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跟着东谈主工智能时候的连忙发展，AI产物司理成为了行业中的新宠。本文纵览了AI时候在产物不停中的应用，探讨了AI产物司理在不同交易场景中靠近的挑战，并分析了他们的中枢智力和潜在的成长旅途，供寰球参考。
1. 产物司理的做事第二春来了？
「百行万企都不错勾通 AI 时候重塑」，这个结论放在客岁我或者率是认的。
从大模子层和应用层两个视角来看——
客岁的市场态势，聚光灯下有三类公司：传统东谈主工智能公司比如商汤、科大讯飞、旷视科技等，创业独角兽比如月之暗面、智谱、Mini Max等，互联网大厂比如腾讯、百度、字节、阿里等。三方纷繁上牌桌，重点在比拼大模子层，卷算力和高参数模子。同期间，基于大模子的应用层面目也在极速狂飙，但爆款不足，能竣事PMF的产物更是好景不常。
但本年运行，模子层已规复感性，大公司样式已定，小公司有心无力，反倒在多模态模子（视频、3D）和具身智能领域有更多的初创团队出来，于今存一火未卜；而在应用层，各大公司运行从时候驱动转向生态驱动，通过比拼资源和交易化的智力，总结交易案例的落地情境。尤其是关于初创公司而言，让更多用户和企业客户用起来，而且陶然付费使用，简直成了他们的存一火线。
追更完行业动态，再来看东谈主才供需。
层见叠出的除了模子应用除外，还有AI接洽岗亭。逗留在裁人和求职边际的打工东谈主惊喜地发现，千里寂许久的招聘网站上，不谋而合地挂上了AI产物的招聘横幅：模子厂商在招算法、工程团队，应用厂商在招交易产物、用增运营东谈主才，平台型厂商关注AI绽放平台和智能体接洽的各人，就连传统金融、餐饮、消费品也在吸纳AI各人，岗亭的第一条条目就让东谈主啼笑齐非：5年以上的AIGC产物筹划和面目训戒。
这涓滴不影响打工东谈主的随和。
亢旱逢甘雨，产物司理们喜上眉梢：「百行万企都不错勾通AI时候重塑，产物司理也能趁这波波浪开启做事第二春」。我也小小昂然了一把，然糠自照地学习新知不雅望契机，庇荫在AI筹商群，窥伺着千般热门动态。
饱读舞转型AI产物的声息比比齐是。刚运行很小声，渐渐的有东谈主上岸顺利身价翻倍了，有东谈主靠零成本AI创业口碑载谈，有东谈主共享的AI产物课赚了一桶金，于是声息越来越响亮。
2. To C or To B ？
振臂喝彩的同期，不妨先着眼当下，清点当前大模子应用的产物形态。
1）硬件
AI大模子在不同硬件拓荒上的集成与应用，能进一步提高拓荒的智能化水平，给用户提供更毛糙、更智能的就业。
比如苹果最新的发布会，主打的噱头便是AI+手机，比较上代智能机，重构产业链的同期，更注重个性化和场景化就业智力，通过用户自界说和厂商特调，由结尾竣事智能体的分发；
再比如智能汽车，车企接收AI大模子，络续推送城市NOA（Navigation on Autopilot），哄骗AI对及时谈路信息的处理，优化了驾驶决策，晋升了自动驾驶时候的可靠性和安全性。
2）软件
先来看C端应用市场，要么走通用道路，作念AI搜索作念ChatBot，很难提供中枢的用户价值，交易模式的想象空间有限；要么走垂直赛谈，比如AI换脸、造谣恋东谈主、变装扮演等，有噱头但未几，使用场景窄，用户复购率有限。
新的AI应用实质上是在跟现存的C端应用抢掠用户的提神力，而迁移互联网的流量见顶，C端用户产生的交易价值的周期太长了。
比如客岁7月爆火的妙鸭相机，在AI定制写照的赛谈上杀出血路，百度指数高傲热度一度冲到8000，但两个月后就熄火了。再比如，客岁本钱捧热的少壮Character.AI ，靠造谣陪伴眩惑青少年每月9.9好意思金的订阅费也很难延长产物寿命，屡传出现款流断裂的传奇，这两天已爆出被谷歌收入麾下。
有时仅仅 AI 原生应用比较落魄？
果然，当前大模子在C端产物的软件形态主要有两种：AI原生应用和「APP+AI」。
