[研討會記錄] 2023 AI for better UX 實務研討：別急著解決客訴問題！透過數據庫和場景還原，挖掘背後真正原因

1 講座提要

在 2023年末，參與了 UserXper 悠識學院 舉辦的《2023 AI for better UX 實務研討》，並獲選擔任此次講座的筆記手一同記錄難得可貴活動。

本文記錄講題「智能化設計的產品設計角色轉移」，講者為史耀云 Allen（前 Roblox 資深 AI 產品負責人）。

Allen 有著品牌商業模式顧問與 7 年產品化教練經驗。講者藉由陳書儀老師的講座，啟發了對人與 UX 興趣，做過金融、數據、能源相關的產品、O2O 滴滴 AI 應用，到目前擔任新創的事業產品顧問，曾經空降管理零人到八十人產品設計團隊。開場分享過往在 DIDI、Roblox、網路文學小說 Dreame Novel 的經驗。從中講者發現 AI 對於產品設計流程的三大變化：

• 競爭汰換：內部動態實例。
• 團隊組織：大小團隊應對策略。
• 成本結構：人均替代成本、新舊體驗的替換成本。

講者分享過往在 DIDI、Roblox、網路文學小說 Dreame Novel 的經驗

2 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

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。
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。
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。

講者回憶到 AI Labs 有幾十人到百人，當時大部分人都在做模型訓練，上千個模型等著做更多實驗嘗試，初期難一步就踏入真實業務場景，而有 80% 模型是為了寫論文而做。後來 DIDI 滴滴順風車發生不幸遇害事件，體現到 AI 當現實事件發生時， 如何捕捉或預測到過去以及未來發生的事情，來作為事先預防。如果沒有抓取到現實動態情報，其實沒有辦法提供一個很好解決方法，舉例來說當乘客通報客服手機遺留在車上，需要判別是否遺留在車上真實性，才能給予解決方法。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。

講者在處理前三大客訴問題中，有項顧客反應車內有異味。與其先安裝偵測器來快速解決，更延伸出成本效益問題。不如先挖掘顧客會為此客訴的背後真正原因。從向量數據庫和場景還原，洞察到顧客其實是為了退錢找理由，而不是真的車內異味問題。並且顧客在遭遇塞車、天氣不確定因素，能夠使價格上做出適當的智能補貼。

3 第二時期：大航海時代（團隊-自負盈虧）

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

講者以《機器磚塊 Roblox》遊戲開發經驗為例。為了避免玩家挑戰嘗試不同負面因素，需要團隊大量人工去標註和測試沙盒，但是每個國家的安全規範非常不標準化。例如為避免血腥的血跡改成綠色，反倒分不清是油漆還是血跡，使用上的密集度是否會讓玩家感到不適。當外部的大模型直接導入小範圍的應用不合用時，需要考量是否自建小模型。

4 第三時期：生產力工具 AI 產品設計過程和糾結

• Workflow：Figjam / 藍湖 / 飛書 / auto UI( Miro, Notion, Annotion, prototype, QA, launch )
• The new product development process：Idea generation ⇒ Idea screening ⇒ Concept development and testing ⇒ Marketing straegy and business analysis ⇒ Product development ⇒ Test marketing ⇒ Product launch

生產力工具都是為了優化開發流程，從流程中找尋 AI 可以協助的機會點

講者分享前期「標註」的生產力工具開發經驗，之後專注在快速解決用戶操作的問題上，AI Summarize 來協助團隊快速抓取用戶回饋關鍵重點來更快迭代。本質上基礎模型確實可以給你提供一些基本的結構，但它們並不能幫助你完成整個設計，完成整個設計仍需要透過各種工具進行有效微調，才符合真實的場景。

5 第四時期：精實創業（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。推薦閱讀：《精益創業 2.0》、《稻盛和夫的實踐阿米巴經營》。

洞察和反思

• 提升員工動機：員工因為參與決策和直接對業務負責，往往更有動機和參與感。
• 靈活性和快速反應：小型單位能夠更快速地對市場變化做出反應。
• 促進創新：自主管理環境，鼓勵創新思維和解決問題的新方法。

缺點

• 協調困難：眾多自主單位，可能導致整體策略和目標的一致性問題。
• 內部競爭：單位間的內部競爭，可能對組織整體利益產生負面影響。
• 管理複雜性：管理多個小單位，可能比管理一個大組織更複雜。

圖表取自《精益創業2.0》

講者觀察到開發團隊各自以利潤為中心，各自賺錢也降低了營運成本，更考驗團隊指標設立是否合適， 運用大語言模型（Large language model, LLM）和生成式 AI，來減少不確定性並加速與市場溝通可能性。在軟體與數據的時代，產品經理與設計師、開發者角色邊界越來越模糊。除了專注介面外更往前尋找真理、 傳遞價值、參與互動到最終實現目標。

Step 0：從工作傳遞變成參與者

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

參考資料：《AI 產品榜 （2023 年 9 月）APP 增長榜，APP 依然不是優先策略》

Step 1：降低內部交易成本

Workflow : 軟體產品開發流程（From sprint 2weeks to 1 week）
加速概念驗證（Proof of concept, POC）

Step 2：內部的 AI 賦能中

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

Step3：生產力提升創造價值

講者以 Gamma 為例，簡報者往往靈感湧現時，時間卻卡在修改細節，卡在萬事起頭難。透過 Gamma 互動讓做簡報更簡單，對聆聽者的視覺體驗最近幾年進展快速。

工作定位轉變與反思

• 已知現象：產品經理和設計師的定位與走向，目前沒有更效率的高溝通方式。
• 已知趨勢：AI 精實創業（Lean Startup）組成小組織，低成本試錯的沙盒。
• 未知可能：多模態對感知世界的獲取，避免誤傷。

6 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」

簡報最後大字「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保持其平穩運行的粘合劑。」講者藉此勉勵設計師作為粘合劑是很重要的，很多人們缺乏美感培養。這段文字讓我聯想起 UX 設計之父 Donald Norman 在《Design for the 21st Century : What’s So Special about Designers? 》課程中闡述到設計是一個綜合領域，設計師能夠於根據不同的文化、環境和能力，與不同領域的專家一起工作。這場講座讓人思考不僅解決當下問題，更需要往前思考，設計團隊如何藉由 AI 來創造價值。

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