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产品人人都是产品经理·黄哈哈哈··AI 生成
从“会用 AI ”到“会做 AI 产品”，中间差的是什么？
本文从AI会议任务提取的实际场景出发，指出“会用AI”和“会做AI产品”的本质差异：前者追求自动化，后者懂得保留判断权在人手里。作者拆解了六个关键维度（需求、数据、流程等），强调必须保留原句、提供证据链、人工核对，并通过一个典型的语义转换错误（“周五再决定”被误标为“周五前完成”）来说明，产品设计的第一原则是不替人做未定的决定。适合正在或计划开发AI应用的产品经理、技术负责人阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍从“会用AI”到“会做AI产品”的核心差距在于：产品设计应当保留判断权在人手里，而不是追求全自动化；AI应生成带来源的草稿，经人工确认后再转为正式任务。
- ▍AI产品设计的首要原则是不要替人做未定的决定；一个错误的任务转换（如将“周五再决定”变成“周五前完成”）可能直接导致业务事故。
- 01原句被错误转换的案例：会议中“周五再决定要不要采购”被系统整理成“周五前完成采购”，两者含义和业务后果完全不同。
- 02AI会议任务提取应遵循六个维度：需求（人工基线）、数据（来源与可见范围）、流程（草稿→正式任务）、评估、成本、运营，每个维度都需要留下可追溯的证据。
- 03数据层面的常见坑：会议转写的来源、发言人“小林”的账号映射、会议日期与时区、“下周”的参照点等，系统查不到就应该显示“待核对”，而不是让模型猜测。
- 04流程层面最不能省的是回读防护：系统超时不显示“已创建”，重复点击不生成重复任务，否则用户信任一次崩溃。
- 05一个常被忽略的成本是复核成本：用户为了放心而重听整段会议录音，如果核对时间比人工整理还长，AI功能就不成立。
- 06小范围试用应关注五件事：核对一条任务的时间、漏项与错项的内容、确认后是否真实写入、失败后能否完成工作、单条任务的人工复核成本。
- 07模型与提示词更换后，必须用同一套测试样本回归验证，才能判断改动是否真正解决了问题，而非碰巧对了一次。
反方 / 局限
- — 文章隐含的局限：本文讨论的场景聚焦于内部会议任务提取，未涉及开放性对话、跨语言转写或更复杂的决策推理场景，其方法论在更通用的AI产品设计中可能不完全适用。
- — 文中强调人工核对与证据链，但未量化这种流程对团队规模和成本的具体影响——对于小型团队或低频使用场景，这套严密的流程可能过于沉重。
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