为什么要打造 AI 产品
原因很简单，人工智能应用可自动化您的业务流程，改善决策，并助力更快达成业务目标。据埃森哲的一份报告，到2035年，人工智能有可能使一些发达国家的经济增长率翻倍。此外，到2025年，全球人工智能软件市场规模预计将达1260亿美元。
下面是人工智能为企业带来的部分优势
提高效率和生产率
人工智能技术在提高各行各业的效率和生产力方面起着重要作用。通过自动化重复和耗时的任务，人工智能使得员工能专注于更具战略性和创造性的工作。例如，在客户服务中，人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手能全天候处理查询，提供即时响应，并使人工代理能处理更复杂的问题。这不仅降低了运营成本，还确保了无缝且快速的客户体验，从而提高了整体效率。
收入增长和市场扩张
人工智能是市场增长和扩张的强大动力。AI 支持的个性化可以根据个人喜好定制产品推荐和营销活动，导致销售额增长和客户参与度提高。此外，人工智能的市场细分和客户行为分析能力使组织能够识别未开发的市场机会和利基细分市场。企业可以凭借这些见解成功进入新市场并扩展其产品，进一步提高收入和市场份额。
优化决策
AI的强项在于其能够快速、准确地处理大量数据。AI算法通过分析这些数据，提供有意义的洞察，帮助组织做出更明智的数据驱动型决策。例如，预测分析能预测市场趋势和客户行为，使企业在应对市场变化时具有优势。借助AI的支持，决策者可以更加自信地优化资源分配、完善战略，并在不确定的环境中游刃有余，从而做出更好的决策。
持续创新，建立竞争优势
早期采用人工智能技术的企业能够享有巨大的竞争优势。利用人工智能进行运营优化、市场趋势预测和快速响应客户需求，企业可以超越竞争对手。人工智能具备识别新产品创意、简化研发流程、提高产品质量的能力，从而促进创新。这种持续的改进周期可以确保组织保持领先地位，并且在不断变化的商业环境中保持适应性和创新能力。
研发 AI 产品存在的挑战
1.数据质量和可用性：获取高质量数据对于训练强大的人工智能模型至关重要。然而，获取干净、多样和相关的数据可能具有挑战性且耗时较长；
2.模型的可解释性：人工智能模型，尤其是深度学习算法，可能非常复杂且难以解释。理解人工智能模型是如何得出决策的，这对信任和问责至关重要；
3.道德考量：人工智能产品的设计必须考虑道德因素，避免偏见，确保隐私保护，并解决潜在的社会影响；
4.成本和资源限制：开发基于人工智能的产品可能成本高昂，需要熟练的人工智能专家、计算资源和时间投资；
5. 用户接受度：说服用户采用和信任人工智能驱动的产品可能具有挑战性，特别是如果他们认为人工智能会威胁到他们的工作或隐私；
6. 不断适应和改进：要保持相关性和有效性，就必须进行持续监控、维护和更新。
如何打造一款新产品
构思方案
这个阶段的关键是了解您为什么要尝试使用人工智能解决特定的问题。在这个阶段，您需要弄清楚手头问题的基本情况，并定位问题中最紧迫的关键点，这需要收集有关待解决定问题的定性和定量数据。该阶段最重要的是创造力——集思广益发掘潜在的解决方案，然后分析这些解决方案，确定是否需要进一步探索。
定义 MVP
我们已经从第一步中获得了所有关于问题和潜在解决方案的反馈，这个阶段我们要根据这些想法构建一个计划。首选是筛选我们在第一阶段产生的想法并选择最具有潜力的解决方案。我们需要在该阶段定义产品所需的最小功能集合。 就模型而言，我们需要定义一些衡量模型性能的指标，这些指标将明确模型需要达到的最小性能，以便成为一个合格的最小可行性产品。
产品研发
这个阶段本质是我们的第一个冲刺，目的是将前面阶段规划的 MVP 落地并验证其是否实现了产品-市场匹配（Product-Market Fit）。我们将在这个阶段引入产品经理、软件工程师、ML工程师、UI/UX 人员和项目经理来创建 MVP，并实现期望的执行结果。
推广
对于人工智能产品，推广需要受到特别的审查，因为人工智能市场竞争激烈，企业容易陷入政策和沟通的泥潭。如果过多地介绍产品，可能会泄露太多的技术细节。甚至是面临过度宣传产品的批评。我们可以非常有信心地说，大多数公司在人工智能产品方面都犯了沟通方面的错误。在这一步中，您需要与所有利益相关者就如何最好地向外界传达产品功能达成一致。
校准
产品上线并不是流程的终点，至此我们将开启螺旋式的产品迭代。这个阶段我们会听取用户的反馈，监控产品的执行情况、跟踪技术的发展，并通过持续的迭代调整保证产品活力。这个阶段我们要关注产品质量和性能是否符合预期, 同时积极探索和定义新的目标。