31、传统软件产品向 AI 产品进化的关键要素

传统软件产品向 AI 产品进化的关键要素

在当今科技飞速发展的时代，将传统软件产品进化为 AI 产品已成为众多企业追求的目标。要实现这一转变，需要考虑多个关键因素，其中数据准备和对竞争环境的理解尤为重要。

数据准备：AI 产品进化的基石

数据在企业中占据着核心地位，如同人体的血液，为企业的各个方面提供动力。在将传统软件产品转变为 AI 产品的过程中，数据准备是至关重要的一步。

1. 数据的准备与研究
   对数据来源进行充分的研究，了解其能为我们提供的洞察，是做出 AI 集成决策的必要前提。数据的准备情况和可用性会对新兴 AI 产品获得的高层支持和市场认可产生重大影响。在这个阶段，我们尚未制定 AI 产品的发布策略，数据发现阶段应在头脑风暴之后进行。这样做的原因是，我们可以先思考如何按照 AI 程序的要求，最佳地收集、清理和组织数据，这是构建产品策略的基础步骤。例如，我们需要评估当前的数据能力，明确要将产品发展到预期目标还需要做哪些努力。

2. 理解数据管道的变化
   思考产品如何最好地利用 AI，实际上是在构建未来的使用场景。当前产品的使用场景可能会随着 AI 的应用而发生演变，因此理解现有数据管道以及它们如何需要改变和成熟以支持新的机器学习管道，是 AI 转型过程中不可或缺的一部分。如果忽视这一步，模型可能无法输出有价值的结果。

3. 确保数据质量的合作
   在 AI、数据科学和机器学习领域，“垃圾进，垃圾出”是一个永恒的真理。如果不充分准备和清理数据，模型就无法提供所需的洞察和价值。在 AI 产品生命周期中，数据管道策略不应仅仅被视为产品的必要输入，而应被看作是与模型和开发者共同创造 AI 产品的合作伙伴。组织在提升数据质量方面面临的最大阻力往往来自内部，人们习惯于维持现有的流程。因此，需要宣传数据质量思维转变的重要性，以及实现这一转变所需的成本和时间。这是一个集体努力的过程，需要所有接触现有产品的员工的参与。

4. 数据基准测试
   数据是公司的命脉，从内部决策到产品性能，它为一切提供支持。通过客户和产品数据，我们可以了解产品的哪些部分已经具有价值，以及哪些提议的功能对客户影响最大。历史内部数据有助于预测未来功能的实现范围。产品分析可以为 UI/UX 和设计变更提供参考，训练和性能数据有助于选择最适合客户的机器学习模型，运营数据可以帮助我们了解哪些部署最成功以及原因。建立数据基准是创建 AI 采用计划叙事的重要一步，它能让我们在未来展示 AI 对关键使用场景的推动作用。

5. 组建数据团队
   可以考虑聘请数据策略顾问或与技术利益相关者进行深入讨论，以确定最佳的数据管道组织方式。甚至可以组建一个由跨职能团队成员组成的专门数据团队，负责监督数据。这是对研发和产品设计阶段的一项投资，因为它是 AI 基础设施的基础部分。在这个阶段，虽然只是进行讨论，但应尽早开始，以便在考虑模型、训练和测试时，有干净、丰富的数据可供使用。

以下是数据准备阶段的关键步骤总结：
|步骤|描述|
|----|----|
|数据研究|对数据来源进行充分研究，了解其能提供的洞察|
|数据管道分析|理解现有数据管道及如何改变以支持新的机器学习管道|
|数据质量提升|宣传数据质量思维转变的重要性，确保数据清理和准备|
|基准测试|利用数据建立基准，为 AI 采用计划提供参考|
|组建数据团队|确定数据管道组织方式，组建专门团队监督数据|

下面是数据准备阶段的流程图：

graph LR
    A[数据准备与研究] --> B[理解数据管道变化]
    B --> C[确保数据质量合作]
    C --> D[数据基准测试]
    D --> E[组建数据团队]

竞争环境：AI 产品进化的外部参考

除了数据准备，了解竞争环境也是产品进化过程中不可忽视的因素。

1. 竞争分析的重要性
   虽然利用现有数据可以让我们取得一定进展，但我们还需要从外部获取反馈。了解竞争对手可以为我们的策略提供参考，他们的经验可以成为我们的灵感来源，也能帮助我们避免一些错误。在研究竞争对手时，特别是那些已经采用 AI 的对手，他们的做法会影响我们选择构建的功能，应成为我们之前制定的优先级列表的影响因素之一。

2. 避免忽视竞争的误区
   有人认为应该基于对市场和客户问题的理解来构建产品，而忽视竞争环境的影响。然而，我们并非处于真空环境，产品会与同类产品进行比较。了解竞争对手并不意味着要模仿他们，而是能为我们提供有价值和现实的视角。忽视竞争对手的影响就如同忽视重力一样，无论我们是否意识到，它都会对我们产生影响。

3. 自我竞争的思考
   我们的竞争不仅来自外部对手，还包括过去版本的产品。批判性地思考过去未采用 AI 的版本，分析其局限性、机会、优势和挑战，有助于我们在新版本中充分利用这些因素。将旧版本或当前版本的产品视为对当前产品的威胁，有助于我们更好地设计新产品。

4. 基于价值的竞争分析
   在分析竞争环境时，不要过早地进行功能层面的比较矩阵分析。应从最初的价值列表的角度分析竞争对手，这个价值列表应是产品为用户和客户提供的价值类型的总结，而不仅仅是要添加到产品中的功能列表。我们可以从功能本身出发，思考每个功能对客户的实际重要性，以此评估竞争对手的产品是否提供了相同水平的价值。此外，了解竞争对手采用 AI 功能或升级后对市场价值认知的影响，也是评估价值的一种方式。

