提供解决具体问题的场景功

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潘乱 关注 -- 评论 浏览 收藏 分钟 B端产品经理需要更多地进行深 购买 TG 数据库 入的用户访谈、调研、分析，而C端产品经理需要更多地快速的用户测试、反馈、迭代 在大模型时代下，I产品要怎么做？I应用需要什么样的产品经理？做好I产品需要具备哪些能力以及准备？本文从八个维度的重点内容展开，希望能带给你一些启发。 大模型时代的产品要怎么做？I应用需要什么样的产品经理。 今天可能没有多少创业机会了，但还有很多做生意的好机会。时代在呼唤更多的全栈技术全栈产品，属于个体开发者的好时代终于又回来了。 本文内容，重点关注以下问题： I 产品的几个阶段 数据不是壁垒，结合数据提供差异化体验是壁垒 做 I 产品要沉淀什么数据？ 怎么保证现在做应用的投入不是无用功? Perplexity 的产品设计能力 dobe 取消收购 Figm 是人机交互方式发生的变化 I 的能力什么时候会发生跳跃性变革 产品经理需要 Bck to the Future 一、I 产品的几个阶段：IGC → Copilot → Insight → gent（自动化） 通过搭一个乞丐版产品理解用户意图，然后把过去几年客户的最佳实践和成功手册、交付案例、客服知识库……给到I训练，看能否给到用户运营方案的建议。





总结下来大概是这 个能力：理解用户意图、提供用户运营方案建议、生成营销创意、自动化执行、自动化监督、自动化归因。 二、数据不是壁垒，把数据作为 context 喂给大模型，让大模型更懂你、提供差异化体验是壁垒 最开始构建 I 产品的时候是从用户视角出发，提供解决具体问题的场景功能； 其次是能够看到用户在各种各样场景下沉淀的数据，比如看过的视频、文章、问过的问题，这些都是 LLM 不会有的用户的私有数据。 从过去的经验看，数据肯定不是壁垒，但有了数据后，把它作为 context 传给LLM，让这个 LLM 更懂你，这个差异化体验是壁垒。 比如，让 LLM 帮你起个标题是在编，但把商品信息一起给到 LLM，效果就不一样了。 所有不甘于只做 I 工具的应用，都需要考虑数据沉淀下来的 I 资产，让产品能够基于资产，更个性化地服务用户。 三 、做 I 产品要沉淀什么数据？ 需要沉淀的数据不是什么交易额，而是用户在解决某个场景问题在最近某段时间（如一个月内）有多少最佳实践的问答对，比如在小红书上怎么设置店铺的优惠券 —— 需要足够多的最佳实践整理成的问答对。 所以最终我可能不是一个卖软件系统的公司，可能是一个智能运营系统的运营商，通过无数最佳实践和最佳实践的总结，去不断录入、运营这个系统，让它变得越来越智能。