先说 AI 原生应用，主要以模子厂商自研为主，在产物遐想上靠各类智能体去吸援用户，比如创意绘制，专科翻译，音乐生成等细分场景。但当今基本都还处在早期发展阶段，各大玩家间的智能体生态阐发同质化，靠渠谈砸钱拉新买量之后，留存和促活照旧要总结产物对用户最真实的就业价值，用户需求的适配性以及粘性都有待进一步的挖掘和种植。
QuestMobile数据高傲，截止到本年7月，国内当前月活千万级流量的AI 原生应用历历，大多数native应用的流量都低于100万。
图来源：QuestMobile 2024年7月数据
再来看后者，主若是公司现存的APP内嵌AI插件，方针是增强中枢场景的功能。这种体式具备一定的相反后劲上风，不错依托生态流量池，低成本触达和经营用户，且不错快速跟同生态内的其他业务交融，解围概率较高。
比如短视频内嵌AI插件，要么定位于智能搜索，以此丰富平台用户的信息得到渠谈，要么通过AI插件提供造谣嘱托就业，增强作家与粉丝之间的互动粘性；再比如，电商购物app内嵌AI插件，京东京言、淘宝问问、抖音的AI购物助手等，均寄但愿于通过AI用具处置用户暗昧的购物需求，加快订单升沉。
看完C端市场后，再来看大模子与B端场景的勾通。
不得不承认，大部分 To B产物的用户体验都差强东谈主意，且基本上活得越久越难用。每加多一个功能，就业不到 1% 的用户却可能会劝退 99% 的用户。而大模子的天然谈话交互智力，不错把那些跳动3步的功能，优化到3步以内。
因此，在To C场景里也许尚有不少厂商在磋商何如作念 AI 原生应用，而在To B场景里，优先磋商的是何如把原生的应用给 AI 化，在责任流中升级东谈主机交互和数字体验，去作念效劳的倍数升级。
尤其是，在B端依然有踏实客源、累积了弥漫独到数据的行业模子企业，绝对不错顺势与客户张开更深度的AI合作，用工程化的决策去处置垂直领域和专科领域的问题并将其产物化和交易化。
之前我看过有赞创举东谈主白鸦的访谈，他举了一个SaaS系统的智能化案例。向来被东谈主诟病「重系统遐想轻用户体验」的SaaS系统，无论是营销、客服、CRM 等，一直都堕入一个困局：在持续重叠功能以营救中枢客户的定制化需求的同期，也伴跟着系统易用性下落的问题。
具体来说，在产物方面，留存数据的兼容性有待晋升，而调养的成本又较高；原有系统不好用，存在过度依赖业务各人训戒的问题；在收益方面，产物翻新智力不足，难以锁定客户的恒久预算。
而 AI 的出现蜕变了这种情况。即使你的平台有千千万万个功能，你也不错通过唤起智能助手，基于号召式的天然谈话对话告诉它你的意图，由智能助手一键直达某个功能，或者一键帮你履行你想要的自动化任务，举例不停商品，不停客户，不停营销行动等。
也许你会说，智能助手我熟，早期PC期间冲浪的时候就有了，网站右下角挂载的客服机器东谈主是吧？这并不是一项新时候啊，何如就能大杀四方？
不仅如斯，确信你不啻一次困惑，新出的某AI应用似曾相识，定睛一看，这……这应用我分明是见过的啊？
是的，这亦然AI产物让东谈主捉不着头脑的方位。从前咱们体验产物调研竞品的时候，常常是站在产物形态的视角，敬爱觉和交互带来的新功能新体验，但当产物智力从交互层转机到 AI 层，倘若咱们对时候领域瓦解不够潜入，就很难体会到其中的相反点。
因此，瓦解新旧 AI 应用请总结大模子的实质，即：大模子是一种基于海量数据事前窥察好的生成式东谈主工智能，通过特定的模子结构瓦解并生成天然谈话，以完成千般任务。
重要字：事前窥察，生成式，特定模子
上述的三个特色恰是基于AIGC的助手与传统智能助手的中枢相反：
数据领域和千般性：正因为大模子在海量数据上进行预窥察，能够瓦解更复杂的语境和千般化的抒发式样，这使得AIGC助手比较之下能更准确地捕捉高下文信息并瓦解用户的意图。
生成智力：传统助手庸俗依赖于固定的反映模板，而AIGC助手不仅能够瓦解用户的指示，还能生成千般化的反映和忽视，匡助用户完成复杂的任务；
