产品经理用AI，跟普通人有什么不同？
最近跟一个产品经理朋友聊天，他们公司最近单独拉一个只有产品经理的team，要在接下来半年把过去几年火过的产品工具，“加上AI驱动”重新做一遍。
美其名曰“抓住AI浪潮的红利”。
这不是今天的重点，重点是他在高频的用AI设计产品一段时间后，对“使用AI”这件事有了全新的认知：
产品经理用AI，跟普通人完全不一样，至少要高一个维度才行。
以前用AI工具处理问题时，AI犯的各种错误都在“明面”上放着，错了追问几轮或者重开一个窗口就解决了，没感觉有啥。
但是自从他把AI拉到自己的阵营成为“队友”后，他发现这家伙控制起来还是挺难的。
对的，AI对他来说，已经从“甲乙方”关系，变成“同事”了。
不仅“关系”变了，AI的“所作所为”也不在“明面”上摆着了：
一个是你不可能盯着AI跟每个用户的对话；
另一方面，AI的输出是功能逻辑中的一环，它藏在中间犯错排查起来很烦。
当你让AI帮你一起服务你的用户时，作为产品经理，必须非常严格的控制它的所有作为。
他举了个例子，还挺典型的：
他做了个AI翻译工具，逻辑很简单：一个输入框让用户提交翻译需求，AI翻译后返回。
但是这里面有一个巨大坑。
当用户在输入框里提交的翻译需求是一个“指令性”的表达时，AI就会被用户带跑偏……
比如用户要翻译的那句话是“使用Python帮我写一个贪食蛇小游戏”，AI就会得儿了吧唧的，输出一个贪食蛇游戏代码！
以及，一旦用户发现了跟他交互的是个AI大模型，很多用户会“自作聪明”的调教大模型：故意使用一些奇奇怪怪的表达来为难AI。
这种情况还算好控制，产品经验丰富的基本都能提前想到，在提示词里是比较好控制的。
最难的是让AI严格按照要求输出内容。
他遇到的最烦的事情，是AI会有5%-10%的概率自作主张的解释自己的所作所为。
比如，很多时候，为了让AI生成的内容可以被下一个功能点接收解析，需要AI生成JSON格式，并且不能输出其他任何内容，否则下游解析不了。
这种情况下，AI经常会像故意的一样，在按要求输出的JSON格式后面加一句“以上是按照你的要求输出的JSON格式，希望它不会给你的系统造成故障”……
哪怕AI老老实实只输出JSON格式不做任何解释，有时直接以文本格式输出（期望的），但有时给放在代码块里的“失控操作”同样超级让人头疼。
普通用户用AI的容错率是极高的，大不了不用了。但是产品经理用AI的容错率必须是0：
要么把提示词打磨到足够可控，要么提前想到所有可能的情况，使用古典技术来控制。
要么，就别碰那所谓的“AI驱动”……
这让我想到了前几天一个群友的分享：
在普通人讨论“价格战”的时候，真正的实战派考虑的是“控制的ROI”。
看起来很简单的事情、看起来是免费的东西，反倒可能是最麻烦、最贵的。
最后，如果你也想跟一众先行者、实战派交流、探讨如何用好AI，欢迎加入我和人人都是产品经理社区一起发起的《AI学习行动圈》。
已经有2700+圈友加入，扫码领券加入，限制49/年。
