AI产品经理的难处
2024年，只要是在职的产品经理都会投入到AI产品相关的工作中，要么是需求调研、要么就是直接落地到产品设计。
只要是互联网公司，为了更好的用户增长和营收，都会需要提前去布局AI能力，希望能够为产品增加生命力。但现在的AI场景，产品经理投入到AI赛道，仍然是有痛点和问题的。
今天分享下我身边那些做AI产品经理的朋友，他们的难处。也是我做AI产品经理的难处，主要集中在几点：
1.模型的技术调研成本大
相较于其他产品，AI产品依附于AI技术，所以需要了解各类AI大模型，而大模型的产品除了国内，90%都是在国外。所以在技术调研阶段就需要科学上网，而且还要认真了解别人的技术底层实现，找到对方应用所选择的大模型能力，生怕找到套壳的AI产品。
2.模型的幻觉几乎不可控
就算是GPT4.0，也很难达到100%的满意回复，所以自家做AI产品要想逃出AI输出错误或者幻觉是无法避免的。
所以就导致了产品在某些场景上是不能提供的，比如收费后的服务场景，或者工具性场景，这类场景都是用户无法满意的。
现在阶段，唯一的一个场景，就是娱乐化场景，用户可以接受出现幻觉，所以才会有各类以GPT娱乐的产品成了用户活跃阵地。。
因为幻觉不可控，在产品策略上，产品经理还要考虑如何给出输入引导和输出引导，并且随时方便收集用户反馈。
用户反馈入口
而反馈往往都是通过人工投票等方式，总之就导致了模型的成本相对较高，比如现在几乎每个大模型产品都会有反馈入口
3.AI产品的商业化难以闭环
相较于其他产品，AI产品因为有对算法服务器、算法工程师等新的要求，研发成本会更高，而本身公司所拥有的资源是相对紧俏的，以至于在做AI产品的时候，很多需求会拖得较长或者做不到具体的深度。
虽然AI产品是当前最火的科技热点，但是用户却很少买单，只是猎奇愿意使用，就连GPT3.5的免费用户也占据了超过了一大半，4.0的仍然是少部分使用，openai也是持续亏损。
AI产品现在因为产品的定位和场景不准确，导致用户只是薅羊毛，而真的要付费掏钱的时候，还是会选择功能稳定的传统产品。
第一是不用担心产品的后期售后和维护，第二是功能的使用质量高。
所以AI产品很难赚钱，或者赚不到钱，而且还有高昂的成本，难以实现商业化闭环，所以为了控制成本，比较常见的是通过提供积分限制用户的使用次数或频率。
以上3点都是我们做AI产品的难处，相信你如果打算布局，一定要有清楚的认知。
今天的分享就在这里
本文来自微信公众号“Kevin改变世界的点滴”（ID：Kevingbsjddd），作者：Kevin那些事儿，36氪经授权发布。