得当性和学习智力：Transformer神经采蚁合构能让AIGC助手持续学惯用户的偏好和步履，把柄用户的反馈和历史交互进行调养，这种自得当智力使得智能助手在不同场景下都能灵验地骄贵用户需求。
而这些相反，确信你站在用户视角是很难细察到的。
3. AI产物司理的底牌和命门
OK，那站在产物司理的视角呢，咱们能作念点什么准备？
不得不承认，无论是B端照旧C端的 AI 接洽产物，咱们都穷苦系统深入的、全面直不雅的研究。
一方面是面不够广，用得太少，看到多数新的AI 应用出生，除了尝鲜除外，若何全面体验产物仍是一筹莫展；另一方面是瓦解不够深入，穷苦针对性的分析，关于 AI 产物枯竭全局的归纳智力，也就很难收拢产物主要矛盾。
那么，AI产物司理的底牌是什么？
插个题外话，今天咱们会把这个岗亭高亮出来，仅仅因为咱们还不老到，都还在踉跄学步的景况。
当作产物使用方，咱们正逐渐老到基于 AI 软件的基本单位：教导词、高下文窗口、少样本学习和多模态等，也试图哄骗 ChatGPT 、Claude 等平台去创建适合咱们特定领域的责任流。而当作产物出产方，也便是从这个过程中催生的做事，确信总有一天会在永久弥新的变迁中渐渐造成做事的通识。
先来捋一下，在AI产物司理之前，传统产物司理的责任流是什么？
夙昔咱们会把产物司理分袂两大类：C端和B端产物司理，一个是重商性，方针是帮企业提高效劳和效益；一个是重东谈主性，骄贵东谈主性的贪嗔痴。但二者的职责相似度很高：他们都需要对产物的全人命周期不停肃肃，包括前期的市场调研和竞争分析、制定产物道路图，过程中持续经营产物的功能和迭代策动、和洽跨职能团队，临了确保产物定期上线和落地案例，并配合运营、销售团队在市场上推广。
基于该责任流，传统产物司理需要懂用户，懂业务，炒期货懂产物，具备时候念念维和遐想sense。而这些基础教会也一样作用于AI产物司理，这都是产物司理的底牌，是立身之本。
而在此基础上，二者的相反点在哪？
当咱们在谈变装的区别，无非是在寻找其中的变量。那么最初，咱们来看下大模子带来的业务变量。
网上有个不雅点，提倡大模子实质上带来的是东谈主机交互范式的更始：从图形用户界面( GUI )转向天然谈话用户界面( LUI )。对此我是招供的，在终点长一段时期内，这两种交互范式都会并存，且互为补充。
相应的，遐想产物决策的念念路随之调养。
一直以来，机器不睬解东谈主类谈话，只可东谈主去瓦解机器谈话。于是产物全人命周期的高卑劣变装的智力模子摇尾乞怜：产物司理懂业务逻辑，范例员懂编程谈话，遐想懂视觉交互。寰球单干相助得当，一拍即合，软件产物从需求经营，原型遐想，交互遐想，前后端开发，测试上线等全链路就这样跑通了。
产物研发团队纷繁干预时期去研究前端界面的交互和后端就业的遐想，一切似乎都严容庄容。其中，产物司理和遐想师反复掰扯的UX界面调养，实质便是产物司理推演用户需求提供决策的一种抒发式样。
而大模子的出现让计划机能够瓦解并生成天然谈话，这透顶蜕变了东谈主机交互的式样，相应的也蜕变了背后支撑这些业务的变装职责。
奇绩论坛的创举东谈主陆奇说，你起步就得是天然谈话交互，告诉用户“你跟我何如交互“。
因此，基于业务需求的瓦解，产物司理得从以前侧重交互和视觉收尾，更始成通过天然谈话，告诉用户你在那里，有什么，何如用，何如用好，即：
我在那里：合理的、天然的产物进口，比如微软Office 365 的小助手进口，Notion AI在文本输入框里的镶嵌式进口；
我有什么：使用披露的谈话向用户先容可用的功能和常见问题解答，招引用户更快地瓦解系统的智力。
我何如用：明确携带用户若何与系统互动，包括可给与的输入式样（如翰墨、语音、图片、视频等），以及每种式样的上风和戒指；
何如用好：提供使用技巧和最好施行，匡助用户充分哄骗大模子的功能，优化其应用场景。举例，推选一些常见问题的发问式样和正确示例，晋升用户的使用体验和收尾。
