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2023-07-07
本文定位是一篇AI从业者共享一些大模型对个人规划理念带来的冲击，关于大模型的技能开展更多给出一些二次考虑内容，原始的技能文献不会直接转移或者详细解说，不过谈及到的每个部分的技能都附带了文献来历，可供自行翻阅。
写这篇文章的动机之一是关于大模型的社群评论过于低质，并且从大模型呈现到现在，有意义的文章大多都围绕模型自身的技能研讨和工程复现进行，很少有人从非纯粹的技能层面评论一些大模型关于规划理念和职业相关方剧变的考虑，因而期望能够通过共享自己的考虑吸引更多愿意深度考虑这件长时间时机的人。
这些关于现在的从业人士门槛、职业开展、使用场景都具有很大的影响。作为一个一直在AI职业中的参与者，我把自己更多从非技能研讨层面的考虑和实践经验记录下来，汇总成关于大模型年代AI的规划和看待问题的新方法。
本文视角其实更多的是站在AI规划的视角上评论问题，关于商业模式、技能原理等等会简短带过，不会做过深的深入，本文更多的评论根据当下的研讨产生的一些考虑，关于研讨信息仅会供给一些引用链接，核心在于评论下AI规划的方法以及未来展望的看法。本文方案会集共享以下几个问题的考虑：
如果你是资深的AI职业规划人员，关于这些问题已经有了答案，期望你能够直接拉到文章最后，联络到我和我评论下大模型关于你的规划方法产生了什么样的冲击和改变。如果你是非从业人员，看完我的考虑之后，不知道你是不是觉得自己也理解了AI产品该如何规划，也能够开始做AI的规划工作了。
在大模型呈现以前，结合曩昔的实践经验，我将AI产品的规划总结为四个阶段：方针界说阶段，收益预算阶段，规划阶段，迭代阶段，下面结合一些实践的案例共享一些个人考虑。
在评论AI产品的方针界说时，实际上与其他类型产品的方针界说相差并不太大，因为AI产品本质上还是以一种更高效的方法在解决实际业务问题，因而这个方面就不要点谈到，会在下面环节的案例里穿插一些。
例如，针对面向消费者（To C）的产品，重视增加曲线是否到达天然传达率、产品是否跨过了技能采用生命周期等等。
而针对面向企业（To B）的产品，需求重视利益相关方的市场收益、客户认知，还有特殊的奢侈品和礼品类产品逻辑。
仅有的差异在于，曩昔AI的产品规划需求额定重视【技能可达性】，另一方面因为客户基本上彻底不懂AI，不能盼望客户供给关于他地点职业的AI规划思路，而是需求想办法先把自己变成客户职业的专家，告知客户需求什么，就像拿着锤子找钉子，这一点和一般的规划有很大不同。
关于商业方面的方针设定问题，许多业界大咖已经在商业分析、OKR、增加等范畴有深刻的时间和研讨，就不布鼓雷门了，这儿强烈推荐我们直接重视刘润老师，作为刘润老师的五年死忠粉，他关于商业思想和方法，尤其是前期的很多内容总能给我带来极大的启发和帮助。
收益预算是在关于相关职业或者方针场景具有必定了解之后，决议是否要投入这块市场或需求场景，以及以什么样的投入力度进入，资深的规划者在预算收益之后，基本就已经确定好大致的规划方案了。一般来讲，收益预算会分为三个部分。