周敏琦
AI创作者AMA知无不言
做传统产品的时候，我们讨论产品边界，问的通常是功能性问题："这个功能做不做？""做到什么程度？""优先级怎么排？"这些问题的本质是资源分配——在有限的时间和人力下，先做什么后做什么。但做AI产品之后，讨论的维度完全不一样了。每天我和团队争论最多的问题不是"做不做"，而是"AI能不能做"，以及更关键的——"做到什么程度算'解决了'"。举个很实际的例子。我们曾经讨论过要不要做一个"AI自动生成周报"的功能。讨论的第一步不是排期，而是：AI生成周报的准确率需要达到多少才算可用？90%够不够？80%呢？如果AI生成的内容里有10%的信息是错的，用户会不会比手写更痛苦？这个"够不够"的问题，在传统产品里几乎不存在。一个搜索功能，你不会问"搜索结果要准确到什么程度才能上线"，因为用户对搜索有天然的容错。但AI生成内容不一样，用户天然期望"AI说的应该是对的"，一旦出错，信任感就会大幅下降。然后是降级策略的问题。当AI效果不达预期的时候，怎么处理？直接报错？给一个模糊的提示？还是回退到人工流程？这些设计决策需要在产品初期就想清楚，否则上线后遇到问题就会手忙脚乱。还有伦理边界的考量。我们的AI客服产品上线前，讨论得最激烈的一个问题是：AI要不要在对话一开始就告诉用户"我是AI"？如果不说，用户可能会觉得被欺骗；如果说了，有些用户可能就不愿意继续聊了。这个看似简单的决策，背后涉及的是对用户信任的深层考量。所以做AI产品经理，你必须接受一个事实：产品的边界不是由你的PRD定义的，而是由技术能力、用户预期和伦理约束共同划定的。这三者的交叉地带，才是你真正需要花精力去探索和定义的地方。
发布于 上海
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