而为了回话上述问题，AI 产物司理要更懂工程链路。如果你一运行不解确工程链路，或者率会影响你之后所有业务逻辑的竣事式样和产物的智力鸿沟。
那么，究竟什么是工程链路？
工程链路是指在AI产物开发过程中，从需求识别、模子礼聘、数据处理、系统集成到最终用户交互的全历程。
以业务应用内嵌AI的产物为例。在这全历程里，触及到的不仅是时候竣事，更是瓦解模子智力与产物需求之间的干系，确保遐想的每一步都能激动产物向更高效、更智能的想法发展。
图：AI产物的责任链路
比较传统产物司理，尤其是在需求分析和产物计谋的遐想上，你要注入更多的心血：
1）需求分析：深入瓦解业务场景和需求，倒推并综合你需要模子具备的智力。
比如你在作客户就业场景，方针是提高顾主就业效劳和满足度，拆解方针后你需要让模子基于底层学问库、话术推选等信息，扶植以致是替代东谈主工客服采集顾主信息完成电阛阓景的售前导购、答疑解惑、售后就业等历程。而这些智力综合出来后，要界说一条评估的基准线，确保能够携带产物优化后的收尾不雅测。
2）计谋遐想：包括系统集成和交互遐想。
对AI应用的产物司理而言，基座模子是一个黑盒的景况，你没意见对其进行搅扰和优化，因此更多重点会放在教导工程优化、外部学问库或是联网计谋优化等式样去晋升收尾。
举个例子，当今你要哄骗现存的基座模子去搭建一个抖音创作家的AI分身，那你就得界说了了创作家分身需要具备的智力、处置的典型问题 (比如肃肃粉丝答疑、学问科普、造谣陪伴等)，然后给出这些智力的评估表率(比如对话准确率、对话轮次等) 和评估门径，再对收尾进行打分和分析。基于这个收尾驱动产物司理拆解问题，持续迭代需求。
基于工程链路的瓦解，当你泛泛责任中吸收到用户的需求反馈时，你就了了我方要在链路中的哪个法子下功夫，才能确切处置问题。
比如，你在作念商家智能客服产物，用户吐槽客服对话的收尾差，对话质地不高，不时驴唇不对马嘴或谎话连篇。
这类型问题很常见，亦然产物司理泛泛中最亟需处置的问题。大模子的责任旨趣决定了，模子被窥察完成后，即便领有了通用和特定领域的学问、才略、推贤人力，能较好地适配到特定的业务场景阐发最大的收尾，但依然会存在对话收尾欠安驴唇不对马嘴或回话不足预期的情况。
为了晋升对话质地，你就需要从工程链路分析解法：
1）没智力？模子结构需要调养，在成本可控效劳可控的情况下，基于本来依然预窥察的模子进行微调。
2）有智力但没数据？要晋升语料的丰富性和千般性，不错磋商外挂学问库，或是让模子通过索引网站/搜索引擎上的内容对其进行处理后再输出内容；
3）有智力稀疏据但发问不准确？要优化prompt工程，遐想和编写教导文本，包括礼聘合适的词汇、招引词、高下文等，招引模子生成适当特定条目的内容。
看到这你或者赫然了，转型AI产物司理的命门就在这——
一方面，在产物决策遐想上，你得开脱传统上关于信息呈现和推演式样的惯性，从图形用户界面( GUI )转向天然谈话用户界面( LUI )，提供产物增益价值；
另一方面，在时候决策遐想上，比较从前关于硬编码的看重，你得掌持产物的工程优化链路，念念考用谈话模子去竣事功能自身、以及功能之间的说合式样的可能性。
因此，比较传统产物司理在前端界面交互和后端就业遐想的干预，AI产物司理更应该把元气心灵投射在以下两个方面：
1）产物鸿沟（糊口问题）：现阶段的产物有哪些局限性，这些局限性哪些是不错通过模子迭代得到处置的，哪些是弗成的，弗成的话是要通过插件、prompt工程照旧其他智力；
2）产物价值（发展问题）：从更底层的业务角度，去分析产物新体验比较旧体验的价值增量，在交易意旨上确切的价值在哪。
4. AIGC是万金油吗？
瓦解了AI产物司理的底牌和命门，你或者对我方当前训戒的匹配度了了了，对后续要强化的智力也稀疏了。但，是否要一头扎进AI业务里呢？
