人工智慧產品管理

這包括判斷 AI 是否合適、定義可接受的失敗，以及規劃評估與運作。高模型分數並不代表某功能一定幫助使用者。

重點摘要

• 先從使用者問題說起。
• 分開模型和產品量測。
• 計畫失敗處理與持續評估。

從任務本身及目前的替代方案開始。辨識使用者想完成的任務、他們的困難，以及成功成果的樣貌。在投入增加複雜度前，先比較基於模型的方法與更簡單的軟體或更清晰的流程。將模型指標與產品指標分開。預測準確度、檢索召回率或輸出偏好能幫助診斷系統。任務完成度、使用者努力、錯誤復原及有用結果的成本，會評估產品是否真的改善了工作流程。定義可接受行為的界限。包含未支援的請求、不確定性、延遲，以及需要審查的行動。規劃使用者在模型無法協助時，如何修正錯誤、取消工作或尋求其他路徑。發布時附上明確的評估與監控計畫。記錄模型與提示版本，衡量代表性使用者與任務的結果，並調查迴歸分析。避免在產品尚未在實際操作條件下有證據前，將示範變成籠統的承諾。

1. 想像一位客服助理在變更後關閉更多工單，但客戶卻重新開啟許多工單。
2. 衡量已解決的問題，並與結案率一同重複聯絡。
3. 調查這項變更是否改善了答案，還是僅僅讓未解決工作標記為完成變得更容易。

建構範例將操作數量與其所代表的使用者結果分開。