过去10年做产品靠经验, 未来AI产品靠这5条底层原则

过去十年，产品靠经验和直觉；未来十年，AI产品将靠系统化的底层逻辑。本篇提出5条核心原则，带你从“造感觉”到“造系统”，迈向真正可扩展、可复制的产品策略。

作为一名每天都在评测AI工具、研究产品体验的产品经理，Echo常常被问一个问题：

“AI产品的设计逻辑，和传统产品有什么本质不同吗？”

答案是：没有想象中那么不同。

AI并不是颠覆一切的黑魔法，它依然要遵守那些最基础的产品设计原则。

只是——它让我们有机会重做一遍。

这篇文章，Echo想结合实际工作经验，

讲讲目前做AI产品最有效的5个设计原则。

5条AI产品设计原则

尊重传统设计理论，不盲目颠覆

选择高频、繁琐、容错强的场景

降低输入成本，避免问答式交互

控制AI占比，留足人机协作空间

输出“参考答案”，而非标准答案

下面展开讲讲，每一条背后，都有一个真实产品撑腰。

1.尊重传统设计理论，不盲目颠覆

AI不等于一切重来。用户的心智没有变，对产品的预期也没变。

AI能力再强，也不能牺牲熟悉感和操作心智。

传统的产品结构和可用性原则，如⽤户体验要素、尼尔森⼗⼤可⽤性原则，依然是底线。

尼尔森⼗⼤可⽤性原则

1.系统状态可见性

2.系统与现实世界匹配

3.用户控制与自由

4.一致性与标准化

5.错误预防

6.识别而非记忆

7.灵活性与效率

8.美观且简约的设计

9.帮助用户识别、诊断和修复错误

10.帮助和文档

2.选择高频、繁琐、容错强的场景

AI最适合落地的场景，必须满足3个关键词：高频×繁琐×容错强。

Echo常用的判断方式是：这个任务用户做得够多吗？做起来烦不烦？AI做错了，用户能不能轻松发现/修改？

正面案例：

Gamma.app（AI做PPT）高频：很多人每周都要做演示；繁琐：排版、结构、找图都很烦；容错强：AI给错一个标题，用户能马上改。所以它做得轻、快、有用——不会替你写论文，但能帮你快速起草一套还像样的PPT。

反面案例：

NumbersStation（AI数据分析）场景选得太重：让用户上传数据库→生成洞察→输出结论。问题是：AI误判一个字段，用户可能根本发现不了。这类高风险、高结果依赖的任务，不适合早期落地。

别想着把最复杂的事交给AI，选对场景，比功能先进更重要。

3.降低输入门槛，避免“答题式”交互

Echo见过太多工具，打开就丢给用户一个空白输入框：“请描述你想要什么。”

这对普通人来说，就是一道“不会写”的主观题。

举个正面案例：

NotionAI不是新建一个“AI页面”，也不是让你打开另一个App，而是把AI集成在原本的文字工作流里。你写一段文字，它在底下浮出建议：“继续编写？”、“添加摘要？”用户完全不需要改变操作路径，AI只是润物细无声地出现。

再看一个反面案例：

Spellbook（AI合同工具）一上来就让用户输入一段复杂prompt：“请以加拿大商业法的标准，帮我检查这份NDA第四条。”普通用户根本不知道该怎么写，典型的“AI强，交互弱”。

AI产品不是考试工具，而是写作搭子。交互形式越简单，用户留存越高。

4.控制AI占比，让用户参与决策

别让AI抢了用户的存在感。

用户希望AI来帮忙，不是来替他做主。

正面例子：

Krea.ai（AI视觉草图工具）用户上传手绘草图+关键词，AI实时生成图像，但整个过程中，用户可以滑动控制风格强度、局部生成比例、重新打光等。控制权始终在用户手里。

反例：

RunwayGen-2（AI视频工具）虽然效果惊艳，但交互是“上传prompt→等30秒→看AI生成的视频”，完全黑盒体验。很酷，但不一定适合需要控制精度的商业用户。

AI工具不该太“自我”，越是给用户参与感，用户越能信任它。

5.提供参考答案，而非“唯一解”

AI应提供参考答案而非标准答案，特别是在专业领域或可能产生误导的场景。因为AI可能出错且无法承担后果。

看一个负面案例：

美国律师虚构案例事件——2023年律师使用ChatGPT生成法律简报，包含6个虚构案例引用，被法官罚款5000美元，判定为”恶意行为”和”虚假陈述”。

解决办法：

在产品页面增加免责声明，如内容由AI大模型生成，也可以添加”请仔细甄别”等提示语。

正面案例：豆包、kimi

Echo的最后建议

如果你正在做一个AI工具，或者考虑怎么把AI能力接入现有产品，建议你反复思考这两句话：

AI不应该是替代用户，而是增强用户。

一个AI工具，仍然是一款“产品”，设计逻辑不能缺席。

真正好用的AI工具，从来不是炫技的，而是那些“用完让人省事”的。

回到最本质的问题：你有没有让用户“更轻松地完成目标”？