不少东谈主找我商酌过，想追热门，想尽快转型，想成为少数东谈主之一。
回到著述开首，我提到「百行万企都不错勾通 AI 时候重塑」，听起来AIGC似乎是万金油？其实否则。
诚然东谈主东谈主把AIGC摆在台面说事，新兴应用依然层见叠出，多数GPT套壳APP、套壳插件除了抢时期红利的价值外，莫得弥漫深的护城河，很难阐发出确切的产物价值。
而存量的锻练业务呢，似乎也能蹭一蹭热门，但何如灵验勾通，新体验比较旧体验的价值增量有待商榷。
也许对团队而言，为此推论了新的盘子和资源，但朝令夕改的业务想法，摸着石头过河的激进推广，边跑边被吃掉的糊口危急，更多的是对团队成员的耗尽；而对用户而言，眼花头晕的AI应用果决无法松驰打动他们的心，即便有幸在嘱托媒体上一时风靡，传播的速率也抵不外用户尝鲜随和的消退速率。
于是许多公司在AI业务的布局上渐渐变得严慎，在没想好的情况下，跟风去作念 AI 智力不如不作念，因为成本腾贵；还不如去作念存量业务里杠杆率更高的事，躺在功劳簿上吃老本都比砸锅耗材的性价比更高。
仰天长啸，究竟AI落地为什么这样难？
最主要的矛盾是，用户预期与模子智力之间的Gap。想想看，什么用户/客户更容易给与新时候新体验？
这群用户趟过互联网的高速推广期，自身对互联网产物都终点抉剔。而AI和互联网最大的区别是，从前互联网卓越0分便是增量，有一个大亮点就不错打世界，而AI不到60分的话，就莫得实用价值。
因此，如果你想转型作念AI产物，你要念念考了了：这个业务的定位是什么，值不值得你干预。
脚下各大公司在AI业务的定位一般分为三种：
1）对原行业的颠覆：当前尚不轩敞，风险所有极高；
2）创造新的应用场景：
当交互和工程范式发生变化，本来许多弗成作念的东西不错去作念了，以及许多已有用具处置的问题不错用更好的用具处置。前文提到的短视频平台的造谣嘱托就业，便是这个例子。
再比如：文本生成类的业务探索，你不错将研发历程朝上游进一步延长，探索端到端的从 prd 的产出到代码需求上线。
实质上这是一种新的迭代式样，以一种更高效和自动化的式样。
3）将 AI 智力融入到已有的产物历程：
这亦然许多大厂优先磋商的业务想法：更正已有的功课流，前文提到的SaaS系统的智能助手，电商购物平台的导购助理等，都考据了这少量。
再比如，假定你在肃肃oncall系统，为了晋升已有的oncall羁系率，你不错磋商：将东谈主工排查部分通过插件自动化，比如封装常见多种排查技巧，让 AI 进行自动化调用等。
回头去看最早宝洁公司界说的产物司理：一个东谈主同期肃肃从品牌、渠谈、订价到供应链所有的问题。其后互联网兴起，产物司理运行高度单干和职能化，反而变得不那么多元。
而当今AI 产物司理，有时又要回到最运行的复合型东谈主才，仅仅具体条目不同了。ta得知谈时候鸿沟在那里，对大模子底层智力、后端的系统整合、以及 prompt 工程有了解，也要在均衡用户价值的同期磋商成本的干预问题。
而即便如斯，咱们仍然无法先见改日的大模子若何推演，智力上限也好，演进速率也好，都是一个不细目性很强的领域。在这种情况下，对个东谈主而言，判断一个业务值不值得干预的时候就无须去追时候热门，你得收拢细目性的那一面：
1）组织对这个业务的露出是否明确？即：是否有决心干预资源，有弥漫耐烦打磨决策；
2）业务旅途的披露度，如果是新兴领域，或者率还在摸着石头过河，所有决策和履行过程都容易失焦，可能会随同团队和业务的调养问题，对此你是否能给与？
如果能，那就作念好高风险收益不解的情态建造，裁汰预期，充分预估这个事的难度，设定安全阈值，不要让千般事件给你制造恐忧和不安。然后耐下性子，久久为功（天然久久亦然有期限的），再以半年以致是一个季度的纬度去条目我方去磨合。
说到底，在当下这个时候涨潮期，半径太长的宽敞叙事都很难落地，只可一个问题一个问题地去处置，争取让所有的累积成为下一次变革中能派上用场且越来越有劲量的东西。
共勉。