學(xué)AI的迷思:當需求洞察淪為技術(shù)狂歡的祭品
在AI技術(shù)飛速發(fā)展的浪潮中,產(chǎn)品設(shè)計中的需求洞察正逐漸失去焦點,淪為技術(shù)驅(qū)動的“狂歡祭品”。但技術(shù)的突破是否意味著用戶價值的提升?這篇文章將深度剖析這一迷思,探討如何在技術(shù)與需求之間找到平衡點,為AI時代的產(chǎn)品設(shè)計注入更深層次的洞察。
最近兩年AI火得不行,產(chǎn)品經(jīng)理見面不聊兩句大模型都不好意思打招呼。但你看那些被吹上天的AI產(chǎn)品,有多少真能解決用戶問題?我見過太多團隊砸錢搞智能推薦,結(jié)果用戶壓根不想要;死磕算法精度,最后發(fā)現(xiàn)方向跑偏。今天咱們就扒幾個活生生的例子,說說產(chǎn)品經(jīng)理追AI時最容易掉的那些坑。
一、技術(shù)自嗨癥:工程師思維上頭
去年某大廠搞了個”智能文檔助手”,產(chǎn)品經(jīng)理非要把能自動生成PPT當成核心賣點。結(jié)果用戶調(diào)研發(fā)現(xiàn),打工人真正想要的是能自動整理會議紀要里的待辦事項。工程師們花三個月搞出來的AI排版功能,還沒人家WPS的模板庫受歡迎。這就像你給沙漠里的人送冰箱——技術(shù)再牛,不對場景都是白搭。
還有那個著名的”智能美顏相機”翻車事件。團隊用頂尖算法搞出能識別300種臉型的美顏功能,結(jié)果用戶吐槽:”我只需要一個能P掉雙下巴的按鈕!”現(xiàn)在應(yīng)用商店里評分最高的拍照APP,反而是功能簡單到能三秒上手的那個。這巴掌打得夠響吧?
二、數(shù)據(jù)迷信病:把數(shù)字當圣旨
某電商平臺去年搞了個”千人千面”推薦系統(tǒng),算法團隊拿著用戶停留時長當金標準。結(jié)果出現(xiàn)神操作:給剛失戀的女生狂推婚紗攝影,就因為人家半夜刷商品多看了兩眼。這哪是智能推薦?簡直是傷口撒鹽。數(shù)據(jù)不會說謊?那得看你會不會問對問題。
在線教育賽道更離譜。有家做AI批改作文的,拿著95%的準確率到處吹牛。結(jié)果家長現(xiàn)場測試,孩子故意把”高興”寫成”高幸”,系統(tǒng)居然夸”用詞新穎”。真實課堂里學(xué)生那些鬼畫符的筆跡,算法根本招架不住。這讓我想起小區(qū)門口的人臉識別門禁——戴個口罩就不認識你了,還吹啥AI黑科技?
三、場景失憶癥:活在真空里做產(chǎn)品
有個做智能客服的團隊,非要在系統(tǒng)里加情緒識別功能。結(jié)果發(fā)現(xiàn)用戶80%的問題都是”密碼忘了怎么辦”,根本不需要AI共情。反倒是因為過度追求擬人化,鬧出機器人跟用戶對罵的糗事。你說這是人工智能?我看是人工智障。
最典型的是某辦公軟件去年的”史詩級更新”。產(chǎn)品經(jīng)理給在線文檔加了智能腦圖、自動生成周報這些炫酷功能,結(jié)果最讓用戶叫好的改進是什么?是終于能一鍵導(dǎo)出清晰的PDF了!那些花里胡哨的AI功能,使用率還不到3%。這就像給自行車裝航空發(fā)動機——除了顯得牛逼,真沒啥實際用處。
說到底,AI就是個工具。好的產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該像老中醫(yī)——先望聞問切找準用戶痛點,再決定要不要開AI這味藥。別被技術(shù)浪潮沖昏頭,記住那個最樸素的道理:能幫用戶解決問題的產(chǎn)品,就算不用區(qū)塊鏈不大模型,照樣有人買單。下次做AI需求前,先到用戶現(xiàn)場蹲三天,比看十篇論文都好使。
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