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文 |有风
上周跟一个做企业服务的朋友吃饭,他吐槽自家知识库系统快成“摆设”了,员工找个报销流程得翻三页文档,新同事入职光看资料就得耗两天。
转头就问我,“现在都AI时代了,就不能让系统自己把答案递到眼前?”
这话戳中了不少B端产品的痛处,AI来了,我们到底该怎么改?
升维,从“功能缝合”到“价值重构”
以前做B端产品,我总觉得把流程画清楚、按钮摆明白就完事了。

就拿企业知识库来说,传统思路无非是“分类+标签+搜索框”,最多加个“相关推荐”。
用户要找东西?自己输关键词、翻列表去,能不能找到全看运气。
但上个月接触的一个知识库改造项目,彻底颠覆了我的想法。
客户是家百人规模的制造企业,原来的知识库存了上千份文档,员工使用率不足30%。
他们想加AI功能,一开始也说“要个智能搜索”,我差点就按老思路设计了,无非是给搜索框加个“语义理解”的标签。

幸亏当时多问了句业务部门,“你们员工找文档,最终想解决啥问题?”
结果hr主管苦笑,“新员工问社保流程,老员工问设备维护步骤,说白了,大家要的不是文档,是答案。”
这话一下子点醒了我,AI不是给现有功能贴金,是重新定义问题,用户要的不是“找东西”,是“解决问题”。
后来我们把产品逻辑彻底换了,首页不放分类列表,直接上对话框。
员工输入“社保断缴了怎么办”,系统自动从3份相关文档里摘重点,用口语化的话总结出来,还附上原始文件链接。

上线三个月,使用率冲到82%,客服咨询量降了近一半。
这才明白,AI带来的哪是功能升级,是价值重构,从“更快的搜索引擎”,变成“能归纳、解答、写草稿的同事”。
蜕变,AI时代产品经理的三大核心能力重塑
聊完产品设计的思路转变,就得说说咱们产品经理自己了,AI来了,能力跟不上可真不行。
以前咱们是“交互设计师”,画原型、调按钮就行,现在得当“意图翻译官”,把业务方的模糊需求翻译成机器能懂的语言。

上个月帮一家律所做AI咨询系统,合伙人开口就说“要个智能客服,显得咱们专业”。
我没急着点头,拉着他们实习生聊了聊,原来客户总问“合同里这句话啥意思”“这个条款有没有风险”,实习生答不上来就得转律师,一天能占去律师两小时。
说白了,业务方要的不是“智能客服”的面子,是“减少律师重复劳动”的里子。
后来我们设计成“条款解读+风险提示”的问答模式,直接把律师的经验沉淀成系统能力,这才叫精准翻译意图。
光会翻译还不够,还得变成“数据感知者”。

以前数据是上线后才看的“体检报告”,现在得是设计初期就备好的“燃料”。
就说知识库项目,冷启动时没数据咋办?我们没买通用大模型,而是让客户提供了100个高频问题和标准答案。
新员工常问的入职流程、老员工关心的绩效规则,全整理成“问题-答案-来源文档”的格式,喂给模型做微调。
上线后也没撒手,每周开数据评审会,看哪些问题系统答得含糊,哪些答案用户不满意,再补充修正数据。
AI产品的好坏,80%取决于数据质量,这活儿以前是数据分析师干的,现在产品经理得亲自上手。

最后还得有“风险共治者”的意识,AI这东西,聪明归聪明,偶尔也会“说胡话”,明明文档里没写的内容,它能编得有模有样。
上次测试知识库时,有员工问“公司有没有补充公积金”,系统居然回答“有,比例5%”,实际上公司根本没这项福利。
后来我们加了个兜底机制,不确定的答案必须标红,提示“此内容仅供参考,建议咨询hr”,还留了个“反馈错误”的入口,让用户帮我们校准。
毕竟AI不是万能的,产品经理得提前想到风险,给它套上“安全绳”。
前阵子跟一个做了十年B端的老大哥聊天,他说“AI让产品经理变复杂了”。

我倒觉得,核心没变,还是对用户困境的关怀,对商业价值的把握,在约束里找最优解的创造力。
AI只是个新工具,就像当年的移动互联网,有人用它做了更好的产品,有人只跟风堆功能。
上周那个制造企业的客户又来找我,说想给知识库加“自动写报告”的功能,让系统根据生产数据生成周报。
这不就是把“解决老问题的工具”变成“发现新机会的探照灯”?说到底,AI时代拼的不是技术懂多少,是能不能用产品思维,把技术光点亮在业务的痛点上。

所以啊,别怕AI抢饭碗,咱们产品经理的价值,从来不是画原型、写需求,而是帮用户把“我想要”变成“我得到”。
拥抱它配资学习网,用它,让B端产品真正从“能用”变成“好用”,这才是咱们该干的事。
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