AI时代的产品策略：平衡体验与效率的双轨并行

在当今这个AI技术日新月异的时代，产品经理们正站在一个十字路口，面临着前所未有的挑战与机遇。一边是战略驱动的产品布局，引领着未来的发展方向；一边是体验为王的用户需求，决定着产品的生死存亡。如何在这场技术与人性的博弈中找到平衡点，成为了每一个产品经理必须面对的问题。

随着AI技术的不断进步，产品策略的重要性日益凸显。在同质化严重的市场环境中，产品的差异不再仅仅体现在外观或交互体验上，更多的是底层策略的高下之分。特别是在大模型产品百花齐放的时代，如何将特定的AI能力封装成产品功能，如何在成本敏感与用户体验之间找到平衡，如何设计闭环反馈机制以持续优化产品，都成为了产品经理们需要深入思考的问题。

策略产品，作为AI时代的新产物，其本质是基于数据和业务洞察，制定科学的产品策略，并通过数据体系、算法策略和能力封装，将这些策略落地为具体可执行的产品功能。这一过程既需要从业务出发，识别策略机会，也需要以数据为驱动，设计底层数据体系，还需要与算法团队紧密协作，实现策略模型与算法的联动。

以电商平台“猜你喜欢”的推荐策略优化为例，产品经理需要从业务出发，识别出转化率低的问题，并将其转化为策略问题：如何让推荐结果更贴合用户兴趣。在此基础上，产品经理需要与数据团队协作，建立用户画像、浏览行为等数据体系，为算法提供输入。同时，还需要与算法团队共建，调整推荐优先级逻辑与召回策略，以实现个性化的推荐效果。

然而，AI产品策略的设计并非一帆风顺。与传统产品策略相比，AI产品策略的核心区别在于其引入了“能力即服务”的概念。基座模型提供的是通用语言的理解与生成能力，而产品经理则需要花更多精力在模型能力的调优上，以及外围工程的建设上。外围工程，如提示工程、知识库系统、模型联网等，都是为了增强模型的实用性和可靠性，从而更好地服务于垂直业务的需求。

在模型能力调优方面，产品经理需要深入到提示工程优化中去钻研。提示词作为AI交互设计语言，可以直接影响输出质量。因此，产品经理需要负责提示词的应用场景设计，规划提示词的体系，并与算法团队紧密协作，让模型输出更符合业务预期和用户需求的结果。

同时，外挂知识库也是外围工程的重要组成部分。为了补充模型记不住、不知道、不能更新的内容，产品经理需要负责知识库场景定义、内容策略、结构和召回规则的设计。通过外挂知识库，产品可以更加准确地回答用户的问题，提升用户体验。

在AI产品策略的设计过程中，产品经理还需要关注模型微调这一重要环节。模型微调是针对特定业务场景对模型进行针对性辅导的过程。产品经理需要明确调优目标、定义微调的数据范围与质量标准、设计评估机制与上线验收的标准等，以确保模型微调的效果符合预期。

AI时代的产品策略需要平衡体验与效率的双轨并行。产品经理们需要在理解模型能力边界、业务目标和反馈机制的基础上，深入用户行为背后的动机，构建良好的交互体验和输出信任。只有这样，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现产品价值的最大化。