以下是竞争分析的关键要点总结：
|要点|描述|
|----|----|
|参考经验|从竞争对手的经验中获取灵感，避免错误|
|现实视角|认识到竞争的现实影响，不忽视竞争对手|
|自我反思|将过去版本的产品视为竞争对手，分析其优劣势|
|价值评估|从价值角度分析竞争对手，评估其产品的价值水平|

下面是竞争分析过程的流程图：

graph LR
    A[了解竞争对手] --> B[分析竞争影响]
    B --> C[自我竞争反思]
    C --> D[基于价值评估]

将传统软件产品进化为 AI 产品是一个复杂的过程，需要在数据准备和竞争分析等方面做好充分的工作。通过关注这些关键要素，企业可以更好地推动产品的进化，在市场中取得竞争优势。

传统软件产品向 AI 产品进化的关键要素

数据驱动的决策制定与持续优化

在完成数据准备和竞争分析后，接下来要利用数据进行决策制定和持续优化，以确保 AI 产品的成功推出和长期发展。

1. 数据驱动的决策制定
   数据不仅能帮助我们了解产品现状和竞争态势，还能为决策提供有力支持。在决定是否添加某个功能、采用哪种模型或推进某项升级时，应基于数据进行分析。例如，通过分析客户反馈数据和使用行为数据，判断某个功能是否真的能满足客户需求，是否值得投入资源进行开发。而且，数据还能帮助我们评估不同决策的风险和收益，从而做出更明智的选择。

2. 持续的产品优化
   AI 产品不是一次性完成的，而是需要持续优化和改进。利用数据监测产品的性能和用户反馈，及时发现问题并进行调整。例如，通过分析用户在使用过程中的错误率、流失率等数据，找出产品存在的问题，然后针对性地进行优化。同时，不断收集新的数据，对模型进行更新和训练，以提高模型的准确性和性能。

以下是数据驱动决策和持续优化的关键步骤：
|步骤|描述|
|----|----|
|数据收集与分析|收集各类数据，包括用户行为、反馈、性能等数据，并进行深入分析|
|决策制定|基于数据分析结果，做出关于产品功能、模型选择等方面的决策|
|产品优化|根据决策结果，对产品进行改进和优化，更新模型|
|持续监测|持续收集数据，监测产品性能和用户反馈，为下一轮优化做准备|

下面是数据驱动决策和持续优化的流程图：

graph LR
    A[数据收集与分析] --> B[决策制定]
    B --> C[产品优化]
    C --> D[持续监测]
    D --> A

团队协作与沟通

将传统软件产品进化为 AI 产品是一个跨部门的协作过程，需要不同团队之间的密切配合和有效沟通。

1. 跨职能团队协作
   涉及到产品、研发、数据、销售、市场等多个团队。产品团队负责定义产品的愿景和需求，研发团队负责实现产品的功能，数据团队负责提供数据支持和模型训练，销售和市场团队负责推广产品和获取客户反馈。各个团队需要明确各自的职责和目标，相互协作，共同推进产品的进化。

2. 有效沟通机制
   建立有效的沟通机制是确保团队协作顺利进行的关键。定期召开跨部门会议，分享项目进展、问题和解决方案。同时，利用现代通信工具，如即时通讯软件、项目管理工具等，保持信息的及时传递和共享。此外，鼓励团队成员之间的开放沟通，及时解决出现的矛盾和问题。

以下是团队协作和沟通的关键要点：
|要点|描述|
|----|----|
|明确职责|各团队明确自己在产品进化过程中的职责和目标|
|定期沟通|通过定期会议等方式，分享项目进展和问题|
|信息共享|利用工具实现信息的及时传递和共享|
|开放沟通|鼓励团队成员之间开放交流，解决矛盾和问题|

下面是团队协作和沟通的流程图：

graph LR
    A[产品团队] --> B[跨部门会议]
    B --> C[研发团队]
    B --> D[数据团队]
    B --> E[销售团队]
    B --> F[市场团队]
    C --> B
    D --> B
    E --> B
    F --> B

变革管理与员工培训

引入 AI 技术意味着组织需要进行变革管理，同时为员工提供相应的培训，以适应新的工作方式和技术要求。

1. 变革管理
   组织需要认识到采用 AI 是一种范式转变，会对现有的工作流程、文化和组织结构产生影响。因此，需要制定变革管理计划，包括沟通变革的愿景和目标、管理员工的期望、处理内部的阻力等。例如，通过宣传 AI 技术带来的好处，让员工理解变革的必要性，减少他们的抵触情绪。

2. 员工培训
   为了让员工能够适应 AI 产品的开发和运营，需要提供相关的培训。培训内容可以包括 AI 基础知识、数据分析技能、新的工作流程等。可以通过内部培训、外部课程、在线学习等多种方式进行培训，确保员工具备必要的技能和知识。

以下是变革管理和员工培训的关键步骤：
|步骤|描述|
|----|----|
|变革规划|制定变革管理计划，明确变革的愿景和目标|
|沟通宣传|向员工宣传变革的好处和必要性，管理员工期望|
|培训需求分析|分析员工的培训需求，确定培训内容|
|培训实施|通过多种方式开展培训，提升员工技能|

下面是变革管理和员工培训的流程图：

graph LR
    A[变革规划] --> B[沟通宣传]
    B --> C[培训需求分析]
    C --> D[培训实施]

将传统软件产品进化为 AI 产品是一个系统工程，需要在数据准备、竞争分析、决策优化、团队协作、变革管理等多个方面进行努力。只有全面考虑这些因素，才能成功地将产品进化为具有竞争力的 AI 产品，为企业带来新的发展机遇。