# 產品經理的 AI 共生之旅 - 從效率躍升到打造未來的人機體驗 {%hackmd NQf8mh69T2u7KZrYznYtgg?view %}  {%pdf pdfurl %} ↓↓↓以下開始共筆 🙌 ↓↓↓ ## Part 1 產品經理的 AI 工作手冊:快樂用 AI,省下工作時間 ### 1-1. AI 改變做 Prototype 的方式 以前用 Prototype 工具模擬互動與流程 -> 現在請 AI 寫程式驗證概念與可行性研究 - 不考慮維護性、商業性是非常好用的來進行可行性驗證 - 使用 Cursor AI,比如使用 AI 寫 AI:業務推薦與 AI 質量化分析 - 驗證概念和技術可行上可用,但久了之後仍然需要有程式概念+Debug 用AI做事,AI會稱讚你!體驗很好! - 受到鼓勵就越來越開心,工作時長不小心變長了(! - AI 讓寫程式的門檻變低 - 風險預告:AI 寫程式一定有風險,生成會亂改有 bug,寫程式前應詳閱公開說明書 - 未來的產品經理,可能會變成交給 PM 來處理概念可行性了 - 關起門來實踐可能性,減少被他人說天馬行空(?) 用 Claude.ai 畫 UI 示意圖 - 以前用軟體畫圖畫半天 -> 現在只要出張嘴,請 AI 畫出 - 用自然語言講,就會再給一版 Pro Tip: - 請 AI 用 Apple 設計原則進行設計 - 繼續嘴 AI,請 AI 重畫 *用更現實的場景* - 能快速展示概念,也能快速尋找靈感(細看會發現邏輯不對的地方;可用來快速展示概念和靈感) ### 1-2. 與AI 一起工作,避開幻覺:同時用多個 AI - 建立 AI 顧問團,拿同一個問題,問三個 AI - ex: 問 ChatGPT:得到一個版本的答案,再問 Claude.AI,再問 Perlexity,有多個版本參考,比較容易避開幻覺 > 保持質疑,可以多問 Google 或真人 — 目前測試經驗 — 工作:Claude 聊天:ChatGPT 搜尋引擎:Perlexity 經常腦補 當成補充資料來參考 仍然會參考 Google 的意見,避免幻覺和被騙 避開幻覺:選擇適合應用 AI 的場景 因 AI 幻覺、目前 AI 適用的應用場景 1.很容易發現 AI 錯誤的場景 2.對 AI 錯誤容忍度很高的場景 ### AI 適用場景分析  【互動】實戰小測驗,是在哪個象限 Q: AI 醫療 X光片分析、癌症、心血管疾病 A:需要醫療人員二次確認 Q:法律文件分析,合約審核、引用判決 A:需要法律專業人士確認,有監督在第二象限,沒監督在第三象限 Q:麥當勞 AI 語音客服點餐 A:第二象限屬於高容錯的場景,AI 自己點了一堆雞塊,沒有監督、失敗退場 Q:東京地鐵,遺失物尋找客服 A:第一象限,70% 的準確度,回覆前由真人客服初步審核 Q:航空與交通控制系統 A:第三象限,是看AI智能跟錯誤率,出錯會很嚴重,要非常小心 Q:創意思考,寫作、文案優化 A:第一、四象限,比較看專業程度,高容錯場景很適合 Q:公司會議記錄,用AI 紀錄 A:可能第ㄧ、二、三、四都會有 因有 AI 幻覺問題,和文意可能會被改變 分有無監督、有無專業協助 講者認為:看老闆對你好不好,和是否要檢查 ==失之毫釐,差之千里== ### 1-3. AI 對工作者的影響,工時是否會減少? - 自古以來能者多(過)勞 - 是不是覺得越有能力,活得越像條龍 > 大家都是在成為那條龍的路上 - 老闆看你事情做完了,會讓你提早下班嗎?👀  老闆的野望(?) 有了 AI 之後,一個人要活成一個軍隊(龍軍隊) > 聽起來好像很強 經濟學大師凱因斯在 1930 年預言 隨著科技不斷進步, 2030 年時將使人類每週只要工作 15 個小時 > 希望以後只需要工作 3-4 小時 一百年快到了,科技進步非常多但工時沒有下降,號稱科技島的台灣工時可能會變更長! **專業者被取代、還是資淺者消失?** 專業者較容易指揮多個AI - 像在玩即時戰略遊戲 - 更容易描述清楚 - 能力從 AI 延伸出去,效率更好 專業者較容易避開幻覺,會成為監督者 補圖 資淺者使用 AI,需要搭配學習 -可能會導致錯過學習的機會 Google 技術主管 Addy osmani [原文參考](https://addyo.substack.com/p/the-70-problem-hard-truths-about) 初學者常常會 - 接受錯誤或過時的解法 - 難以調適 AI 提供的內容 比較好的是搭配學習 * 花時間理解生成的代碼如何運作 * 在使用AI的同時學習基本的程式概念 * 逐步建立知識基礎 * 將 AI 作為學習工具,而非單純的代碼生成器 > 例如:向 AI 提出問題,並請 AI 說明為什麼會產生這些答案,而後再說明給 AI 自己對那個知識的理解,與 AI 討論。 - 也需要避免減少學錯東西,影響職涯發展,更慢累積經驗成為資深者 ## Part 2 打造 AI Agent 的心法:AI產品在競爭中勝出的關鍵 2-1 AI Agent 與人類互動設計關鍵 人類不喜歡動腦 把注意力放在科技上面 「認知勞動」 是否可以讓用戶問 AI 問問題就解決痛點? 這是有落差的,打字去問問題對大腦來說非常費力又痛苦 AI 在B端企業導入只有10-15% 決勝點在用戶體驗上 盡量降低「認知勞動」 例如: - 增加快速回答按鈕 - 出現相關問題讓使用者點選 誰的機器人更好用 - UX 小細節,會成為產品決勝的關鍵 例如:增加快速回答按鈕或是出現問題讓用戶點選 AI 越智能,舊系統就需要重新設計 Don Norman 的圖  - 目前可以看到和聽到,也能更深度理解用戶的意圖 AI 可以閱讀圖片,理解系統操作,就能自動運行 未來的 UI 設計,不只是為了人類,也要讓 AI 容易理解 現 Claude AI 操作可以控制電腦 需要重新開始思考新的產品設計,超越競爭者 以便作出更好的用戶體驗 讓 AI 系統有更好的交互 很容易可以超越還沒思考的競爭者 打造下一代的產品 用戶體驗設計:依然是 AI 產品的勝出關鍵 更著重於互動的角度,客戶要不要用 小小的互動設計的好壞,就會影響客戶是否要用 ### 2-2從正確的方向設計AI Agnet 例子 -痛點:培訓要出題目,想題目好難 題目很難想 做一個 AI 出題 Chatbot,能讓用戶持續使用嗎? 目前可以做的事情,設計 UX 題目,讓同事作答,作為培訓動作,但這樣用戶能持續使用的流程 會一直用下去嗎? 科技- 消費者 AI 能做什麼 想題目好累 可這樣不是從用戶的角度去出發的 做一個 AI 出題 Chatbot 能讓用戶持續使用ㄓ  我們必須從了解消費者使用經驗來回推,了解現有的缺陷 理解現有的缺陷,才能知道無法滿足使用情境 原來AI chatbox 沒辦法有好的使用情境、數據搜集 並不是從科技開始解決單點問題 還是從產品設計開始 ### 2-3. AI 產品的競爭優勢與進入市場策略 - 如何擊敗競爭者讓AI 產品的 adoption rate 更好? 做策略性的思考 用AI 取代人類,還是輔助人類 哪一個比較容易被市場接受?  推出產品會受到阻力,導入AI 會出現各種阻力,因為人們會擔心工作被取代 但如果是作為輔助的話,阻力較小 而這部分的產品設計思考模式就會不同 設計架構上面怎麼設計產品就會完全不一樣,所以要先決定好設計方向 ### AI+數據+系統-AI 產品的競爭優勢 若只以 LLM chatbot 有什麼優勢嗎? [哈佛商業評論:別寄望 AI 帶來新的持久優勢](https://www.hbrtaiwan.com/article/23283/ai-wont-give-you-a-new-sustainable-advantage) AI 競爭優勢變化有四個階段 1. 先行者優勢:先進入找機會(單純有AI 的階段) 2. 優勢消除階段: 大家都有 AI Chatbot(單純有AI 的階段) 3. 專有數據應用階段:用專有數據創造持久優勢 4. 整合企業優勢階段:將 AI 整合進公司獨特的資源和能力 ➡️ 3&4:AI+數據+系統 [Salesforce 每次對話 2 美金](https://udn.com/news/story/6811/8234971) 高價值組合 AI+數據+系統 這是 S 公司新的定價策略 AI 帶給客戶的價值會超過2美金 這樣客戶會願意付錢給 S 公司 創造的價值空間會比較大 >系統數據整合很好的廠商no 如單純指接著 LLM Chatbot 就只是單點的 接好 API、做 AI 聊天機器人 進入門檻低、難差異化、一堆人做、容易失敗 缺少了系統加數據 #### AI+系統 沒有數據也不行因為數據直接影響 AI 表現 要有可以整合公司的數據,把現在的產品做成數據收集器就會比較慢 Data Set 不要只做單點的 Ai 解決方案,從「用戶活動」去規劃整體產品設計 避免落入情境是大家都殺成一片,然後用戶都覺得很難用 走對的路,選對應用象限與產品範疇  ## 總結:產品經理的 AI 共生之旅 用 AI 的感覺: 現在很像大蠻荒時代,有許多規則和標準還未成形 會出現很多重新定義的機會,值得把握! AI 系統更智能了 規則和標準未成形,很多互動要做產品的人去定義 需要做產品的人重新定義,有很多好玩的地方,和定義的機會,百家爭鳴時代來臨,有趣的時代,大家可以好好把握 ~百家爭鳴~攻城掠地~ > Max 老師:凱因斯也說 "In the long run, we are all dead." XD --- 💬 聊天區 > 這次也有聊天區! 安安 ❤️ Hans 的職業小人點陣圖好可愛 Hans 永遠青春年輕... 怎麼都沒變XD 跟林志穎一樣 打字好快! ˇ>w< 我還以為是語音轉文字在輸入... 😂 大家都是超人! 好久沒看到龔導演的工具箱啦
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