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告別“抽獎”:B端產(chǎn)品經(jīng)理與AI協(xié)同畫原型的理性實踐

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AI在B端產(chǎn)品設計中的角色正在發(fā)生轉(zhuǎn)變——從畫師到思維加速器。本文揭秘一套四步協(xié)同法,教你如何讓AI成為高效的外腦,幫你完成需求解構、布局構思等關鍵思考環(huán)節(jié),從而在Axure中快速產(chǎn)出邏輯清晰的原型。

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不知你是否也經(jīng)歷過這樣的場景:看到別人用AI“唰”一下生成一張精美界面,興奮地打開工具,輸入“畫一個供應商管理后臺”,結果生成的頁面要么過于花哨,要么邏輯混亂,完全無法使用。試了幾次,就像在抽獎,大部分時候都是“謝謝惠顧”。

我們不得不承認,尤其是在業(yè)務邏輯復雜的B端領域,指望AI直接吐出可用的高保真原型,目前幾乎是個偽命題。

但這就意味著AI毫無用處嗎?

恰恰相反。

經(jīng)過一段時間的摸索我發(fā)現(xiàn):當我們不再把AI當作一個“畫師”,而是定位成一個“思維加速器”時,它的價值才真正開始浮現(xiàn)。

這篇文章,就是想和你聊聊,作為一個以Axure為主要陣地的B端產(chǎn)品經(jīng)理,我如何與AI協(xié)作,讓它幫我處理那些最耗神的“畫之前”的思考工作,而不是替代我拿起畫筆。

重新定位:你的“外腦”,而非“替手”

讓我們先達成一個共識:在B端,原型的核心價值是厘清業(yè)務邏輯、定義功能模塊、推演用戶流程。

視覺和交互細節(jié)很重要,但它們建立在堅固的結構之上。

因此,AI在其中的最佳角色,是作為一個不知疲倦、知識淵博的分析伙伴。

它能快速幫你發(fā)散、梳理和結構化信息,但它無法理解你公司獨特的業(yè)務規(guī)則和用戶微妙的操作習慣。

這就是人機協(xié)作的基石:你提供領域知識和最終決策,AI提供信息處理和靈感催化。

想通這一點,很多糾結就解開了。你不再抱怨它畫得丑,而是會思考:如何向它提出更好的問題?

四步協(xié)同法:從“描述不清”到“框架清晰”

下面這套工作流,是我在日常工作中逐漸摸索出來的,它圍繞一個核心:用對話驅(qū)動思考,用思考指導繪制。

第一步:需求解構 —— 讓AI幫你畫“思維導圖”

當你接到一個模糊的新任務時,比如“做個績效看板模塊”,別急著打開Axure。先打開一個文本AI(如ChatGPT)。

糟糕的提問:“畫一個績效看板原型?!?/p>

正確的啟動:

“假設你是資深B端SaaS產(chǎn)品專家,我們需要為一個企業(yè)內(nèi)部管理系統(tǒng)設計‘績效看板’模塊。請先幫我分析,這個模塊可能涉及哪幾個核心維度(例如組織績效、個人績效、項目績效等)?并為每個維度列舉35個關鍵指標。最后,用Markdown列表和層級關系展示出來?!?/p>

這個對話過程,本質(zhì)上是在強迫你自己把模糊的需求結構化。

AI的回復會給你一個起點,你可以接著追問:“從管理層視角看,組織績效看板最需要實現(xiàn)的三個業(yè)務目標是什么?” 幾輪下來,一份清晰的功能清單和模塊關聯(lián)圖就出來了。

這比你對著白屏冥思苦想高效得多。

第二步:布局構思 —— 向AI要“描述”,而不是“圖片”

接下來進入頁面布局。這時很多人會掉進“抽獎陷阱”,直接讓AI生圖。

我的建議是:忍住。

更好的做法:繼續(xù)使用文本AI,向它索要“布局描述”。

例如:

