在 AI 时代，如何让产品更具智能化，同时保持用户体验的流畅性？本篇文章将深入探讨 AI 在产品设计中的应用，分析关键技术与策略，帮助产品经理在创新与实用之间找到最佳平衡点。

当下AI技术火爆，仿佛所有产品不加个”AI功能”就落伍了。但就像不能因为电钻好用，就非要拿它拧螺丝一样，产品经理需要理性判断：你的产品真的需要AI吗？

一、技术边界判断：先搞懂AI到底能干什么

大模型比较擅长语义理解、总结、生成，能够从大量数据中学习模式并做出预测，且具备很强的适应性，相较于AI1.0时代的模型具备很强的泛化能力，能够更针对的提供个性化的服务。

AI就像一个有超能力的员工，但它有明确的专长领域：

• 擅长领域：能快速阅读百万份文档（数据学习），帮用户总结会议纪要（文本生成），预测明天的销售额（模式预测），还能记住每个用户的喜好（个性化推荐）。
• 不擅长领域：需要严格逻辑推理的数学证明，需要人类共情的心理疏导，或者需要实时手眼协调的精细操作。

比如，电商客服系统引入AI后，自动回复率从30%提升到80%。但遇到”包裹被狗咬破了怎么赔偿”这类复杂问题，还是需要人工介入。

二、业务场景判断：对业务流程非常熟悉，能够基于AI能力判断哪些节点可以尝试引入大模型

目前AI的应用场景主要集中知识密集型任务和流程自动化任务两种：

• 知识密集型任务核心能力主要为知识检索、增强、推理、生成，常见场景包括智能问答、报告生成、代码补全、数据分析等。
• 流程自动化任务核心能力主要为语义到结构化转换、多步流程编排、动态决策支持，典型场景包括智能审核系统、运维预警系统、营销自动化。

基于AI核心技术进行应用场景适配的话：

• 推荐使用场景：知识密集型（法律条款检索）、模式标准化（文档审核）、长尾覆盖（多语言支持）场景
• 谨慎使用场景：低容错场景（自动驾驶）、高伦理要求（心理咨询）、冷启动场景（缺少训练数据）
• 禁止使用场景：涉及人身安全的实时控制系统、需法律背书的决策场景

三、业务价值判断：算清价值这笔账

做到这三点挑战，产品经理只会不断升值

好的产品经理是很稀缺的，懂用户、懂商业、懂数据的产品经理走出互联网，依然是抢手货。相反，如果只做简单传话、低效执行、浅层思考的产品经理，恐怕走不过未来3-5年的洪流。

查看详情 >

引入AI技术的最终目的是提升用户体验和产品价值：即为用户降本增效。

• 降本：是否降低原有流程成本，是否解决原有流程用户实际痛点
• 增效：是否提升流程效率，是否创造差异化优势与新的商业价值

价值评估四问法：

1. 用户现在为此要忍受什么？（如：每次都要手动填写相同信息）
2. AI能帮用户节省多少时间/金钱？（如：自动填充表单省去5分钟）
3. 这个改进对用户有多重要？（1-10分打分）
4. 是否非用AI不可？（传统技术能否解决？）

四、技术可行性判断

企业是否引入AI ，就目前国产大模型而言，底层差距不大，最大的差异化可能在于数据的质量。首先判断这家企业有没有沉淀下足够的数据支持进行AI的投喂和训练。

1. 数据验证：检查是否有足够质量的数据喂养AI，比如想做智能客服至少需要历年对话记录
2. 效果验证：用真实业务场景测试AI表现
3. 迭代验证：观察AI能否持续学习优化

五、收益可行性判断：计算AI投入产出ROI

建立成本收益对照表：

比如非要增加AI语音控制，但是硬件成本上涨30%，但用户使用率仅5%，这种AI功能就不太需要做。

结语：AI是工具，不是装饰品

当你的产品同时满足以下条件时，才应该引入AI：

1. 存在明确的效率痛点或体验瓶颈
2. AI能提供至少3倍于传统方案的提升
3. 技术实现成本可控
4. 用户价值可量化验证

不用AI可能错过机会，乱用AI必定浪费资源。

产品经理的终极考验，是让技术回归解决问题的本质。