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從“確定性”的線性規(guī)劃，到“探索性”的實(shí)時(shí)交互設(shè)計(jì)，AI正在重塑需求理解方式、創(chuàng)造流程與人機(jī)協(xié)同機(jī)制。本文將從實(shí)操角度切入，拆解AI介入產(chǎn)品設(shè)計(jì)的關(guān)鍵變化，幫助你重新定義“好設(shè)計(jì)”的邊界。

說明：本文不討論純AI代理模式，而聚焦于AI如何為現(xiàn)有軟件業(yè)務(wù)賦能。

1. 技術(shù)體系演進(jìn)：從確定性到不確定性

在傳統(tǒng)軟件產(chǎn)品中，技術(shù)體系高度確定性。產(chǎn)品經(jīng)理基于業(yè)務(wù)需求編寫清晰的需求文檔并設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)原型，業(yè)務(wù)流程按照既定規(guī)則執(zhí)行。這樣可以保證功能可控、效果可預(yù)期。然而，軟件+AI產(chǎn)品 的技術(shù)體系更具不確定性：AI模塊通常被視為“黑盒”，其內(nèi)部決策邏輯難以完全掌握，無法像傳統(tǒng)系統(tǒng)那樣用固定規(guī)則約束所有流程。

• 傳統(tǒng)產(chǎn)品技術(shù)體系：高度確定性，需求分析明確，可形成規(guī)范文檔和流程。
• 軟件+AI技術(shù)體系：復(fù)雜不確定，AI黑盒特性導(dǎo)致處理過程難以預(yù)先界定，業(yè)務(wù)流程可能出現(xiàn)意料之外的變化。

這種從確定性到不確定性的轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)品設(shè)計(jì)帶來了新的挑戰(zhàn)，也對產(chǎn)品經(jīng)理提出了更高要求。

2. 應(yīng)對不確定性的產(chǎn)品設(shè)計(jì)思路

AI為產(chǎn)品創(chuàng)新帶來機(jī)會的同時(shí)，也改變了設(shè)計(jì)交付方式和思路。面對AI不確定的特性，產(chǎn)品設(shè)計(jì)的交付成果和重點(diǎn)需要發(fā)生調(diào)整。

2.1 交付成果的轉(zhuǎn)變

與傳統(tǒng)產(chǎn)品著重功能說明不同，AI賦能產(chǎn)品更關(guān)注技術(shù)可行性驗(yàn)證。例如，產(chǎn)品經(jīng)理不再僅輸出固定的功能需求文檔，而是需要給出驗(yàn)證結(jié)果和原型示例：

• 傳統(tǒng)交付：以詳細(xì)的功能需求文檔和流程說明為主。
• AI賦能交付：以演示原型（DEMO）和數(shù)據(jù)用例集為主，用以驗(yàn)證AI方案的可行性和效果。

交付邏輯的變化

這樣可以讓研發(fā)團(tuán)隊(duì)直觀理解AI功能的實(shí)際效果及表現(xiàn)，而不是僅憑書面描述推斷系統(tǒng)行為。其核心原因在于AI大模型的黑盒特性，技術(shù)上難以事先明確定義其決策過程，可能導(dǎo)致系統(tǒng)功能或業(yè)務(wù)流程出現(xiàn)非預(yù)期的變化。

2.2 核心問題與能力需求

基于上述特點(diǎn)，產(chǎn)品經(jīng)理在AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)需要重新抽象業(yè)務(wù)需求，重點(diǎn)考慮以下關(guān)鍵問題：

1. 需求與模型能力是否匹配？業(yè)務(wù)需求與基礎(chǔ)大模型（基礎(chǔ)模型）的能力邊界是否兼容？
2. 在哪些場景引入AI？判斷什么情形適合讓AI介入，以發(fā)揮其優(yōu)勢。
3. 如何技術(shù)接入AI？如何將AI引入到業(yè)務(wù)流程或系統(tǒng)中去？
4. 如何降低黑盒影響？怎樣盡量減少AI黑盒屬性對業(yè)務(wù)的負(fù)面影響？

這四個(gè)問題實(shí)際上對應(yīng)著AI產(chǎn)品經(jīng)理需要具備的四項(xiàng)核心能力：

1. 建立AI認(rèn)知能力：明確AI的本質(zhì)和能力邊界，了解它能做什么、不能做什么。
2. 業(yè)務(wù)理解能力：判斷業(yè)務(wù)場景是否適合由AI解決，明確AI介入的價(jià)值點(diǎn)。
3. 原型構(gòu)建能力：利用提示詞工程、流程設(shè)計(jì)等方法快速搭建AI功能演示原型。
4. 評估優(yōu)化能力：通過提示詞優(yōu)化、流程調(diào)整、模型微調(diào)等手段，不斷優(yōu)化AI在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用效果。

