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title: 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
tags: [AIUX]

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# 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

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![講者1-Hans](https://hackmd.io/_uploads/ByO2kn8E1l.png)

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↓↓↓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

![截圖 2024-12-25 下午2.05.57](https://hackmd.io/_uploads/BybCemtrJl.png)

【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？👀
![CleanShot 2024-12-14 at 14.02.20](https://hackmd.io/_uploads/H1MFyjc4kg.png)

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
![截圖 2024-12-14 下午2.10.30](https://hackmd.io/_uploads/SkEPWj94Je.png)

- 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
![Screenshot 2024-12-14 at 2.16.49 PM](https://hackmd.io/_uploads/S1SJQscE1l.png)

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？

![Screenshot 2024-12-14 at 2.18.32 PM](https://hackmd.io/_uploads/SkGr7o9N1l.png)


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

![截圖 2024-12-14 下午2.24.43](https://hackmd.io/_uploads/Hyj3Ei9Eyx.png)

## 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



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💬 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