理”讓AI產(chǎn)品不再停留在理論上，而是實(shí)際可以解決問題，并且在用戶操作過程中提供實(shí)時(shí)反饋。
這種操作方式能夠幫助你在實(shí)際操作中逐漸建立對(duì) 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(jù)不同任務(wù)要求，靈活地拆解和調(diào)整AI工具的執(zhí)行方式。
我們的兩個(gè)app，從設(shè)計(jì)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(fā)工程師”。
但實(shí)際上，這種想法是錯(cuò)誤的。信息喂得太多，反而會(huì)讓AI變得笨重，輸出質(zhì)量也會(huì)下降。
有效的信息管理不僅僅是給 AI 喂更多數(shù)據(jù)，而是要根據(jù)任務(wù)的需求，分層次地管理信息，確保AI只接收到與當(dāng)前任務(wù)相關(guān)的關(guān)鍵信息。
以下是常用的三層信息管理方法：
AI 的強(qiáng)大不在于它能說多聰明，而在于它能動(dòng)手。
AI 的能力必須能延伸到實(shí)際的執(zhí)行層面。比如，AI 可以通過API 接口接入外部系統(tǒng)，讀取數(shù)據(jù)、修改配置，甚至執(zhí)行一些動(dòng)作。
只有在AI具備了這種工具調(diào)用的能力后，它才真正具備了幫助企業(yè)提高效率、降低成本的價(jià)值。
在產(chǎn)品評(píng)審時(shí)，你可以通過以下標(biāo)準(zhǔn)來判斷AI功能是否能落地：
1. 工具調(diào)用能力：AI 是否能夠穩(wěn)定調(diào)用外部系統(tǒng)，執(zhí)行操作？
2. 權(quán)限與安全控制：AI 是否有權(quán)限控制機(jī)制，確保操作的安全性？
很多 AI 產(chǎn)品看起來功能強(qiáng)大，甚至在小范圍測(cè)試中也能正常工作，但一旦投入實(shí)際使用，就會(huì)發(fā)現(xiàn)問題層出不窮。
用戶會(huì)給 AI 輸入各種異常數(shù)據(jù)，AI 可能會(huì)表現(xiàn)得不盡如人意。
這時(shí)候，驗(yàn)證機(jī)制就顯得尤為重要。
驗(yàn)證不僅僅是檢查輸出結(jié)果的正確性，更多的是確保整個(gè)過程的可控性和可回滾性。
結(jié)論：只有建立了完善的驗(yàn)證機(jī)制，AI 產(chǎn)品才能夠在實(shí)際使用中穩(wěn)定運(yùn)行，避免用戶受到損害。
AI 產(chǎn)品直覺并不是一蹴而就的，它是通過反復(fù)拆解、實(shí)踐和總結(jié)，逐漸培養(yǎng)出來的。
你需要從信息管理、工具調(diào)用、驗(yàn)證機(jī)制等方面入手，積累經(jīng)驗(yàn)，才能快速判斷一個(gè) AI 功能是否能落地，是否能真正解決實(shí)際問題。
當(dāng)你能夠迅速拆解和評(píng)估每個(gè)環(huán)節(jié)的優(yōu)勢(shì)和不足，你的產(chǎn)品直覺自然會(huì)變得越來越敏銳，最終做出能夠落地的AI產(chǎn)品。
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