產品經理在評估 AI 解決方案時，除了關注表層的功能應用，也需要提出底層技術架構對產品實際效能的關鍵影響，像是 AI 生成商品敘述、AI 客服聊天機器人、AI 店員等，在各種 AI 應用的場景，都需要讓 B 端企業願意為 AI 解決方案付費，才能算是一個健康的產品商業模式。
一、技術創新如何轉化為商業價值
⠀⠀這 1-2 年在設計「AI 生成 OOO」相關功能時，第一直覺想到的是「讓工作更快速」、「節省人力時間」、「提高生產效率」，但我後來發現這個出發點還不夠精準，需要轉換成「更有營收的字眼」，才能讓企業決策者更有感。
當產品經理在追求 AI 如何提升效率時，實際上客戶想聽到的是「這些效率的提升，最終能為我們帶來多少實際收益？」，因此也讓我重新思考 AI 功能的價值溝通方式，像是：
- 原本 5 個人的上架工作，透過 AI 自動化上架，只要 1 個人即可。
- 原本 1 天可以上架 100 個商品，透過 AI 自動化上架，可以 1 天 1500 個。
- 原本商品文案、商品圖片需要外包給文案寫手、設計師，現在透過 AI 幫手，只要 OO 元就可以做到 2 人的工作量。
⠀⠀
不能單純強調 AI 能多快完成任務，而是更注重它如何創造實際的商業價值，將價值用更具體的數字描述，例如從「提升效率」改成「將 5 人的工作量轉化為 1 人就能完成，每月可節省人力成本約 20 萬元」，在企業採購端就能更清楚該功能的投資回報。
⠀⠀
⠀⠀
二、建立 AI 價值評估框架
⠀⠀
為了讓 AI 功能的價值更容易被理解和接受，產品經理需要建立價值評估框架，可包含三個核心維度：直接效益、間接效益與策略效益。
⠀⠀
（一）直接效益評估
可以立即觀察到的成本節省和效率提升上的效益，以 AI 自動生成商品文案為例，包含：
- 降低人力成本：將內容生產的人力成本降低 60%
- 提升生產效率：單位時間內的內容產出量提升 300%
- 加快處理速度：從接收任務到完成發布的時間縮短 75%
⠀⠀
（二）間接效益評估
間接效益往往不那麼明顯，但對企業的長期發展同樣重要，包括：
- 提升內容品質：內容錯誤率降低 80%，專業術語使用準確度提升 95%
- 改善對外口徑：跨管道的客服回覆訊息一致性提升 90%
- 提高員工滿意：減少員工重複性工作，專注於更具創造性的任務
⠀⠀
（三）策略效益評估
策略效益關注 AI 功能對企業長期競爭力的影響：
- 提高市場競爭：相比競爭對手提供更有特殊賣點的方案
- 提升品牌價值：協助客戶維持對外輸出品質，建立品牌形象
- 建立創新基礎：協助內部員工掌握 AI 應用能力，為未來發展定基礎⠀⠀
⠀⠀
⠀⠀
三、數據驅動的價值論證
⠀⠀
掌握上述的價值評估框架後，下一個步驟是設計能夠有效說服決策者的方案（Before/After）。
可以透過 A/B 測試，展現 AI 功能帶來的正面影響：
- 使用者參與度：AI 生成的商品描述比原本商品多 20% 點擊率
- 轉化率提升：AI 購物推薦，比原本優惠活動增加 20% 轉化率
- 客戶滿意度：AI 客服機器人，滿意度增加 40%，客戶投訴減少 25%
⠀⠀
將抽象數據轉化為商業場景，能幫助決策者更直觀理解 AI 價值，同時也要特別強調 AI 功能帶來的持續性競爭優勢：
- 學習能力：AI 系統能夠持續優化，擴充到其他人力密集的操作介面
- 案例分析：隨著數據積累，能持續創造不同 Showcase
⠀⠀
⠀⠀
四、總結
⠀⠀
這篇雖然提到產品經理如何將 AI 價值最大化，但在導入 AI 功能時，仍建議採用階段性的導入策略，從小規模開始，並且要確認潛在的部門利害影響。
例如為了導入 AI 功能，可能會造成另一個部門的人員沒工作，或是讓對方感受到 AI 功能對他們的威脅，就很容易被阻擋，因此在提案時就要特別留意。
如對這系列文章有興趣可以再觀看：