3. 產(chǎn)品經(jīng)理四大核心能力與培養(yǎng)

針對上述四大能力，產(chǎn)品經(jīng)理可以通過學(xué)習(xí)和實(shí)踐逐步培養(yǎng)：

3.1 建立AI認(rèn)知能力

• AI-first思維：遇到問題時(shí)優(yōu)先考慮AI解決方案，將AI視為工作中的“助手”角色。
• 持續(xù)學(xué)習(xí)：通過閱讀AI技術(shù)資訊、研究報(bào)告和前沿案例，了解最新的AI發(fā)展動態(tài)和應(yīng)用趨勢。
• 實(shí)踐體驗(yàn)：多嘗試市面上的各類AI產(chǎn)品，學(xué)習(xí)競品或工具的設(shè)計(jì)思路和解決路徑，豐富自己的AI產(chǎn)品視野。

3.2 深化業(yè)務(wù)理解能力

1）建立業(yè)務(wù)場景判斷框架：根據(jù)業(yè)務(wù)需求和AI能力邊界，評估AI適配度。

• 高適配場景：規(guī)則復(fù)雜、內(nèi)容創(chuàng)意要求高、對結(jié)果容錯(cuò)度大的任務(wù)。
• 中適配場景：需要人機(jī)協(xié)作、有一定容錯(cuò)空間的任務(wù)。
• 低適配場景：零容錯(cuò)、高度監(jiān)管、純邏輯計(jì)算的任務(wù)。

2）業(yè)務(wù)需求抽象拆解：將復(fù)雜業(yè)務(wù)拆解為可由AI處理的子任務(wù)。

• 任務(wù)顆粒度分解：將業(yè)務(wù)流程分解為AI能直接執(zhí)行的單一任務(wù)。
• 業(yè)務(wù)流梳理：識別業(yè)務(wù)流程中可以由AI介入的環(huán)節(jié)。
• 效果預(yù)期設(shè)定：明確AI介入后的價(jià)值點(diǎn)和衡量指標(biāo)。

3.3 AI原型構(gòu)建能力

1. 提示詞工程與原型設(shè)計(jì)：構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的提示詞模板（角色-任務(wù)-格式-約束）來指導(dǎo)AI生成效果，使用少樣本（Few-shot）示例和連鎖思維（Chain-of-Thought）等技巧提高生成質(zhì)量。
2. 工作流設(shè)計(jì)：根據(jù)場景設(shè)計(jì)單鏈路或多鏈路流程，為異常情況設(shè)置錯(cuò)誤處理機(jī)制，并定義必要的人工介入點(diǎn)（如用戶隱私、財(cái)務(wù)操作、法律合規(guī)等高風(fēng)險(xiǎn)決策，或質(zhì)量檢查和AI低置信度的環(huán)節(jié)）。
3. 快速原型搭建：利用低代碼平臺（如Coze、n8n等）和現(xiàn)成API快速集成AI能力，迅速搭建最小可行產(chǎn)品（MVP）原型進(jìn)行驗(yàn)證。

3.4 AI系統(tǒng)評估與優(yōu)化能力

1. 測試數(shù)據(jù)集構(gòu)建：設(shè)計(jì)覆蓋正常、邊界、異常三類場景的測試用例；確保標(biāo)注質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)一致性，并通過持續(xù)更新機(jī)制保持?jǐn)?shù)據(jù)集的有效性。
2. 效果評估體系：建立定量評估指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率、響應(yīng)時(shí)長等）和定性指標(biāo)（如用戶滿意度、業(yè)務(wù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)度等），并通過A/B測試對比AI版本與傳統(tǒng)方案的表現(xiàn)。
3. 迭代優(yōu)化流程：分類診斷問題來源（提示詞問題、數(shù)據(jù)問題或模型能力不足），根據(jù)業(yè)務(wù)影響和技術(shù)難度排序優(yōu)化優(yōu)先級，通過持續(xù)監(jiān)控和反饋閉環(huán)不斷提升AI系統(tǒng)的實(shí)際效果。

4. 總結(jié)

從確定性到不確定性的轉(zhuǎn)變要求AI產(chǎn)品經(jīng)理重新審視傳統(tǒng)設(shè)計(jì)思路，強(qiáng)調(diào)驗(yàn)證和迭代。在AI賦能的產(chǎn)品中，我們將交付重點(diǎn)從固定文檔轉(zhuǎn)向可演示的原型和數(shù)據(jù)結(jié)果，更關(guān)注解決方案的實(shí)際可行性。同時(shí)，產(chǎn)品經(jīng)理需要建立AI認(rèn)知、深入理解業(yè)務(wù)、快速構(gòu)建原型并持續(xù)評估優(yōu)化。通過不斷提升這四大核心能力，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)才能在充滿不確定性的AI時(shí)代設(shè)計(jì)出有效的產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值的最大化。