周敏琦
AI创作者AMA知无不言
B端产品
朋友经历过一次特别惨痛的AI产品失败，事后复盘的时候，发现了一个规律：AI产品的失败，几乎从来不是单点失败。那个项目是一个面向中小企业的智能合同审核工具。最后失败了，但你说到底是哪里出了问题？技术不够好？是的，模型对合同条款的理解确实不够精准。产品设计有漏洞？也是的，没有设计好"AI不确定时该怎么做"的降级方案。用户预期没管理好？没错，销售在卖的时候把AI说得跟律师一样。数据闭环没搭起来？更没错，上线三个月都没建立起有效的数据反馈机制。你看，单独拎出任何一个问题，好像都能解决。但当这些问题同时存在、互相放大的时候，就成了死局。模型不准，用户体验就差；体验差，用户就不愿意用；用户不用，就拿不到反馈数据；没有数据，模型就没法优化。一个恶性循环就这么形成了。反观那些成功的AI产品，你去看它们的经历，几乎都是在多个维度上同时做对了：技术选型合理，产品设计了合理的预期管理，数据闭环从第一天就开始搭建，团队对效果的评估标准也很清晰。所以我说，AI产品经理的系统性思维比普通产品经理更重要。不是因为AI产品更高级，而是因为AI产品的失败模式更复杂。你得同时盯着技术、数据、产品、预期、运营这五根线，任何一根断了，整个产品都可能出问题。做AI产品，最怕的就是"头痛医头脚痛医脚"。用户说效果不好，你就只盯着模型调参，但可能真正的问题是数据质量太差。只有站在系统视角看问题，才能找到真正的破局点。
发布于 上海
分享
评论
赞
未登录
友善发言
评论
加载中
