當(dāng)前，AI技術(shù)正處于風(fēng)口浪尖，企業(yè)紛紛希望借助AI提升業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力。然而，一個(gè)普遍且棘手的問(wèn)題擺在面前：有懂AI的專(zhuān)家，有懂產(chǎn)品的人才，也有熟悉業(yè)務(wù)場(chǎng)景的人員，但這三者卻很難有效結(jié)合到一起。AI的火熱讓大家躍躍欲試，都想用AI解決實(shí)際問(wèn)題、賦能企業(yè)發(fā)展，卻常常感到“無(wú)從下手”。 究其原因，AI產(chǎn)品開(kāi)發(fā)往往缺乏一套系統(tǒng)化的方法論，導(dǎo)致業(yè)務(wù)需求與技術(shù)能力之間存在鴻溝。為了解決這一痛點(diǎn)，本文提煉出一套AI產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的正確流程，分為四個(gè)核心環(huán)節(jié)，幫助企業(yè)從業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)，逐步匹配技術(shù)能力，最終實(shí)現(xiàn)AI產(chǎn)品的成功落地。這套方法不僅實(shí)用，還能讓不懂AI的人也能參與其中，確保AI真正為業(yè)務(wù)創(chuàng)造價(jià)值。 01 場(chǎng)景拆解：從業(yè)務(wù)中發(fā)現(xiàn)AI的機(jī)會(huì)定義：場(chǎng)景拆解是將現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程分解到足夠細(xì)的顆粒度。 工作重點(diǎn)：以用戶(hù)旅程或業(yè)務(wù)價(jià)值鏈為主線(xiàn)，確保拆解既全面又具體。 方法：通過(guò)繪制業(yè)務(wù)流程圖、編寫(xiě)用戶(hù)故事等方式，梳理每個(gè)環(huán)節(jié)的細(xì)節(jié)。 示例：以電商平臺(tái)為例，可以將業(yè)務(wù)拆解為用戶(hù)搜索、商品推薦、物流優(yōu)化、客服自動(dòng)化等場(chǎng)景。每個(gè)場(chǎng)景都有獨(dú)特的痛點(diǎn)和需求，為后續(xù)AI應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。 在這個(gè)階段，不需要懂AI，甚至需要忘記AI，避免技術(shù)導(dǎo)向，技術(shù)給你帶來(lái)的思維約束，只需深入理解業(yè)務(wù)即可。這一步的關(guān)鍵在于“足夠細(xì)”，為后續(xù)環(huán)節(jié)提供清晰的方向。 02 場(chǎng)景價(jià)值排序：聚焦高價(jià)值場(chǎng)景定義：場(chǎng)景價(jià)值排序是根據(jù)業(yè)務(wù)價(jià)值和用戶(hù)體驗(yàn)影響，對(duì)拆解出的場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序。 工作重點(diǎn)：引入客觀(guān)的評(píng)估框架，例如投資回報(bào)率（ROI）、用戶(hù)滿(mǎn)意度提升、運(yùn)營(yíng)效率改善等。 方法：結(jié)合數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)指標(biāo)，量化每個(gè)場(chǎng)景的潛在收益。 示例：在電商案例中，商品推薦因其能直接提升銷(xiāo)售額（高ROI）而被優(yōu)先考慮；客服自動(dòng)化則因降低成本和提升用戶(hù)體驗(yàn)而具備雙重價(jià)值。 這一步依然無(wú)需AI技術(shù)背景，業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)即可獨(dú)立完成。通過(guò)排序，企業(yè)可以聚焦資源，避免盲目嘗試。 03 場(chǎng)景與技術(shù)能力匹配：找到AI的最佳應(yīng)用點(diǎn)定義：場(chǎng)景與技術(shù)能力匹配是將高價(jià)值場(chǎng)景與AI技術(shù)能力對(duì)接，確定產(chǎn)品的初步定位。 工作重點(diǎn)：建立AI技術(shù)能力庫(kù)，明確技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景、成熟度和局限性。 方法：技術(shù)團(tuán)隊(duì)參與，提供能力邊界的判斷，確保技術(shù)選擇切實(shí)可行。 示例：對(duì)于商品推薦場(chǎng)景，可以評(píng)估使用協(xié)同過(guò)濾或深度學(xué)習(xí)技術(shù)的可行性；對(duì)于客服自動(dòng)化，自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)則更為合適。 到這一步，需要對(duì)AI及其能力邊界有一定理解。業(yè)務(wù)價(jià)值與技術(shù)匹配度的雙重考量，確保AI產(chǎn)品定位既能創(chuàng)造價(jià)值，又在技術(shù)上可行。 04 產(chǎn)品設(shè)計(jì)：從概念到落地的關(guān)鍵一步定義：產(chǎn)品設(shè)計(jì)是設(shè)計(jì)AI產(chǎn)品的目標(biāo)、功能和用戶(hù)界面，確保其滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求并具備技術(shù)可行性。 工作重點(diǎn)：考慮數(shù)據(jù)的可獲取性、模型訓(xùn)練需求和產(chǎn)品的可擴(kuò)展性。 方法：明確數(shù)據(jù)要求（來(lái)源、質(zhì)量、標(biāo)注需求）、指標(biāo)設(shè)計(jì)（如準(zhǔn)確率、用戶(hù)留存率）和能力評(píng)估方法。 示例：設(shè)計(jì)AI客服產(chǎn)品時(shí)，需規(guī)劃對(duì)話(huà)流程，收集并標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)，定義評(píng)估指標(biāo)（如回復(fù)準(zhǔn)確率、用戶(hù)滿(mǎn)意度），甚至優(yōu)化模型以提升產(chǎn)品能力。 這一階段需要較強(qiáng)的AI技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)還需關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量、來(lái)源合規(guī)等問(wèn)題，確保產(chǎn)品能力可靠和可持續(xù)性。 05 結(jié)論通過(guò)以上四個(gè)環(huán)節(jié)——場(chǎng)景拆解、場(chǎng)景價(jià)值排序、場(chǎng)景與技術(shù)能力匹配、產(chǎn)品設(shè)計(jì)，企業(yè)可以系統(tǒng)化地推進(jìn)AI產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。這套方法論的核心在于“場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)”，從業(yè)務(wù)需求出發(fā)，逐步引入技術(shù)能力，最終實(shí)現(xiàn)AI與業(yè)務(wù)的完美融合。 其價(jià)值不僅在于幫助企業(yè)解決“無(wú)從下手”的困惑，還在于其普適性：無(wú)論是不懂AI的業(yè)務(wù)人員，還是技術(shù)專(zhuān)家，都能在流程中找到自己的位置?？鐖F(tuán)隊(duì)協(xié)作和持續(xù)迭代也至關(guān)重要，業(yè)務(wù)、技術(shù)和設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的緊密配合，以及對(duì)用戶(hù)反饋的及時(shí)響應(yīng)，將進(jìn)一步提升AI產(chǎn)品的成功率。 希望這套方法論能為您的AI探索之旅提供指引，助您在A(yíng)I時(shí)代搶占先機(jī)！歡迎留言分享您的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，讓我們共同完善這套流程，探索AI賦能業(yè)務(wù)的更多可能性。 本文由 @宇宙一間 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(lái)自Unsplash，基于CC0協(xié)議 該文觀(guān)點(diǎn)僅代表作者本人，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù) |
