[研討會紀錄] 智能化設計的產品角色轉移 – 史耀云 Allen

1 講者資訊

史耀云 Allen－前 Roblox AI 資深產品負責人

成功的經驗都是許多事後的展現，來聊聊浪潮中的綜合視角，此次 Allen 分享更多內部的競爭和汰換、大小團隊的管理，其中提到無可奈何的提案和成功提案的抉擇。 對於大中小型的組織變化，過去的 AI 浪潮來襲，對於 AI 方法論、團隊的生存法則和關鍵轉折，討論新型態的內外部 AI Lean Startup 的時代。

AI 產品的流程變化，是否會進化帶來談對決的新視角

1. 競爭汰換：內部動態實例
2. 團隊組織：大小團隊應對策略
3. 成本結構：人均替代、新體驗-舊體驗-替換成本

2 AI 產品六年如一日

講者分享自己在各個團隊中，見證 AI 與產品團隊互動的案例，並把這六年來的經歷分成４個時期。

第一時期：從 AI Labs ->AI+ ->+AI

寫論文跑算法訓練模型場景->場景還原＋場景設計 -> 成果承擔
以線上叫車服務融入 AI 為例，原先期待 AI 可以做到：

1. 客服(事後)能不能快速找到「適合的解決」。
2. 安全(事中發生)事實的還原和預測。
3. 體驗(事中做到)提供出色的產品體驗，確保客戶滿意度(引入產品團隊)
4. 價格(事前預測)制定有效的價格策略，預測市場變化並做出適當調整。 補貼 vs 人工
5. 造車(事先預防)在設計和製造過程中採取預防措施，以減少任何可能的問題

然而事實上，如果沒有現實、動態的情報，AI 並沒有辦法提供一個好的解法，例如：乘客通報客服手機遺失在車上，AI 要先確認手機是否真的在車上，才能有下一步。另一個例子，客戶滿意度低，有其中很大原因是反應車內異味問題，但實際上是為了退錢找理由，不是真的車內異味問題。

這必須透過每天幾千萬筆訂單，有效獲取數據，進行事中觀察或干預，擬定降低事故發生率的指標。將客訴資訊整理成向量數據庫，作為後續決策使用。

第二階段-大航海時代(團隊-自負盈虧)

• 拆回業務BU中，開始計算人均產出與成本
• 產品團隊拆入業務、設計CDX團隊：雙邊匯報 CDX和BU 共同承擔成本
• 以 Roblox 舉例：AI Moderation for Oversea and China → US

講者在開發 Roblox 的時候，運用大量的人力去測試，但發現各個國家規則(principle)-非常不標準化。
當外部的大模型直接導入小範圍的應用不合用時，需考量是否自建小模型。

第三階段-糾結惹,生產力工具AI產品設計過程和糾結

在開發 AI 產品過程中，也運用了各種 AI 生產力工具，為的是思考如何縮短迭代所需的成本。

work flow （Figjam / 藍湖 / 飛書 / auto UI ）( Miro, Notion, Annotion, prototype, QA, launch )

然而這些基礎模型確實可以給你提供一些基本的結構，但重點是它們並不能幫助你完成整個設計。

當時的工作重點是思考在Figma中如何利用各種不同的工具『來取得進展』。

第四時代 -Lean Startup＋內部創業

授權員工掌控目標和成本，各單位都成為利潤中心，營業額最大化費用最小化
洞察和反思：提升員工動機、靈活性和快速反應、促進創新。
缺點：協調困難、內部競爭、管理複雜性。

講者推薦延伸閱讀：《精實新創之道》、《稻盛和夫的實踐阿米巴經營》

3 LLM 產品進化帶來團隊決策全新視野

在軟體與數據的時代，產品與設計領域略來愈模糊
產品經理、設計師、開發者，分工不再那麼明顯。
但不變的是：尋找真理 -> 傳遞價值 -> 參與互動 -> 實現

step0：從工作傳遞變成參與者

長期來看，世界上被關注的事物不會變化的太快
降低成本 -> 提升效率 -> 價值提高

step1：產品/設計/eng越來越模糊- 內部可以做什麼

可以嘗試降低內部成本

比如從 Workflow、軟體產品開發流程下手：from sprint (2weeks) to 1 week
加速POC （proof of concept）
常用公式 : 新體驗-舊體驗-替換成本

step2：內部的AI賦能中（行業必備黑化）

人類可以專注的事情：如何精確的表述與辨識。
看清服務對象是誰，真正服務的對象是誰？

step3：值得再做一遍，生產力提升如何創造價值？

以 Gamma 為例子，過去作簡報需要思考各個角度（簡報者、聆聽者、互動者），有時候簡報者會卡在萬事起頭難，或是靈感湧現，但卡在改細節。

使用 Gamma 這些問題可以被加速解決，也保證聆聽者一定的視覺體驗。

4 工作定位轉變與反思

1. PM 和 設計師的定位與走向，不一定會變少，但明年很重要。
   目前尚未看到有效的 CUI (CUI, Communicational User Interface）
2. 仍需要小組織、低成本試錯的沙盒，AI Lean Startup 會是一個趨勢。
3. 明年會是個關鍵，可能會有多模態獲取，例如：感知世界
   (編按：AI 已經有嗅覺了- 2024.11)

5 Key Takeaways

• 注意單位價值產出，團隊合作更無邊界感
• 降本提效有上限，業務獲利層面
• Product Manager/Product Designer -> Product Growth
• 世界上的人就會被分成兩種：「思辨者/解決問題的人」、「吃瓜群眾」

未來人類只需設定最初的願景，然後充當將一切聯繫在一起並寶齊齊平穩運行的粘合劑

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