全球观察者深度出品
纵横寰宇，洞察时代风云
现在市面上的AI产品，十个里有六个用起来像“人工智障”。
要么喊半天没反应，要么答非所问，最后还是得手动操作。
这事儿不是技术不行，是产品从根上就跑偏了光顾着堆参数，忘了用户到底要解决啥问题。
需求分析得避开“伪痛点”
做AI产品，第一步就得搞明白用户在哪儿、啥状态、要干啥。
光画个用户画像写着“25-35岁白领”没用，得钻进场景里当“替身”。
去年有家银行做智能客服，团队统计了一堆用户年龄职业，上线后老人家全骂街。
后来才发现，目标用户里不少是菜市场买菜的大爷大妈，现场噪音比说话声还大，语音识别能准才怪。
用户画像得有三维：环境、状态、目标。
环境是安静还是吵，网络好还是差；状态是着急还是悠闲，是躺着还是走着；目标是要快还是要准，能接受几步操作。
缺一个，AI就可能变成“聋子瞎子”。
就像你跟朋友，躺着打字和走路发语音，需求能一样吗？AI得把这些都想到。
场景拆解也得讲究颗粒度，不能大而化之。
用户说“要便宜耳机”，背后可能是学生党要几十块的，也可能是上班族要性价比高的。
有个电商平台原来直接推荐，用户骂“瞎推”。
后来用四象限法拆成16个场景，比如“意图模糊+操作简单”就给多选引导，识别准确率一下提上来了。
最容易踩坑的是“伪场景”。
有些团队总想覆盖所有场景，结果每个都做不精。
某智能家居音箱一开始非要做“厨房菜谱推荐”，数据出来才发现，用户在厨房最爱用的是“定时提醒”炖着汤怕忘时间。
后来聚焦这个功能，用户留存涨了不少。
做AI不是撒大网，是找准用户真需要的“那根针”。
AI产品的“实用主义”法则
技术选型最忌讳“唯参数论”。
很多团队上来就喊“上大模型”，好像参数越大越厉害。
其实70%的活儿小模型就能搞定，组合拳比单打独斗靠谱。
有个教育公司做作文批改，把“错别字识别”交给小模型，“语法纠错”用中等模型，“创意评分”才上大模型。
结果成本降了八成多，响应速度从3秒缩到0.4秒，用户用着还更爽。
AI再聪明也得留“后路”人工兜底。
去年某政务APP做智能填表，一开始AI自动提取信息，看着挺方便，结果1%的关键信息错误率，用户投诉一堆。
后来加了个“用户确认页”，让大家自己核对一遍，错误率降到0.3%。
用户要的不是AI多神，是“这东西靠谱，我能控制”。
技术选型得跟着业务目标走，别盲目追热点。
前几年自动驾驶火的时候，有家公司非要冲L4级技术，结果基础的自动刹车功能都没做好。
用户买车是为了安全，不是看你多先进。
最后落地时间拖了两年，市场早被别人占了。
做AI产品，得先想“用户愿意为什么买单”，再看“技术能不能撑起来”。
交互设计得有点“人情味”。
别让用户对着空白输入框干瞪眼，给点提示，比如热门问题、上下文引导，就像教小孩说话，得有脚手架。
有个AI助手加了这些功能后，用户输入效率提了一半。
情感交互更得注意细节，别老说“我理解你的感受”，太假。
某心理APP的机器人改了话术：先沉默半秒，再用降调问“你愿意多说说吗？”，用户留存一下高了三成多。
数据闭环是AI进化的养料，但不能只看表面数据。
有个智能问答系统光统计“用户点击了哪个答案”，准确率死活上不去。
后来加了“用户是否修改答案”“是否追问”等12个维度，周迭代准确率从1.2%涨到4.5%。
用户的每一个犹豫、每一次修改，都是在教AI怎么变聪明。
说到底，AI产品的终极目标不是打造“最聪明的机器”，是让技术隐形，帮用户把事儿办了。
下次做产品前，不妨先问自己：这东西是解决用户痛点，还是在炫技？别让60%的“人工智障”名单里，又多一个你的产品。
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