這一篇文章絕對是滿滿的干貨，設計AI產品必備的關鍵性思維有哪些？怎么樣才能設計出一款優秀的AI產品？不知道同學們有沒有想過這些問題，今天我們就來總結一下。
其實關鍵性的AI產品思維主要有三個：用戶思維、場景思維、數據思維，現在我們就來一個個的分析。

1、用戶思維

用戶思維是一個AI產品經理應該堅守的原則，在這個方面，我們一般要注意以下三個問題：

（1）系統/功能的完整性

在做完你的需求分析之后，不管你如何的提高效率，都會考慮整個產品的完整性，這是一個基本的原則；

不論是之前的互聯網產品經理還是這兩年火熱的AI產品經理，用戶思維應該是始終堅守的原則；關于產品的用戶思維，通常會兼顧以下三個方面：

（1）系統/功能的完整性

在完成需求分析后，雖然每次都是遵循MVP原則實現小步快跑，盡早交付，但是都會考慮整個產品的完整性。

（2）邏輯合理性

其實業務流程設計是一個犯人的過程，相信產品經理們都有這種體會，作為一個AI產品經理，會涉及到許多系統的交互設計，還要想辦法提高產品的作業效率，當然還要考慮合理性，這樣你的這個業務才是順利的。

（3）產品美觀性

產品跟人一樣，都是需要吸引人的外觀，這樣才能抓住眼球。雖然說一個產品的美觀性基本上是由UI考慮的，產品經理也要參與，幫忙提高審美，打造出一個有個性的產品外觀。

2. 場景思維

如果你更加關注招聘市場，你會發現目前對人工智能產品的要求越來越高。為什么？因為人工智能產品急需實現，實現的前提是找到合適的應用場景。

(1)行業定位。

選擇場景，首先要定位預期產品賦能的行業，一般可以從以下兩個方面考慮:

第一，明確行業是否有變革的基礎；變革的基礎可以是硬件的數字化基礎，也可以是用戶習慣。

二是整理行業的日常工作項目，然后整理各個工作項目的業務流程，最后考慮哪些環節點，即場景可以用人工智能技術代替或優化。這種思維遵循工欲善其事先利其器的策略，可以幫助產品更準確地找到落地場景。其實這也充分說明了產品最終的核心競爭力在于對業務知識的熟悉程度。

（2）跨界探索

人工智能產品雖然形態各異，但基于人工智能的技術往往是一樣的，所以場景思維也需要產品經理能夠將已經落地的產品中所包含的人工智能技術提煉成跨界，尋找新的場景，達到延續產品生命，或煥發產品第二春的目的。

3、數據思維

數據思維就包含你的業務數據和數據沉淀，人工智能產品離不開數據埋點方式，用這種方法可以收集到產品投放前后業務上的一些指標差異。例如GMV差異或者是點擊率差異，再或者是轉化率差異等等。

在收集業務指標之后，還需要進行優化，做好所有的數據沉淀工作，這一步也是非常重要的。現在人工智能技術越來越成熟，訓練的數據也是不可或缺的，各種真實的場景數據對算法迭代絕對是非常重要的。

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