ai 產品在做產品定位的時候，比常規產品要考慮多乙個維度，就是演算法和資料規模的問題。這也是 ai pm 比常規 pm 要求更高、工作更難的原因，因為產品中的很多環節都要多考慮乙個 ai 的維度，這個維度可能會將原有的問題複雜化，或者是需要提煉出更高的抽象層級。
關於產品定位，也是我在剛開始接手寫匠產品時面臨的比較大的困難。我剛入職的時候，除了做競品調研和相關資料分析以外，最重點分析的就是產品的目標和定位的分析。
首先，先確定公司核心業務背景，以及自身基因，再確定是以技術（ai）導向，還是以使用者需求導向的產品方向？
技術導向 or 需求導向
如果是以技術導向，需要在產品定位預設之前將所有對技術有利的因素考慮進來，比如在什麼市場或場景下的資料規模最龐大、對演算法最有利？產品的目標是收集使用者的反饋和資料，不斷優化演算法，然後產品朝著技術發展的方向前進就是了。
如果是以需求導向，優先考慮的是產品要解決的是什麼問題、產品方案是否能解決、以什麼樣的方式解決。然後在實現方式上才考慮技術手段，是否能用 ai 實現、ai 在產品中扮演什麼樣的角色？需求導向的產品定位，可能要對資料規模大的市場劃分做一定的取捨，因為產品的定位有可能不會切入這個市場。如果 ai 無法解決這些需求痛點，要以其他的方式來解決，那麼這個產品也可能不屬於 ai 產品了。
當然你會說，不論做什麼產品，當然是會找到體量更大的市場來做。但是，需求更強的市場和資料規模更大的市場，有正向關係嗎？
比如我們做的是文字檢查的產品，主要功能是校對，那麼以下有好幾類目標市場和受眾場景，我們如何判斷和選擇首批冷啟動使用者呢？
乙個網路**作家，每天寫作到深夜，要架構故事的情節，編寫人物對話等，但是創作之外還是要考慮一些行業規則，比如避開各種網路安全監管等…
這類使用者對文字檢查的需求非常強烈，但是這個市場的規模量級夠大嗎？產品能幫使用者檢查他想要的文字錯誤嗎？他們對演算法的容錯度有多大？
再舉乙個出版社編輯的場景，需求就不必說了，他們每日檢查文章的資料規模非常大，但是他們對校對的質量要求也非常高，我們當前的 ai 技術的準確率和召回率能否達到對方的預期？他們短期內能接受什麼水準的產品呢？
所以，我們能否找到乙個同時滿足資料規模大、需求又很高頻、痛點很強、對文字檢查的質量要求也不算非常高的場景呢？
比如新**編輯、廣告文案、公文報告、**寫作、學生作文培訓等各類需求場景的區別是什麼？
所以，在做產品定位的時候，除了考慮產品要解決什麼樣的問題，還要額外考慮和 ai 有關的因素。
需要考慮哪些 ai 因素
1. ai 解決的是什麼樣的問題？
2. ai 在什麼場景下才能發揮出最大的作用？
3. ai 的技術瓶頸有哪些，使用者的容錯度多高？
ai 解決的是什麼樣的問題？
我的理解，ai 產品一是要解決哪些傳統技術無法解決的問題（比如 cv 的無人駕駛、nlp 的語義分析），二是要解放人們重複性勞動的問題（比如自動身份驗證解放人工審核、無人超市解放收款員）。
ai 在什麼場景下才能發揮出最大的作用？
人工的優勢是：可以解決創造性質的問題，複雜判斷的問題。而 ai 的優勢有哪些呢？在什麼場景下才能發揮出最大的作用？
（1）資料量規模龐大，人工速度拼不過的時候，比如：
ai 的技術瓶頸有哪些，使用者的容錯度多高？
ai 的技術瓶頸主要有以下幾方面：
有監督學習（有明確定義的輸入和輸的條件和標準）的效果會比較好，比如校對詞典收錄了判定了對-錯的詞典，詞典越大，準確率就越高。但是不可能收錄所有的錯誤詞典，因為人工收錄和標註需要非常高昂的成本，即使可以，也可能會造成資料冗餘（因為不是所有場景的文字都會包含這些詞典），載入速度慢等其他技術問題。
如果用半監督或者是無監督的方式做演算法訓練，可以省去標註的成本，但也可能無法達到使用者在真實場景中的目標，預期效果不一定好。比如無法精確判斷一句話的表達是好或壞，即使能，現有技術也只停留在淺層的語義分析，無法分析背後的「弦外之音」。所以在產品上線後依然需要根據使用者和資料的反饋，或者是二次標註才能調整演算法的效果。
所以在早期，面對 ai 的技術瓶頸，目標使用者的容錯度有多高？關鍵問題是什麼？產品功能和底層演算法，分別能解決使用者需求到什麼程度？是否全部都要解決？
然後再分析去確定產品和市場定位是什麼，擊中哪個目標市場和使用者場景，以及要獲取怎樣的首批啟動資料。
~ 這個產品在之前兩年一直處於研發和demo狀態一直沒有做起來，後來分析也有部分原因是產品定位沒有考慮到上面這些因素，從源頭一路錯下去，所以 ai pm 最開始還是要先思考做正確的事，然後才是如何正確地做事。
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