课程简介
人工智能下的产品设计思维
目标收益
培训对象
课程大纲
| AI头部赛道产品拆解 |
1) 从创新探索到商业变现-AI产品行业地图 2) AI头部赛道产品： ○ 问答类产品（Kimi、智谱） ○ 情感类产品 （星野、Talkie） ○ 创作类产品（Notion、HIX.AI） ○ 垂类知识类（金融、医疗、硬件、教育 等） |
| AI时代下重新理解设计对象 |
1) 功能智能化：从【功能导向】→【智能导向】 2) 产品轻量化：从【实体】→【软件】→【智能体】 3) 人群细分化：从【大B】→【大C】→【小C】→【小小小C们】 4) 定位系统化：从【关注单个产品】→【关注平台协作】→【关注系统与生态】 |
| AI辅助下的设计流程优化 |
1) AI分析大数据需求：外部市场数据里的亿万商机 VS 内部用户数据里的千万需求 2) AI模拟快速验证：借助AI人工智能技术，实现快速模拟验证和MVP迭代 3) 实时反馈驱动：结合AI产品实时监测的数据和反馈，快速响应，快速改进 4) AI预测性设计：AI提前预测用户的需求和行为，为产品设计方案提供前置的策略引导 |
| AI视角下的用户体验深化 |
1) 个性化设计：深入收集用户的个性化需求，结合AI能力为1000个人打造专属“哈姆雷特” 2) 情感化设计：挖掘用户与产品的情感交互需求，和AI人工智能“贴贴” 3) 无障碍设计：关注更广泛的特殊群体，结合AI新型能力，让老年人、残疾人“纵享丝滑” |
| 结合AI发展的创新思维拓展 |
1) AI技术能力创新：基于产品需求推动技术创新，关注AI前沿技术，相信但不迷信 2) AI产品功能创新：探索新的产品功能和形态，利用好“万能”的AI多模态 3) AI人机协作场景：创新人机协作的多模态场景，语音交互、手势交互等 4) AI场景下的产品设计五大原则： ○ 第一性原理：从用户的真实需求出发，制定最小化满足的产品方案 ○ 易用性原则：拒绝利用AI炫技，只在核心场景应用AI能力 ○ 安全性原则：AI产品数据安全，覆盖技术安全层面、设计方案层面、应用管理层面 ○ 低成本原则：AI产品背后的成本测算（大模型、算力、数据成本等） ○ 可持续发展：对产品和资源进行AI智能化监测，提高利用效率，为可持续发展提供新的解决方案 |
| AI工具实战 |
1) AI工具介绍：了解Prompt提示词工程、RAG搜索、Agent工作流编排等 2) 搭建企业问答知识库（实践）：结合Prompt、RAG、知识文档，搭建企业问答知识库 *可换成企业指定赛道案例，如： a. 搭建AI数据分析工作流（实践）：结合coze中的插件、代码、大模型等，搭建业务数据分析的Agent工作流 b. 搭建多模态互动营销素材（实践）：结合coze中的图像流、工作流、大模型等，搭建多模态AI互动营销素材 |
| 互动提问环节 | 互动提问环节 |
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AI头部赛道产品拆解 1) 从创新探索到商业变现-AI产品行业地图 2) AI头部赛道产品： ○ 问答类产品（Kimi、智谱） ○ 情感类产品 （星野、Talkie） ○ 创作类产品（Notion、HIX.AI） ○ 垂类知识类（金融、医疗、硬件、教育 等） |
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AI时代下重新理解设计对象 1) 功能智能化：从【功能导向】→【智能导向】 2) 产品轻量化：从【实体】→【软件】→【智能体】 3) 人群细分化：从【大B】→【大C】→【小C】→【小小小C们】 4) 定位系统化：从【关注单个产品】→【关注平台协作】→【关注系统与生态】 |
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AI辅助下的设计流程优化 1) AI分析大数据需求：外部市场数据里的亿万商机 VS 内部用户数据里的千万需求 2) AI模拟快速验证：借助AI人工智能技术，实现快速模拟验证和MVP迭代 3) 实时反馈驱动：结合AI产品实时监测的数据和反馈，快速响应，快速改进 4) AI预测性设计：AI提前预测用户的需求和行为，为产品设计方案提供前置的策略引导 |
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AI视角下的用户体验深化 1) 个性化设计：深入收集用户的个性化需求，结合AI能力为1000个人打造专属“哈姆雷特” 2) 情感化设计：挖掘用户与产品的情感交互需求，和AI人工智能“贴贴” 3) 无障碍设计：关注更广泛的特殊群体，结合AI新型能力，让老年人、残疾人“纵享丝滑” |
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结合AI发展的创新思维拓展 1) AI技术能力创新：基于产品需求推动技术创新，关注AI前沿技术，相信但不迷信 2) AI产品功能创新：探索新的产品功能和形态，利用好“万能”的AI多模态 3) AI人机协作场景：创新人机协作的多模态场景，语音交互、手势交互等 4) AI场景下的产品设计五大原则： ○ 第一性原理：从用户的真实需求出发，制定最小化满足的产品方案 ○ 易用性原则：拒绝利用AI炫技，只在核心场景应用AI能力 ○ 安全性原则：AI产品数据安全，覆盖技术安全层面、设计方案层面、应用管理层面 ○ 低成本原则：AI产品背后的成本测算（大模型、算力、数据成本等） ○ 可持续发展：对产品和资源进行AI智能化监测，提高利用效率，为可持续发展提供新的解决方案 |
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AI工具实战 1) AI工具介绍：了解Prompt提示词工程、RAG搜索、Agent工作流编排等 2) 搭建企业问答知识库（实践）：结合Prompt、RAG、知识文档，搭建企业问答知识库 *可换成企业指定赛道案例，如： a. 搭建AI数据分析工作流（实践）：结合coze中的插件、代码、大模型等，搭建业务数据分析的Agent工作流 b. 搭建多模态互动营销素材（实践）：结合coze中的图像流、工作流、大模型等，搭建多模态AI互动营销素材 |
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互动提问环节 互动提问环节 |
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