當下，業務+AI的融合就是大趨勢，很多企業也都在探索AI的結合點。作為產品經理，我們在做AI產品規劃的時候，究竟該怎麼找到好的切入點？
今天，小編整理了「起點課堂會員」專屬直播的AI乾貨分享，一起來看看資深產品顧問@夏葉華老師，如何來拆解AI產品的規劃。
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01
大模型融入行業四大產品形態
AI產品在融入業務的過程中，是有不同的層級和屬性的，大模型融入行業，有四大產品形態：Tool、 Copilot、AI agent和AGI。
第一層叫工具層，工具層就是你接入這個大模型僅僅是為了做一個簡單的工具，然後供你們團隊去降本增效。舉個例子，AI的程式碼工具，現在工程師其實透過AI自動化程式設計就可以實現降本增效了。
這個層級的內容，還是最基礎的，就是人在這個過程中，還是有很多參與的，研發不能把發版的流程給到AI，AI只是給他提供基礎的程式碼，架構的重組、對程式碼的稽核都還是研發自己在做。當然AI也會幫他審，但最後一道關卡是由人來決定的。
第二層級叫Copilot，這不僅僅是一個工具了，不僅僅是生成一些內容給到你，而是說它能夠在你需要的時候給予你一定的建議。
舉個例子，比如產品經理都需要做資料分析，以前你做資料分析是怎樣的？從庫裡邊各種篩資料，然後有個表，在表裡面各種排，去整理寫公式，然後找結果對吧？
而Copilot的邏輯是，你今天可能只要給出prompt，就可以給到你一個分析。舉個例子，比如智慧家居，請你給我這個行業內的前三家公司去年一整年的銷量，哪個品類是銷量最高的。類似這樣的行業洞察就可以給你，那公司內部的資料分析也是一樣的道理。
所以資料分析其實能夠極大地降本增效，但前提是要給出明確的工作流，告訴它要做什麼，要輸出什麼，並且這是在垂直領域單一環節的輔助。
再上一個層級，Agent就很不一樣。Agent在這5個層級裡面是一貫到底的。Agent的邏輯是能夠把四五個環節的工作流串起來，最終給你一個結果。
Agent和Copilot的區別，舉個搜尋的例子：
👉 如果你只是作為搜尋引擎去用，那只是一個Tool
👉 如果是Copilot的話，它還會給你更多的提示，應該怎麼搜尋，拿到你要的資訊
👉 如果是agent的話，比如說你要搜週末帶孩子去哪個餐廳吃飯，類似內容的話，它不僅給你搜出來你要的資訊，還可以幫你引導到訂餐環節，幫你直接訂餐
所以我們看到這裡一個臨界點是什麼呢？底層更多的是資訊的協同。所以AI最重要的是要給你更多的資訊，給你精準的資訊，幫你做決策。
而Agent再往上走，叫行動的協同，Agent能夠調各種各樣的工具。所以我們也可以說Agent是通往AGI的一個終極路徑。我們看到從底層往上走的話，人類主導的會越來越少，但人類依然是要主導，AI主導的會越來越多，大概是這樣的一個狀態。
02
AI產品規劃三步曲
如果今天你要做AI產品規劃，請問你要怎麼思考呢？今天我們有一個很大的邏輯，最忌諱的是一上來把所有的業務鏈都上AI，這個是很恐怖的，你的業務會癱瘓。
且不說大模型的實力，到底能夠為你業務解決多少問題。你們公司對於能力整合，包括系統的穩定性、公司技術架構能力，這些都不太確定的情況下，如果所有的業務鏈都全部上AI，會有很大的問題。
所以今天我們更建議企業的一個做法叫從問題中來，回到問題中去，先做個業務診斷。
第二步從業務出發，找到問題以後，再想AI產品的策略是什麼？這個策略裡面也給大家一個模型，今天也有很多公司在用了，就是三個步驟找需求：找到需求的確定性，找到技術的可行性，找到長期的增長空間。
最後，如果要落地，是不是還得找解決方案供應商，比如說你需要找到大模型的供應商，甚至要找多家，有多模態的大模型的，有語言、甚至有視覺，要根據你的業務場景去。
然後還得考慮什麼呢？用開源還是閉源？因為兩個邏輯是不一樣的。首先你的資料來自哪裡，資料希望怎麼存放。開源閉源的能力不一樣，開放性也不一樣，開源肯定能做更多的定製化。閉源的話就得依賴原有的能力直接在上面做，那可能不符合你的業務場景，所以這裡面有很多問題。終極我們更建議說只選對的，不選貴的。
記住這三個點，先做業務診斷，從問題中來找問題，再到問題中去解決問題。
做完業務診斷再做產品策略。一般是從工具開始再到Copilot，再到Agent。在這幾個工具裡面，去找你的需求著力點，找到可行性，然後找到你的發展性。
最後還要跟大模型廠商合作，因為大部分的公司還是不會自己做大模型的對吧，這三點請大家務必記住了。
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