AI产品落地八大误区：从需求到迭代的避坑指南
不少团队于落地进程中屡遭碰壁：需求欠明确清晰 ，场景出现错搭错配 ，数据量匮乏欠缺 ，上线便即刻失效 ，诸如此类情形 。这些问题并非因技术能力不足 ，实则主要是流程条理不清晰 。此文依据真实项目所积累的经验 ，拆解关键环节 ，此环节乃是关于AI产品实施落地的 ，进而归纳总结出8个具有代表性的误区 ，能助力你构建更为明晰的产品行进路线 ，减少走弯路的情况 ，快速取得成果 。
不少产品经理头一回接触AI项目之际，都会陷入这般类似的困境呢：需求会开了十几次，却依旧没弄明白“AI要解决啥核心问题”；研发阶段跟算法工程师吵了好多回，缘由是“你所要求的效果，数据根本没办法支撑起来”；好不容易上线了，用户却反馈“还比不上原来的人工流程好用”。
不是简单到如同“加个AI模块”这般就能让AI产品落地，从需求起始，历经多个环节直至迭代，其中都隐匿着容易被忽视的坑。接下来沿着全流程方向，剖析拆解8个最为典型的误区，每个坑都附带实际发生的场景以及避开此坑的方法，以此助力你减少走弯路的情况。
首先，在需求分析阶段，要避免出现这样一种情况，即不能让那种所谓的“AI 噱头”，把“业务问题”给掩盖住。这里存在一个误区，就是会有用 AI 去解决那些原本是可以通过简化方式就能处理的问题的情况。
有一个从事电商APP开发的团队，打算增添“AI智能选品”这项功能，此功能是让用户输入自身需求后，由AI进行商品推荐。然而在梳理业务流程的时候，却发现用户选品困难的关键原因在于“分类标签混乱”，举例来说，“轻薄外套”这个品类，既出现在“上衣”的栏目之中，还存在于“季节款”的栏目里面，并非是需要AI来做推荐。最终仅仅花费了两周时间就对标签体系予以了优化，使得用户在选品时的效率提高了40%，相较于开发AI功能节省了3个月的时间。
诸多时候，众人瞅见“AI”便觉高端，却忘却了要先去询问：此问题不借助AI可否解决？现有流程是否未优化妥当？要是运用简便方法能够达成八成效果，那就别强行采用AI——不但可节省成本，还能够迅速验证需求。
误区2，需求仅仅是说了一句“要AI”，却没有表明“要达成怎样的业务目标”，。
有的需求文档里写着要做一个 AI 客服，目的是提升用户满意度，然而却没提及用户咨询响应时间得从 5 分钟降低到 1 分钟，也没说常见问题解决率要达到 75%。算法工程师要是拿到这样的需求，根本就没办法去设计模型，到底是应该优先提升响应速度呢，还是优先提升准确率呢 ？
必须将AI需求与具体业务指标捆绑在一起，比如说，“运用AI对售后工单分配加以优化，使得工单处理时长能减少20% ”，“通过AI识别用户投诉意图，让人工介入率降低30% ”。指标越是清晰明确，后续的研发以及测试才会有方向。
第二，在方案设计阶段，不要忽视“数据”以及“落地可行性”，这里存在误区3，即在没有对数据予以确认的情况下，就先行敲定AI方案 。
有一个团队打算开展“AI智能质检”工作，目的是检测客服通话有没有违规情况，比如说没说“您好”这类情况。当方案都已经确定好了之后，却发现公司所拥有的通话录音仅仅只有3个月的，并且这些录音还没有转换成文字，而已经标注好的“违规 / 合规”样本仅仅只有200条，这远远不够用来训练模型，因为这类场景至少是需要5000+的标注样本来训练模型的。最终只能将计划推迟3个月的时间，先去进行数据收集以及标注工作，如此一来项目进度就直接出现了滞后的状况。
AI方案设计的首个步骤，并非思索“采用何种算法”，而是去查询“是否存在数据”：审视眼下的数据是否充裕？数据格式是不是正确？有无加注标识的必要？倘若数据不充足，就得预先谋划“数据收集的周期”“标注的方案”，甚而考量“运用小样本学习”“生成合成数据”等替换方案，切莫待到方案确定之后才发觉数据成了阻碍。
误区 4：把 “模型效果” 等同于 “产品体验”
现有一款AI翻译产品，其模型准确率可达95%，然而上线之后，用户吐槽声连连——原因在于，面对的需要翻译的内容是“外贸合同条款”，可是AI进行翻译期间，并未对“专业术语”加以区分（举例来说，“不可抗力”被仅仅翻译成了字面意思，而非行业里通用的译法），最终还得让用户亲自手动去修改 。
只是基础的模型指标，也就是准确率、召回率，更要着重考量 “用户实际使用场景”，其中包括：用户究竟是谁？使用产品到底是做什么？像是针对医生的AI诊断工具，不但模型得准确，而且还要能够展示 “诊断依据”，举例来说就是 “参考CT影像的XX特征予以判断”，否则医生是不敢使用的。在进行方案设计期间，要将 “用户体验细节” 与 “模型指标” 放置在同等关键的位置。
