AI时代新思维的产品经理的思考方式
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
文章探讨了AI产品设计的未来，指出现有AI项目在用户交互上存在低效问题。通过六个案例分析“浅水区”与“深水区”的设计差异，强调AI需更好理解用户意图，实现高效交互，展望无界面的自主决策AI代理。
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关键要点
- 文章探讨AI产品设计的未来，指出现有AI项目在用户交互上存在低效问题。
- 通过六个案例分析“浅水区”与“深水区”的设计差异。
- 浅水区特征：强行用LUI替代GUI，降低了效率。
- 案例1：传统供应链管理ERP的AI助手，用户交互效率低下。
- 案例2：设备维护App的AI回答不准确，责任边界模糊。
- 深水区特征：AI是流动的界面，懂用户意图。
- 案例3：流体式供应链指挥中心，界面根据任务实时重组。
- 案例4：自适应的SOP培训系统，AI理解物理上下文并即时纠偏。
- 新大陆特征：可能没有界面，AI是自主决策的代理。
- 案例5：电池配方科学家，技术含量高不适宜展示。
- 案例6：跨境电商的AI代理，用户设定目标，AI自主监控和决策。
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延伸问答
AI产品设计中存在的低效问题是什么？
现有AI项目在用户交互上存在低效问题，尤其是强行用对话界面替代图形界面，导致用户操作效率降低。
什么是浅水区和深水区的设计差异？
浅水区设计依赖于对话界面，效率低下；深水区设计则是流动的界面，能够理解用户意图，实现高效交互。
能否举例说明浅水区的设计问题？
例如，传统供应链管理ERP的AI助手，用户需要输入复杂指令来修改报表视图，效率远低于直接点击操作。
深水区设计的一个成功案例是什么？
流体式供应链指挥中心是一个成功案例，界面根据任务实时重组，提供即时的决策支持。
新大陆特征的AI代理如何运作？
新大陆特征的AI代理可以自主决策，用户只需设定目标，AI负责监控和执行任务，改变了传统的交互方式。
AI在制造业培训中的应用是怎样的？
AI通过摄像头监控工人的操作，实时纠正错误，提升培训效果，体现了上下文理解的能力。
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