干货分享 设计AI产品必备的关键性思维

这一篇文章绝对是满满的干货，设计AI产品必备的关键性思维有哪些？怎么样才能设计出一款优秀的AI产品？不知道同学们有没有想过这些问题，今天我们就来总结一下。
其实关键性的AI产品思维主要有三个：用户思维、场景思维、数据思维，现在我们就来一个个的分析。

1、用户思维

用户思维是一个AI产品经理应该坚守的原则，在这个方面，我们一般要注意以下三个问题：

（1）系统/功能的完整性

在做完你的需求分析之后，不管你如何的提高效率，都会考虑整个产品的完整性，这是一个基本的原则；

不论是之前的互联网产品经理还是这两年火热的AI产品经理，用户思维应该是始终坚守的原则；关于产品的用户思维，通常会兼顾以下三个方面：

（1）系统/功能的完整性

在完成需求分析后，虽然每次都是遵循MVP原则实现小步快跑，尽早交付，但是都会考虑整个产品的完整性。

（2）逻辑合理性

其实业务流程设计是一个犯人的过程，相信产品经理们都有这种体会，作为一个AI产品经理，会涉及到许多系统的交互设计，还要想办法提高产品的作业效率，当然还要考虑合理性，这样你的这个业务才是顺利的。

（3）产品美观性

产品跟人一样，都是需要吸引人的外观，这样才能抓住眼球。虽然说一个产品的美观性基本上是由UI考虑的，产品经理也要参与，帮忙提高审美，打造出一个有个性的产品外观。

2. 场景思维

如果你更加关注招聘市场，你会发现目前对人工智能产品的要求越来越高。为什么？因为人工智能产品急需实现，实现的前提是找到合适的应用场景。

(1)行业定位。

选择场景，首先要定位预期产品赋能的行业，一般可以从以下两个方面考虑:

第一，明确行业是否有变革的基础；变革的基础可以是硬件的数字化基础，也可以是用户习惯。

二是整理行业的日常工作项目，然后整理各个工作项目的业务流程，最后考虑哪些环节点，即场景可以用人工智能技术代替或优化。这种思维遵循工欲善其事先利其器的策略，可以帮助产品更准确地找到落地场景。其实这也充分说明了产品最终的核心竞争力在于对业务知识的熟悉程度。

（2）跨界探索

人工智能产品虽然形态各异，但基于人工智能的技术往往是一样的，所以场景思维也需要产品经理能够将已经落地的产品中所包含的人工智能技术提炼成跨界，寻找新的场景，达到延续产品生命，或焕发产品第二春的目的。

3、数据思维

数据思维就包含你的业务数据和数据沉淀，人工智能产品离不开数据埋点方式，用这种方法可以收集到产品投放前后业务上的一些指标差异。例如GMV差异或者是点击率差异，再或者是转化率差异等等。

在收集业务指标之后，还需要进行优化，做好所有的数据沉淀工作，这一步也是非常重要的。现在人工智能技术越来越成熟，训练的数据也是不可或缺的，各种真实的场景数据对算法迭代绝对是非常重要的。

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