三、处于研发协作阶段之时，要避免出现这样一种倾向，即别让“沟通壁垒”使得进度被拖慢，存在误区5，那就是和算法工程师交流的时候，仅仅只谈论“功能”，而不涉及“边界”。
之前产品经理讲了这么一句话，说 “AI 要能够识别出用户所具有的负面情绪”，算法工程师听到后点头表示认同，觉得挺好，后续把相关东西做出来了呢，却发现模型将 “我觉得这个功能有那么点麻烦” 也标记成了 “负面情绪”，缘由在于双方并没有明确 “负面情绪的边界”，具体来说就是，到底是只算是 “愤怒、投诉” 这种情况呢，还是说要包含 “不满、建议” 这些呢？
在与算法工程师进行沟通之际，当表述需求之时，除了清晰地阐明“要做什么”之外，更为关键的是要确切地明确“不做什么”以及“边界究竟处于何方”。举例而言，对于“AI客服”而言，其职责仅限定于处理“订单查询、物流咨询”这类问题，而对于“售后投诉”（需转接人工处理）则不在其处理范畴之内。再如，“负面情绪识别”仅针对“包含辱骂词汇、明确投诉”的相关内容展开，像“建议类”的信息则并不涵盖。并且，最好能够借助示例予以说明，好比“符合要求的案例为：‘你们怎么还不发货，我要投诉’；与之不符的案例是：‘能不能快点发货呀’”!
误区 6：不参与数据标注，全丢给算法团队
存在一些产品经理持有“数据标注乃算法之事”的观点，期间自始至终都不参与。然而，于某一项目之中，标注员将“用户询问‘如何退还定金’”标记成了“订单咨询”，可是在产品定义范畴内这应归属于“售后咨询”，最终致使模型训练偏离了正确方向，再次进行标注耗费了两周时间。
数据标注的“标准”由产品来定，产品经理要参与其中，比如说需明确“哪些算订单咨询”，还要明确“哪些算售后咨询”，之后给标注员开展培训，在标注过程里抽取10% - 20%的样本进行检查，一旦发现标注有误便及时调整标准，否则标注数据的“口径”会与产品需求不一致，即便模型再准也无济于事。
四、测试跟上线阶段：别使得 “小问题” 演变成 “大投诉”，误区 7：仅仅测量模型准确率，却不测量 “极端场景” ， 。
存在一款AI考勤产品，于测试期间，模型识别精准率为98%，只是待上线之后，却出现了状况，即当员工佩戴口罩以及眼镜时，识别比率下降至30%，然而公司之中，有20%的员工是佩戴眼镜的，原本在测试之时，并未将“佩戴眼镜且口罩”这种极端情形予以考虑，进而致使上线之后，产生了大量投诉 。
不能仅仅只看平均准确率来进行AI测试，还需要覆盖“极端场景”，比如说，对于客服AI而言，要测试“用户连续问3个不相关问题”这种情况，还要测试“用户用方言提问”的情况；对于AI推荐来说，要测试“新用户（没历史数据）”的情形，也要测试“用户删除推荐商品后”的情形。把极端场景列成测试清单，然后逐一进行验证，这样才能减少上线之后出现的问题。
误区 8：上线后不管，等用户投诉再迭代
众多AI产品上线之后，产品经理唯有查看“模型准确率是否出现下降”，并未主动去收集用户反馈。存在一款AI写作产品，上线过后1个月，用户留存率降低了30%，才发觉用户认为“AI撰写的内容太过模板化，修改起来相较自己创作更为麻烦”——然而这些问题，上线后1周之内便能够借助小范围用户访谈予以发现。
AI产品上线之后，要进行“主动迭代”：在开始的两周时间里，每天抽取十条到二十条用户使用记录，查看用户的使用方式（像是是否频繁地对AI输出内容进行修改）。还要留意用户遭遇了哪些问题。并且每周挑选五个到十个用户展开交流，收集使他们感到困扰的地方。与此同时，做好业务指标的跟踪工作（例如用户的使用时长、复购率等），并非仅仅侧重于模型指标。一旦发现问题，就要迅速作出调整，例如对AI输出的模板予以优化，让内容变得更加灵活多变，以此防止问题进一步扩大 。
最后：AI 产品落地的核心，是 “回归业务”
不管是进行需求分析，还是开展上线迭代，最容易出现的错误便是 “沉迷于 AI 技术，却忘记了解决业务问题”。比如说，为了运用 “大模型”，硬是将简单的需求弄得复杂化；为了追求 “高准确率”，而忽视了用户的实际体验。
事实上，对于绝大多数团队而言，AI产品并不需要去追求“技术多么先进”，只要能够解决“目前现有流程解决不了或者解决得不好的那些问题”，那便是成功的。要避开上面所提到的8个误区，从业务需求着手出发，一步步地进行验证、迭代，哪怕是AI产品新手，也能够把项目落地实施得很好。
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