首先......
作为一个很普通的牛马产品经理。
最近看到话题，为什么会使用AI和使用AI有哪些心得体会。所以刚巧抽点时间，结合自己使用AI的部分经历，极其简单地表达一下主观感受。
那么具体是从什么时候开始接触和使用的？
2024年。
记得那天是下班途中，刚好在地铁上，晚上八点半左右。运营的同事发来了一份密密麻麻的Excel表格，打开后是过去一周3300多条用户使用产品后的各种原始反馈。他问我能不能尽快梳理出核心问题，争取在明天上午提前讨论优化方案。
如果在前几年，这意味着我需要放下手中其它的工作，甚至需要临时申请抽调人手，花上大半天时间进行手动归类、标注、归纳，画流程关联。毕竟时间紧，任务重。另外还有其它工作也必须要正常按着计划进行，不能耽搁。那种巨大的压迫感瞬间袭来，懂的都懂。但那次，我只回了一句，回家后晚一点给你分析摘要和初步建议。
其实那时候，让我实现这一转变的不是加班，就是AI。
但我想说，可能每一个产品经理遇到的问题都各不相同，所以使用的原因也是千差万别。但我使用AI，并不是追逐技术潮流。而是在我工作范围内，被几个具体问题给倒逼的。
简单述说一下。
1. 信息处理中的瓶颈。
有时突然大量的用户反馈（包含内容、使用、界面和响应等等一系列问题）、成本节流、竞品更新等等，只靠人工阅读和归纳总结，效率极低且容易遗漏关键信息和整体业务开展细节的关联性。
2. 文档撰写重复。
PRD中有时候大量内容是重复的结构化描述（可能还是我工作经验不足）。比如“用户故事”、“异常流处理”、“敏感词句”等等。每次更新和新功能讨论通过后，都要重新声明标注补充，消耗大量精力。
3. 决策考虑不足。
进行AB测试或功能上线后，面对繁杂的数据时，需要快速定位问题，马上就有分析思路和初步想法，而不是等数据排期。（敏捷型业务公司可能会经历多一些吧。）
但实际上AI也并不是万能的，必定不像真人那样有真实情感，也没有真实的感受经历。但如果能给出比较精准的需求指令，并严格校验其输出，不断细化问题，最终确实能产出比较不错的参考价值。不但提升了工作效率，还能剔除冗余繁杂的工作时间，也未尝不可。
下面简单说一下我个人的使用习惯吧。（仅个人想法，不作为其它参考）
其实也很简单，就是一个最典型的【遇到问题-测试工具-优化方法-固化流程】的产品思维。
放在今天，早已是通用方式了。
但最开始认真使用AI时，就是处理开篇提到的用户反馈分析。当时我尝试把3300多条反馈数据的Excel表格直接上传，提示词也比较简单：
“分析用户反馈，给出具体问题结果和可行性解决方案。”
最后它返回了一堆笼统没有优先级的冗余概念。我意识到，给AI模糊的提示词，就像给开发同学一个模糊的需求，最后必然产出的是废品。后面我开始逐步细化问题，稍微有了些许正向反馈。但总体上还是有时精彩，有时胡言乱语，无法直接用于正式参考。
再后来开始尝试着定义问题和迭代优化的方式来测试一下AI给出的结果是否可行。
比如精准定义提示词角色与任务。
我不再说分析反馈，改为：
“你是一名互联网行业的产品经理。请针对用户反馈，按照功能体验、交互界面体验、内容价值、活动、价格等多个维度进行分类（后面接具体需要解决的问题和详细描述，当然一步到位是不可能的，后续还要逐步深入细化要求）。对每个维度，总结出前3-5个最频繁出现的具体问题，并引用高频出现的用户原话作为依据。”
当然，AI输出的内容可以作为初始参考，但并不能作为最终的结论。必定个人认为还是缺少灵活性。所以最后还是需要自己去通过总结，为每个问题提出一项尽量具体的优化建议。但AI的出现，确实为工作和生活的多方面解决了很多的问题，提高了效率。
