過(guò)去十年，產(chǎn)品靠經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)；未來(lái)十年，AI產(chǎn)品將靠系統(tǒng)化的底層邏輯。本篇提出5條核心原則，帶你從“造感覺(jué)”到“造系統(tǒng)”，邁向真正可擴(kuò)展、可復(fù)制的產(chǎn)品策略。
作為一名每天都在評(píng)測(cè)AI工具、研究產(chǎn)品體驗(yàn)的產(chǎn)品經(jīng)理，Echo常常被問(wèn)一個(gè)問(wèn)題：
“AI產(chǎn)品的設(shè)計(jì)邏輯，和傳統(tǒng)產(chǎn)品有什么本質(zhì)不同嗎？”
答案是：沒(méi)有想象中那么不同。
AI并不是顛覆一切的黑魔法，它依然要遵守那些最基礎(chǔ)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)原則。
只是——它讓我們有機(jī)會(huì)重做一遍。
這篇文章，Echo想結(jié)合實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，
講講目前做AI產(chǎn)品最有效的5個(gè)設(shè)計(jì)原則。
5條AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)原則
尊重傳統(tǒng)設(shè)計(jì)理論，不盲目顛覆
選擇高頻、繁瑣、容錯(cuò)強(qiáng)的場(chǎng)景
降低輸入成本，避免問(wèn)答式交互
控制AI占比，留足人機(jī)協(xié)作空間
輸出“參考答案”，而非標(biāo)準(zhǔn)答案
下面展開(kāi)講講，每一條背后，都有一個(gè)真實(shí)產(chǎn)品撐腰。
1.尊重傳統(tǒng)設(shè)計(jì)理論，不盲目顛覆
AI不等于一切重來(lái)。用戶的心智沒(méi)有變，對(duì)產(chǎn)品的預(yù)期也沒(méi)變。
AI能力再?gòu)?qiáng)，也不能犧牲熟悉感和操作心智。
傳統(tǒng)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和可用性原則，如?戶體驗(yàn)要素、尼爾森??可?性原則，依然是底線。
尼爾森??可?性原則
1.系統(tǒng)狀態(tài)可見(jiàn)性
2.系統(tǒng)與現(xiàn)實(shí)世界匹配
3.用戶控制與自由
4.一致性與標(biāo)準(zhǔn)化
5.錯(cuò)誤預(yù)防
6.識(shí)別而非記憶
7.靈活性與效率
8.美觀且簡(jiǎn)約的設(shè)計(jì)
9.幫助用戶識(shí)別、診斷和修復(fù)錯(cuò)誤
10.幫助和文檔
2.選擇高頻、繁瑣、容錯(cuò)強(qiáng)的場(chǎng)景
AI最適合落地的場(chǎng)景，必須滿足3個(gè)關(guān)鍵詞：高頻×繁瑣×容錯(cuò)強(qiáng)。
Echo常用的判斷方式是：這個(gè)任務(wù)用戶做得夠多嗎？做起來(lái)煩不煩？AI做錯(cuò)了，用戶能不能輕松發(fā)現(xiàn)/修改？
正面案例：
Gamma.app（AI做PPT）高頻：很多人每周都要做演示；繁瑣：排版、結(jié)構(gòu)、找圖都很煩；容錯(cuò)強(qiáng)：AI給錯(cuò)一個(gè)標(biāo)題，用戶能馬上改。所以它做得輕、快、有用——不會(huì)替你寫論文，但能幫你快速起草一套還像樣的PPT。
反面案例：
NumbersStation（AI數(shù)據(jù)分析）場(chǎng)景選得太重：讓用戶上傳數(shù)據(jù)庫(kù)→生成洞察→輸出結(jié)論。問(wèn)題是：AI誤判一個(gè)字段，用戶可能根本發(fā)現(xiàn)不了。這類高風(fēng)險(xiǎn)、高結(jié)果依賴的任務(wù)，不適合早期落地。
別想著把最復(fù)雜的事交給AI，選對(duì)場(chǎng)景，比功能先進(jìn)更重要。
3.降低輸入門檻，避免“答題式”交互
Echo見(jiàn)過(guò)太多工具，打開(kāi)就丟給用戶一個(gè)空白輸入框：“請(qǐng)描述你想要什么?！?/p>
這對(duì)普通人來(lái)說(shuō)，就是一道“不會(huì)寫”的主觀題。
舉個(gè)正面案例：
NotionAI不是新建一個(gè)“AI頁(yè)面”，也不是讓你打開(kāi)另一個(gè)App，而是把AI集成在原本的文字工作流里。你寫一段文字，它在底下浮出建議：“繼續(xù)編寫？”、“添加摘要？”用戶完全不需要改變操作路徑，AI只是潤(rùn)物細(xì)無(wú)聲地出現(xiàn)。
再看一個(gè)反面案例：
Spellbook（AI合同工具）一上來(lái)就讓用戶輸入一段復(fù)雜prompt：“請(qǐng)以加拿大商業(yè)法的標(biāo)準(zhǔn)，幫我檢查這份NDA第四條?！逼胀ㄓ脩舾静恢涝撛趺磳?，典型的“AI強(qiáng)，交互弱”。
AI產(chǎn)品不是考試工具，而是寫作搭子。交互形式越簡(jiǎn)單，用戶留存越高。
4.控制AI占比，讓用戶參與決策
別讓AI搶了用戶的存在感。
用戶希望AI來(lái)幫忙，不是來(lái)替他做主。
正面例子：
Krea.ai（AI視覺(jué)草圖工具）用戶上傳手繪草圖+關(guān)鍵詞，AI實(shí)時(shí)生成圖像，但整個(gè)過(guò)程中，用戶可以滑動(dòng)控制風(fēng)格強(qiáng)度、局部生成比例、重新打光等?？刂茩?quán)始終在用戶手里。
反例：
RunwayGen-2（AI視頻工具）雖然效果驚艷，但交互是“上傳prompt→等30秒→看AI生成的視頻”，完全黑盒體驗(yàn)。很酷，但不一定適合需要控制精度的商業(yè)用戶。
AI工具不該太“自我”，越是給用戶參與感，用戶越能信任它。
5.提供參考答案，而非“唯一解”
AI應(yīng)提供參考答案而非標(biāo)準(zhǔn)答案，特別是在專業(yè)領(lǐng)域或可能產(chǎn)生誤導(dǎo)的場(chǎng)景。因?yàn)锳I可能出錯(cuò)且無(wú)法承擔(dān)后果。
看一個(gè)負(fù)面案例：
美國(guó)律師虛構(gòu)案例事件——2023年律師使用ChatGPT生成法律簡(jiǎn)報(bào)，包含6個(gè)虛構(gòu)案例引用，被法官罰款5000美元，判定為”惡意行為”和”虛假陳述”。
解決辦法：
在產(chǎn)品頁(yè)面增加免責(zé)聲明，如內(nèi)容由AI大模型生成，也可以添加”請(qǐng)仔細(xì)甄別”等提示語(yǔ)。
正面案例：豆包、kimi
Echo的最后建議
如果你正在做一個(gè)AI工具，或者考慮怎么把AI能力接入現(xiàn)有產(chǎn)品，建議你反復(fù)思考這兩句話：
AI不應(yīng)該是替代用戶，而是增強(qiáng)用戶。
一個(gè)AI工具，仍然是一款“產(chǎn)品”，設(shè)計(jì)邏輯不能缺席。
真正好用的AI工具，從來(lái)不是炫技的，而是那些“用完讓人省事”的。
回到最本質(zhì)的問(wèn)題：你有沒(méi)有讓用戶“更輕松地完成目標(biāo)”？
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