尊龙凯时人生就是博官网登录AI技术的爆发，让我们加速向AI时代进发，大模型的出现，更是给产品设计带来了更多构建可能性。那么，我们是否可以用AI来重做B端产品？如果可以，又能怎么做？本文结合两个案例来做了解读，一起来看一下。

　　AI技术的爆发，让我们加速向AI时代进发，大模型的出现，更是给产品设计带来了更多构建可能性。那么，我们是否可以用AI来重做B端产品？如果可以，又能怎么做？本文结合两个案例来做了解读，一起来看一下。

　　经过一段时间的摸索，又有了新思考与新案例，姑且算是上篇的姊妹篇吧（是否还有堂妹、表姐篇？暂未可知，就像Sora一样，谁曾想到它进化速度之快呢）。

　　微软对其全产品线（包含IE浏览器、Windows系统、必应、Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等）进行了AI升级，以及对OpenAI的几百亿投资，可见其是最早All in AI的大厂之一，用他们的话说：Age of Copilot（直白翻译就是：AI 助手的时代来了）。

　　咱们没办法对其全线产品进行分析，所以就选择日常使用比较多的产品入手，算是一种管中窥豹吧。

　　Word是一款文档写作工具，效率是其核心。笔者当年使用它的时候，最痛苦的记忆就是排版。

　　无论是你自己写内容，或者你从其他地方复制内容到Word后，对应的格式之间的调整，也是一大工作量。

　　一句话总结：Copilot就是一个懂写作、懂Word技巧、随叫随到的“邻家小姐姐”，可以无偿且不抱怨的帮你创作、编辑、总结、重写以及给你建议。

　　一句话总结：Copilot就是一个懂写作、懂Word技巧、随叫随到的“邻家小姐姐”，可以无偿且不抱怨的帮你创作、编辑、总结、重写以及给你建议。

　　一句话总结：Copilot就是一个懂Excel的专家，也是一个数据分析师，还是一个商业大拿，可以让小白也玩转Excel，有数据分析与商业决策能力。

　　一句话总结：Copilot就是一个懂Excel的专家，也是一个数据分析师，还是一个商业大拿，可以让小白也玩转Excel，有数据分析与商业决策能力。

　　与Excel类似，在AI之前它面临的痛点是效率问题：如何通过更短时间生成一份精美的PPT。PPT模板解决了部分问题，但依然解决不了根本性的问题：强大且复杂的系统，如何更小白的客户也能制作精美PPT？

　　一句话总结：Copilot是一个拥有无数模板的助理，懂PowerPoint所有功能与用法，还懂内容的专家，免费即可帮你干活。

　　一句话总结：Copilot是一个拥有无数模板的助理，懂PowerPoint所有功能与用法，还懂内容的专家，免费即可帮你干活。

　　1）产品定位：它们都是以UGC（用户生成内容）为主的工具型产品，核心价值是效率；

　　2）用户与功能：它们都是拥有大量用户，且功能成熟强大的产品，却也因此对用户产生了复杂性。系统陷入“越迭代，越强大；越强大，越复杂”的恶性循环之中；

　　3）产品交互：它们都是基于上一代交互所做的产品。即用户通过鼠标（电脑上）或手指（手机上）与系统进行指令互。比如你点击【新建】按钮，系统将其转换成一个计算机的“指令”，最终执行新建任务。

　　4）使用场景：它们的生产流程都是：用户学习-用户新建-用户输入-用户编辑/调整-用户分析/总结-用户决策-用户使用。它不具备创造性与思考能力，全依赖使用者自身。这就像你要挂一幅画到自家墙上，钻头只能帮你打洞，剩下的一切都得依赖你。

　　借助AI能力，它们延伸出来一个新的角色：Microsoft Copilot，通过它重做现有所有产品，解决此前无法解决或效率有待提高的问题。

　　1）产品定位：由单一效率工具转变为以效率+智能双价值为核心的产品。即在保持UGC不变的前提下，新增了AIGC（AI生成内容）为辅，变成双重内容生产机制，从根本上重塑了一款产品的价值，让一款工具变成了工具+“助手”（相当于给自己的大脑，新增了一个“大脑”）；

　　2）用户与功能：用户群体保持不变，现有完整功能不变。但开辟一条新的产品路径，打碎原先功能之间的连续性与依赖性，破除复杂规则的学习成本，变成按需使用，自动推荐的功能。

　　此与教育行业的教学大纲与知识图谱逻辑类似。教学大纲是连续且前后依赖，以老师为中心进行授课，所有人统一标准、统一进度；知识图谱则是网状的，相互之间不一定要连续与依赖，以学员为中心进行学习，每个人都有自己的学习知识点与进度。

　　3）产品交互：保持鼠标/手指交互方式的前提下，同时增加多模态交互方式，让用户可用自然语言与系统完成交互，而不是必须通过鼠标/手指。比如可通过键盘输入文本“新建一个文件”，或输入一个文件，或是一个操作等，均可完成与系统的交互，最终完成目标任务。

　　4）使用场景：围绕用户的全使用流程，重塑使用场景，提供新能力与新体验，让小白级别的用户，也可达到专家级别的内容输出。

　　从现有信息看，他们对AI的应用是分两种不同产品架构落地：链路节点嵌入式、全功能集合中心式。目前已落地的是前者，后者还在研发中。

　　它的逻辑是“产品+AI”，即通过梳理现有产品的全用户场景中的使用节点或触点，在不打断用户当前使用流程的前提下，自动根据用户操作发现需求点，并提供对应可能得解决方案。

　　它的逻辑是“AI+产品”，即基于现在AI的多模态交互方式，采用统一入口的方式，重做购物体验。

　　它的定位是：购物助手。解决用户不知道怎么找到目标商品，不知道如何挑选商品等问题，可以基于一个大概的想法，辅助你完成购物。

　　这个逻辑与Microsoft Copilot一致。即用户在不知道自己需求（或大概有个想法）的情况下，可以直接进入【购物助手】界面，通过自然语言跟助手聊天的方式，完成【逛-找-看-对比-客服-购买-售后】的全链路购物体验。

　　这就好比你有一个在购物方面是专家级别的“闺蜜”，它既懂海量商品，又有购物经验，又能讲价，又能帮你找优惠券，还能帮你推荐产品，找平替，还能直接帮你看评价，下单等等。你只是在跟她聊天的过程中，即可完成最终购物。

　　当然，目前这种方式的产品，天猫还处于研发中，笔者也并未看到真实情况，只是基于其团队分享的内容，做出的合理推断。如有误导或错误指出，请及时指出。

　　你可能会问：它都没上线，你也没体验过，也不是实际参与人，为什么还要分享？

　　笔者之前对于用AI重做产品的思路，被Microsoft Copilot、有赞的智能运营助手等产品，先入为主地完成了思维禁锢，认为最佳产品形态（甚至唯一产品形态），就只能是全功能集合中心式，而忽略了链路节点嵌入式，以及不同助手的产品定位与产品形态。

　　1）从目前信息来看，几乎所有愿意“All in AI”的企业（如微软、钉钉、有赞等），最大的共识是遵循“用AI将现有产品重做一遍”的落地方案，而不是用AI新做一款新产品。

　　2）关于如何用AI重做现有产品（含B端和C端）？目前比较已有两种比较成熟的产品架构，对应两种不同产品形态。

　　3）关于SaaS产品如何落地AI（含已落地场景），目前还比较早期，投入不够，产品架构与定位不是特别清楚。

　　4）如果SaaS产品要落地AI，综上分析可知：依然可遵循两种产品架构和两种产品形态展开。