“基于剛才討論的績效看板,現(xiàn)在需要設計一個面向部門經(jīng)理的儀表盤首頁。請用文字詳細描述一個合理的頁面布局:頂部放什么,左側(cè)導航如何設置,主體部分應采用什么結構(比如總分結構?),核心數(shù)據(jù)指標建議用什么圖表(趨勢圖、儀表盤、排行榜)呈現(xiàn)?請分區(qū)塊描述?!?/p>

你會得到一份詳細的文字版設計稿。

這份稿子的價值在于:它沒有具體的視覺干擾,只聚焦于信息架構和空間分配。你直接依據(jù)這份描述,在Axure里拖拽線框組件,速度會非??欤宜悸非逦?。

第三步:提示詞進階 —— 把AI當成“聰明的實習生”

要讓AI真正成為合格伙伴,需要一點“管理技巧”。

核心在于結構化你的指令,我總結了一個簡單的公式:背景 + 角色 + 具體任務 + 輸出格式。

舉個例子,當需要設計一個復雜表單時:

“(背景)我們正在設計一個制造業(yè)的‘設備報修單’創(chuàng)建頁面,(角色)你是一位熟悉B端復雜表單交互的設計師,(具體任務)請思考并列出用戶填寫時可能需要的所有字段,并特別說明哪些字段需要聯(lián)動顯示(如下拉選擇A后,才出現(xiàn)字段B),哪些需要做復雜驗證。(輸出格式)請用表格列出,字段名、類型、聯(lián)動邏輯、校驗規(guī)則。”

這樣的指令,產(chǎn)出的結果會直接逼近你的業(yè)務邏輯層,可用性極高。

記?。耗忝枋龅迷较裨诮o一個聰明的實習生派活,結果就越靠譜。

第四步:人性化精修 —— 注入靈魂的必須由你完成

AI給了你框架、清單和靈感,但最后一步,必須由你在Axure中完成。這才是產(chǎn)品經(jīng)理的核心價值區(qū):

  • 串聯(lián)業(yè)務流:把AI生成的離散頁面,用Axure的交互鏈接起來,構建完整的流程。

  • 定義細節(jié)狀態(tài):思考并繪制空狀態(tài)、加載狀態(tài)、錯誤提示等AI難以考慮周全的細節(jié)。

  • 注入產(chǎn)品靈魂:判斷哪些功能是核心,哪些可以后置;平衡業(yè)務的復雜度和用戶的操作體驗;確保與整個產(chǎn)品體系的設計語言一致。


你會發(fā)現(xiàn),當把前面“思考型”的臟活累活交給AI后,你在這里的時間反而更充裕了,可以專注于更本質(zhì)的價值創(chuàng)造。

思維進化:AI在重塑我們,而非崗位

這種協(xié)作模式用久了,你會感受到一些更深層的變化。它倒逼著你提升結構化表達和邏輯抽象的能力——因為只有這樣,你才能指揮好AI。

你的工作重心,正從“如何畫好這個圖表”向“如何定義這個圖表背后的業(yè)務目標”遷移。

對于資深產(chǎn)品經(jīng)理來說,這套方法更是一種賦能杠桿。

你可以快速用AI生成多個初步方案作為討論的“靶子”,激發(fā)團隊更高效的碰撞;也可以將成熟的業(yè)務模塊描述固化下來,變成團隊的“提示詞知識庫”,提升整個團隊的原型構思效率。

最后說句實在的,工具永遠在進化,但核心從未改變。AI的強大,恰恰讓我們產(chǎn)品經(jīng)理回歸本位:理解業(yè)務、洞察人性、做出決策。它讓我們從“原型技工”的重復中解脫一部分,更有機會成為真正的“產(chǎn)品設計師”。

所以,別再和AI玩“抽獎”了。

試著把它拉到身邊,當成你的“副駕駛”。你掌握方向盤和目的地,而它,能幫你更高效地查看地圖、預警路況,讓你們一起,更快地駛向終點。

本文來自公眾號:產(chǎn)品方法論集散地 作者:Serencry

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