比如说对于C端的消费者而言，解决同一需求同一类型的不同产品产生效用值是不一样的，C端消费者会选择在他们主观认识当中效用最高的产品。
AI技术虽然听起来很高端，但也是技术，技术本身并不产生任何价值，技术必须被应用于产品之中，才会具有产生价值的可能性。
二、场景适配，产生效用在产品圈子里面，有一个很经典的锤子和钉子的故事，作为一个产品人，你是拿着锤子找钉子呢，还是先看到钉子在找锤子？因为本人的专业是AI算法专业出身，曾经一度也遇到了拿着锤子找钉子的窘境。
AI技术和场景适配么？——四象限的适配方格
在2015年到2019这段时间，AI被吹上了天，街头小巷都可以听到别人在讨论人工智能，很多AI从业者也都认为AI技术很好，看到一个场景，就总想把它与AI技术相结合，于是就陷入了“手拿锤子，满世界找钉子”的一种状态。从AI技术的单一维度来看，总认为AI技术可以适应到很多的场景，但如果从现实角度来看，是不是在现在现实情况的约束下，一些旧的技术比AI技术更适合。
AI技术也是一种技术，技术就有属于他的优势和劣势，没有绝对的好与坏，只有将合适的技术与合适的场景相匹配起来，才能打造出一款具有使用价值和交易价值的AI产品。
借鉴于一些管理学的四象限的方法以及一些前人所思考的结果，我们将AI产生作用的对象是人还是物和场景是否是标准的场景组成一个四象限方格，来解决场景适配问题。
文章插图
在这方格的四象限当中，AI与场景有着不一样的适用程度。
非标和标准，指的是一个场景标准化的程度。
比如说在零售场景当中，有很多标准面单的产生，在计算机视觉没有很大突破之前，都是依靠于人工进行操作，人工识别面单，并将面单当中的内容输入到计算机当中，这就是一个很好且简单的场景。场景的标准化极高，且其作用对象是人，能够代替人工进行识别和输入，这就是一个很适合于AI的简单场景。
再比如说，闲聊对话小机器人，作用对象是人，且其场景的标准化程度极低，是一个难度非常高的场景。
用户有时候感觉对话的小机器人就是个人工智障，其主要原因就是机器完全不能理解的人多变灵活且复杂的意图，至今很多的闲聊式对话小机器人都做的都不尽人意。但是将其场景做一个限定，变成垂直领域的小机器人，比如说电商领域的售后客服，通过对于场景的细致分类和把握，其实用度大大提高，进行人机分流，AI客服小机器人的价值大大提高。
这个四象限方格图有助于AI产品经理去思考AI技术和产品是否适配的思考。其实不管是满世界找钉子，还是先看钉子再找锤子，只要能找到最适配的场景，那么就是最好的方法，关键在于判断出场景是否适配的法则。
在场景适配的情况下，你就得去思考你的用户，你为你的用户提供了什么样的效用。如果你的用户认可你的产品所带来的效用，其认为这个效用大于其所支付的代价，那么这个效用的交易就会相对的产生，为交易双方都带了价值。
三、AI产品经理AI产品经理顾名思义，就是对于AI产品进行全面管理的专业人士，在对AI产品经理进行阐述之前，笔者在Boss直聘、阿里招聘官网、腾讯招聘官网都看了大量相关的一些招聘信息。
抽象出来，三个对于AI产品经理的要求：
- 通用的产品经理基础能力；
- 对于AI技术的理解能力（NLP、CV等特定领域的技术理解）；
- 深度了解业务场景，并具有较高的理解和规划能力。
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