产品经理在打造AI助手：究竟在创造什么？

引言：无处不在的AI助手

走进今天的商场、银行或政务大厅，AI机器人已经不再是什么新鲜事物。它们能够流畅地回答顾客咨询，指引路线，甚至处理简单的业务办理。据最新统计，2023年中国智能客服市场规模已达到88亿元，年增长率保持在30%以上。AI不仅改变了我们的生活方式，更在深刻重塑企业的服务模式和运营效率。

作为一名长期深耕B端产品领域的产品经理，我最近正在负责一个”智能会话摘要”项目。这个项目的初衷很简单：利用AI技术自动分析客服与用户的对话内容，生成业务分类和备注摘要，从而减轻客服人员的工作负担。然而，随着项目的深入，我发现这个看似简单的需求背后，隐藏着关于AI本质、人机协作以及企业数字化转型的深刻命题。

项目背景与初始挑战

在我们的客服中心，每位客服人员都需要为每一次服务会话做总结，包括选择业务分类和填写备注信息。这项工作看似简单，实则面临巨大挑战：客服人员接待压力大，而可供选择的业务分类多达数十种。他们必须在保证准确性的同时兼顾操作速度，这种双重压力常常导致选择疲劳和效率下降。

我们的初步解决方案是引入AI技术，通过自然语言处理(NLP)自动分析对话内容，推荐最可能的业务分类和生成摘要。这听起来是个完美的方案——直到我们开始与算法团队合作定义业务规则时，才发现事情远比想象的复杂。

第一个冲突点出现在分类标准上。我们发现，在实际操作中，当用户咨询涉及多个意图时，现场客服为了节省时间通常只会选择一个主要分类；而业务规则制定部门却期望客服选择所有相关分类以保证数据的完整性。更复杂的是，质检团队又默认支持客服的简化操作。这种”三方标准不一致”的情况，在我们的5Why分析中暴露出了更深层的问题。

5Why分析法揭示的深层问题

通过5Why分析法，我们逐步深入问题的本质：

1. 为什么会出现执行偏差？→ 业务规则没有准确同步给一线客服

2. 为什么同步不准确？→ 业务部门优先考虑快速上线，完善工作被搁置

3. 为什么急于上线？→ 业务需求变化频繁，速度比规范更重要

4. 为什么业务变化频繁？→ 业务模式尚不成熟

5. 为什么业务不成熟？→ 公司处于快速发展阶段

这个分析揭示了一个普遍存在于成长型企业的困境：业务规范化滞后于发展速度。在成熟业务线中，业务部门与执行团队对规则的理解通常是一致的；但在快速变化的场景中，这种一致性往往难以维持。

B端产品的核心困境：局部优化还是全局重构？

这一发现将我们引向了一个更宏观的问题：作为B端产品经理，当我们面对不成熟的业务流程时，应该选择局部优化执行效率，还是推动全局业务流程的规范化？

以钉钉为例，如果一家公司的部门架构混乱，职责边界不清，即使部署了最先进的协作工具，员工仍会陷入”找谁解决问题”的困境。理论上，应该先梳理组织架构，再引入工具；但现实中，业务部门往往期望工具本身能解决根本性问题。

这种期望落差导致了B端产品领域的一个普遍现象：业务方希望获得整体解决方案，而产品方只能提供局部能力。就像婚恋市场上的尴尬局面：女方希望男方有车有房有存款，但符合条件的优质对象总是少数。

作为产品经理，我们的角色应当是”解决当下问题且兼顾未来”。在优化执行效率的同时，需要设法推动业务规范化——尽管实际推动的难度往往超出产品经理的职权范围。这也解释了为什么优秀的TOB产品经理必须是行业专家：只有深刻理解行业本质，才能在约束条件下找到最优解。

AI的本质拷问：模仿现状还是引领变革？

回到AI产品设计，我们面临一个根本性选择：AI应该模仿当前客服的实际操作(CTRL C/CTRL V客服)，还是遵循业务部门的理想标准(CTRL C/CTRL V业务)？

如果选择前者，AI确实能减少客服的操作步骤，但会固化现有的不规范操作；如果选择后者，虽然符合业务理想，但可能导致客服因不理解而拒绝使用，甚至需要额外步骤修正AI的建议，反而增加工作负担。

经过深入思考，我认为这个问题的答案在于重新定义AI的角色。AI不应简单地模仿人类行为，而应该致力于解决人类不擅长的问题，让人类专注于更需要创造力、情感智能的任务。在我们的案例中，客服人员真正的困难不在于操作步骤本身，而在于面对复杂业务场景时如何准确理解并应用分类规则。

解决方案：AI作为”金牌客服”的标准化载体

基于这一认识，我们最终决定将AI定位为”业务部门心目中的金牌客服”。具体方案包括：

1. 基于大语言模型(LLM)的智能分类系统：采用最新的Transformer架构，结合企业特定的业务知识进行微调，不仅能识别显性意图，还能理解对话中的隐含需求。

2. 多维度解释功能：当AI推荐分类时，同步显示推荐理由和相关的业务规则片段，帮助客服理解决策依据。这一功能利用了最新的可解释AI(XAI)技术。

3. 动态学习机制：通过强化学习，系统能够从客服的反馈和修正中持续优化推荐策略，逐步缩小业务标准与实际操作间的差距。

4. 知识图谱辅助：构建完整的业务知识图谱，将分散的业务规则系统化，为AI和客服人员提供统一的参考框架。

5. 数据驱动的业务洞察：通过分析AI生成的分类数据，识别业务规则中不合理或执行困难的部分，为业务流程优化提供依据。

实施效果与延伸思考

这一方案实施后，我们观察到了几个积极变化：

首先，客服人员的工作效率确实得到了提升，虽然初期需要适应新的工作方式，但随着系统不断优化，接受度逐步提高。更重要的是，通过AI的”标准化输出”，客服人员对业务规则的理解也在潜移默化中变得更加准确和一致。

其次，业务部门获得了更完整、准确的服务数据，为产品改进和运营决策提供了更好支持。AI系统发现的分类分歧点，也成为业务规则优化的重点方向。

最后，这一项目促进了业务部门与客服团队间的对话和理解。AI不再是简单的工具，而成为了组织知识管理和流程优化的载体。

结语：AI创造的不仅是效率，更是可能性

回到标题的问题：产品经理在创造AI时，究竟在创造什么？通过这个项目，我的体会是：我们创造的不仅是效率工具，更是组织变革的催化剂和知识传承的媒介。

在AI技术日新月异的今天，大语言模型如GPT-4、Claude等已经展现出惊人的理解和生成能力；多模态AI能够同时处理文本、语音和图像；边缘计算让AI可以部署到各种终端设备。这些技术进步为产品经理提供了前所未有的工具，但核心问题始终不变：如何让技术真正服务于人的需求和组织的发展？

未来的AI产品经理，不仅需要掌握技术趋势，更要具备系统思维和业务洞察力。我们创造的AI系统，应当是人类能力的延伸和补充，而非简单替代。只有这样，AI才能真正发挥其变革性潜力，推动个人、组织和社会的共同进步。

正如我们在项目中所实践的：最好的AI不是模仿现状的工具，而是引领变革的伙伴。这或许就是产品经理在AI时代最重要的使命。