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AI产品经理的难处
1407点击    2024-01-11 11:58
打算做AI产品的,可以看这3点


2024年,只要是在职的产品经理都会投入到AI产品相关的工作中,要么是需求调研、要么就是直接落地到产品设计。


只要是互联网公司,为了更好的用户增长和营收,都会需要提前去布局AI能力,希望能够为产品增加生命力。但现在的AI场景,产品经理投入到AI赛道,仍然是有痛点和问题的。


今天分享下我身边那些做AI产品经理的朋友,他们的难处。也是我做AI产品经理的难处,主要集中在几点:


1.模型的技术调研成本大


相较于其他产品,AI产品依附于AI技术,所以需要了解各类AI大模型,而大模型的产品除了国内,90%都是在国外。所以在技术调研阶段就需要科学上网,而且还要认真了解别人的技术底层实现,找到对方应用所选择的大模型能力,生怕找到套壳的AI产品。


2.模型的幻觉几乎不可控


就算是GPT4.0,也很难达到100%的满意回复,所以自家做AI产品要想逃出AI输出错误或者幻觉是无法避免的。


所以就导致了产品在某些场景上是不能提供的,比如收费后的服务场景,或者工具性场景,这类场景都是用户无法满意的。


现在阶段,唯一的一个场景,就是娱乐化场景,用户可以接受出现幻觉,所以才会有各类以GPT娱乐的产品成了用户活跃阵地。。


因为幻觉不可控,在产品策略上,产品经理还要考虑如何给出输入引导和输出引导,并且随时方便收集用户反馈。



用户反馈入口


而反馈往往都是通过人工投票等方式,总之就导致了模型的成本相对较高,比如现在几乎每个大模型产品都会有反馈入口


3.AI产品的商业化难以闭环


相较于其他产品,AI产品因为有对算法服务器、算法工程师等新的要求,研发成本会更高,而本身公司所拥有的资源是相对紧俏的,以至于在做AI产品的时候,很多需求会拖得较长或者做不到具体的深度。

虽然AI产品是当前最火的科技热点,但是用户却很少买单,只是猎奇愿意使用,就连GPT3.5的免费用户也占据了超过了一大半,4.0的仍然是少部分使用,openai也是持续亏损。


AI产品现在因为产品的定位和场景不准确,导致用户只是薅羊毛,而真的要付费掏钱的时候,还是会选择功能稳定的传统产品。


第一是不用担心产品的后期售后和维护,第二是功能的使用质量高。


所以AI产品很难赚钱,或者赚不到钱,而且还有高昂的成本,难以实现商业化闭环,所以为了控制成本,比较常见的是通过提供积分限制用户的使用次数或频率。


以上3点都是我们做AI产品的难处,相信你如果打算布局,一定要有清楚的认知。


今天的分享就在这里


本文来自微信公众号“Kevin改变世界的点滴”(ID:Kevingbsjddd),作者:Kevin那些事儿