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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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