AI產(chǎn)品設(shè)計常見誤區(qū)
- 知識投喂并不是越多越好：知識越多茉兰，越容易造成干擾，對知識編排精度的要求就更高乖阵，整體和局部的平衡可能打破旅择，要重新找尋新的平衡點
- 極其容易被現(xiàn)況困撞研Α：要記住不符合現(xiàn)狀是常態(tài)，老系統(tǒng)屬于上個時代生真、是符合當(dāng)時特定條件下的產(chǎn)物
舉例：switch上的電視機開關(guān)按鈕
實踐案例：企業(yè)內(nèi)部員工助理-預(yù)約會議室接口不開放
做產(chǎn)品不是迎合現(xiàn)況的規(guī)則沉噩，而是這樣的邏輯：不適應(yīng)的規(guī)則都應(yīng)該被滅掉、顛覆柱蟀、重寫川蒙。
被傳統(tǒng)困住，則全是問題产弹；換成AI驅(qū)動的思路派歌，則全是商機弯囊。
視角不積極，會變得很被動胶果，應(yīng)該由我們來主導(dǎo)匾嘱、變革。
AI出現(xiàn)后早抠，所有的商業(yè)邏輯都會被AI改寫霎烙；若以AI產(chǎn)品主導(dǎo)，就意味著對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的重塑蕊连，而不是讓AI來適應(yīng)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)悬垃。
AI數(shù)字助理項目的復(fù)盤
一、最大難點是怎么給公司講明白甘苍，繼續(xù)投入資源：
創(chuàng)新項目本身的巨大壁壘+公司屬于傳統(tǒng)咨詢業(yè)務(wù)型尝蠕，互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)幾乎為零=挑戰(zhàn)更甚。
一開始：覺得是老板载庭、業(yè)務(wù)方不懂看彼，更多是抱怨；
后面反思：業(yè)務(wù)方肯定不懂囚聚，不能責(zé)怪市場靖榕、責(zé)怪用戶不自己懂；是自己沒講明白顽铸，喊話喊得不清楚茁计。
之前太在意講技術(shù)、講實現(xiàn)方案谓松；但是星压，實際應(yīng)該多講商業(yè)價值。
我們這個項目的領(lǐng)導(dǎo)的思路：公司屬于傳統(tǒng)咨詢服務(wù)行業(yè)鬼譬，如果想要轉(zhuǎn)型成為創(chuàng)新科技型企業(yè)租幕，不能簡單地搭建一些信息化系統(tǒng)，肯定要有前瞻性的項目拿出手拧簸；囑咐我們，堅決不能輸在專業(yè)上男窟，投不投是老板決策的事盆赤，我們講清楚了這個項目的價值這么大，不投是公司的遺憾歉眷，不投我們也沒辦法牺六，但我們堅決不能輸在專業(yè)上。
二汗捡、應(yīng)該看成創(chuàng)業(yè)項目來做：
產(chǎn)品路演淑际，應(yīng)該是創(chuàng)業(yè)邏輯畏纲，而不是職場邏輯。
一開始：比較老實春缕，什么水平就描述什么水平盗胀，本身大模型的技術(shù)水平就有局限性（當(dāng)時2023年），給原本就不懂的業(yè)務(wù)方感覺很“智障”锄贼；
后面反思：如果我們實際做到四成票灰，路演就應(yīng)該講到八成，吸引投資宅荤，后續(xù)再迭代屑迂。
其他思考匯總
- 大模型本身訓(xùn)練的數(shù)據(jù)截止時間和current_time一定有時間差，即大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)一定存在滯后性冯键，那么這就是企業(yè)私域數(shù)據(jù)發(fā)揮價值的黃金窗口
- 大家都站在大模型的肩膀上惹盼，可以說都是在統(tǒng)一起跑線上，接下來就是比賽誰在垂直領(lǐng)域先出成績
- AIGC把行業(yè)門檻降低了惫确，但也把天花板抬高了
- AI自動化手报，取代的不是職位，而是任務(wù)
- 未來AI數(shù)字人方向：內(nèi)在人設(shè)特征編碼+外在個性風(fēng)格
