AI产品规划避坑指南：从Tool到Agent的渐进策略，3步拆解！

当下，业务+AI的融合就是大趋势，很多企业也都在探索AI的结合点。作为产品经理，我们在做AI产品规划的时候，究竟该怎么找到好的切入点？

今天，小编整理了「起点课堂会员」专属直播的AI干货分享，一起来看看资深产品顾问@夏叶华老师，如何来拆解AI产品的规划。

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大模型融入行业四大产品形态

AI产品在融入业务的过程中，是有不同的层级和属性的，大模型融入行业，有四大产品形态：Tool、 Copilot、AI agent和AGI。

第一层叫工具层，工具层就是你接入这个大模型仅仅是为了做一个简单的工具，然后供你们团队去降本增效。举个例子，AI的代码工具，现在工程师其实通过AI自动化编程就可以实现降本增效了。

这个层级的内容，还是最基础的，就是人在这个过程中，还是有很多参与的，研发不能把发版的流程给到AI，AI只是给他提供基础的代码，架构的重组、对代码的审核都还是研发自己在做。当然AI也会帮他审，但最后一道关卡是由人来决定的。

第二层级叫Copilot，这不仅仅是一个工具了，不仅仅是生成一些内容给到你，而是说它能够在你需要的时候给予你一定的建议。

举个例子，比如产品经理都需要做数据分析，以前你做数据分析是怎样的？从库里边各种筛数据，然后有个表，在表里面各种排，去整理写公式，然后找结果对吧？

而Copilot的逻辑是，你今天可能只要给出prompt，就可以给到你一个分析。举个例子，比如智能家居，请你给我这个行业内的前三家公司去年一整年的销量，哪个品类是销量最高的。类似这样的行业洞察就可以给你，那公司内部的数据分析也是一样的道理。

所以数据分析其实能够极大地降本增效，但前提是要给出明确的工作流，告诉它要做什么，要输出什么，并且这是在垂直领域单一环节的辅助。

再上一个层级，Agent就很不一样。Agent在这5个层级里面是一贯到底的。Agent的逻辑是能够把四五个环节的工作流串起来，最终给你一个结果。

Agent和Copilot的区别，举个搜索的例子：

如果你只是作为搜索引擎去用，那只是一个Tool

如果是Copilot的话，它还会给你更多的提示，应该怎么搜索，拿到你要的信息

如果是agent的话，比如说你要搜周末带孩子去哪个餐厅吃饭，类似内容的话，它不仅给你搜出来你要的信息，还可以帮你引导到订餐环节，帮你直接订餐

所以我们看到这里一个临界点是什么呢？底层更多的是信息的协同。所以AI最重要的是要给你更多的信息，给你精准的信息，帮你做决策。

而Agent再往上走，叫行动的协同，Agent能够调各种各样的工具。所以我们也可以说Agent是通往AGI的一个终极路径。我们看到从底层往上走的话，人类主导的会越来越少，但人类依然是要主导，AI主导的会越来越多，大概是这样的一个状态。

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AI产品规划三步曲

如果今天你要做AI产品规划，请问你要怎么思考呢？今天我们有一个很大的逻辑，最忌讳的是一上来把所有的业务链都上AI，这个是很恐怖的，你的业务会瘫痪。

且不说大模型的实力，到底能够为你业务解决多少问题。你们公司对于能力集成，包括系统的稳定性、公司技术架构能力，这些都不太确定的情况下，如果所有的业务链都全部上AI，会有很大的问题。

所以今天我们更建议企业的一个做法叫从问题中来，回到问题中去，先做个业务诊断。

第二步从业务出发，找到问题以后，再想AI产品的策略是什么？这个策略里面也给大家一个模型，今天也有很多公司在用了，就是三个步骤找需求：找到需求的确定性，找到技术的可行性，找到长期的增长空间。

最后，如果要落地，是不是还得找解决方案供应商，比如说你需要找到大模型的供应商，甚至要找多家，有多模态的大模型的，有语言、甚至有视觉，要根据你的业务场景去。

然后还得考虑什么呢？用开源还是闭源？因为两个逻辑是不一样的。首先你的数据来自哪里，数据希望怎么存放。开源闭源的能力不一样，开放性也不一样，开源肯定能做更多的定制化。闭源的话就得依赖原有的能力直接在上面做，那可能不符合你的业务场景，所以这里面有很多问题。终极我们更建议说只选对的，不选贵的。

记住这三个点，先做业务诊断，从问题中来找问题，再到问题中去解决问题。

做完业务诊断再做产品策略。一般是从工具开始再到Copilot，再到Agent。在这几个工具里面，去找你的需求着力点，找到可行性，然后找到你的发展性。

最后还要跟大模型厂商合作，因为大部分的公司还是不会自己做大模型的对吧，这三点请大家务必记住了。

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