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本文討論了人工智能背后B端設計師的機會，包括AI產品帶來的設計機會以及如何平衡成本與收益。文中提出了多種應用場景，如利用AI自動化完成復雜篩選、規則配置，以及在客服類產品中應用AI等。

對于設計師來說，我們要關注的不光是 AI 產品的使用，我們還要明白，AI 會給我們帶來哪些設計上的機會。

關于這部分，最近在求職的同學應該深有感觸，面試過程中經常會被問到：“現如今 AI 大行其道，請問你覺得 AI 應該如何與 B 端產品進行結合？”

今天我們就來聊聊 AI 背后的 B 端設計師的機會點。

一、如何理解AI產品

在試用過非常多的 AI 產品后，我覺得主要會有兩個要點：成本、收益。

1. 成本

主要是我們在體驗時，需要注冊、購買，甚至有的產品需要為 AI 功能單獨付費，這就是金錢成本。比如 MJ、ChatGPT 幾乎都需要付費來進行使用

而在使用 AI 產品時，通常我們需要進行系統的學習，同時在讓 AI 產品進行服務時，我們需要錄入大量的信息，來告訴 AI 我要想要什么，這是信息成本。像是使用 SD，我需要去輸入大量的信息，告訴 AI 我想要什么風格的內容。

主要是我們在體驗時，需要注冊、購買，甚至有的產品需要為 AI 功能單獨付費，這就是金錢成本。比如 MJ 和 ChatGPT 幾乎都需要付費來使用。

那為什么我想要使用 AI？這就會牽涉到收益，也就是 AI 產品能夠給我帶來什么？

比如它能夠幫我 整理資料、生成圖片、制作視頻，這些都是它的收益。而成本與收益本身就是正相關，比如你告訴AI更多信息，那就能夠得到更為準確的答案。

作為設計師，我們首先要解決的便是 成本與收益 的問題，因為 AI 不能保證給用戶一個準確滿意的回答，因此我如何錄入更少的信息來獲得更為準確的結果，我們就需要認真思考。

因為金錢成本與產品定價相關，我們無權干涉；獲得的收益與大模型、程序員相關，需要他們進行微調，因此我們能做的知識讓 AI 平臺能夠更容易使用。

2. 收益

如何平衡成本與收益，我們來看看目前大量 AI 產品的具體做法。

SD 是一個典型的工具型產品的思路，將所有的配置直接提供給到用戶，想要任何內容你都可以配置得到。這也就導致它的使用門檻很高，通常我們需要大量的學習才能夠上手使用。而頁面當中所有的功能都是直接平鋪展現，因此非常復雜。

舉一個簡單例子，這就如同 B 端產品，我的所有功能都平鋪呈現在工作臺上，顯然不太友好，因此你需要付出大量的成本，而對應確實 SD 能夠給到我們更為準確的結果，想要什么它都能夠幫我們實現，這就是典型的高付出、高回報，它更適合更為專業的人進行使用。

ChatGPT 則是為了保證你的收益，會采取連續對話的方式。

這種方式非常巧妙，因為當前的 AI 由于用戶不夠熟悉，AI 也不夠智能，因此很容易會得到一個你不滿意的結果。這時候就可以通過連續對話反復修改，不斷對它生成出來的內容提出要求，進而提供更多信息，來優化結果。

雖然你需要反復打字，增加成本，提出修改意見，但是這就像你是一個老板，可以隨意提出修改意見，作為 AI 的牛馬員工就會很積極的進行修改，感覺也挺好。

MJ 也會把你像老板一樣對待，你在提出設計要求過后，會優先給你 4 個選項，讓你辨別哪一個風格是最為滿意的，通過你給出的方向可以再一步步的進行細節豐富（是不是這個畫面有點眼熟，像不像給老板提案的你）

同時所有結果不太滿意，你還可以選擇不同的引擎版本，這些都是潛移默化讓用戶進行選擇決策，而這些都是在不斷地精準用戶想要的結果。

回過頭我們再看 成本與收益這個公式，你會發現 金錢成本與我們設計師無關，因為這與產品的定位等內容密切相關；得到的收益與我們關系不大，因為這與 AI 工程師、他們所開發的大模型關系更為密切；作為設計師，我們會在信息成本更為關注，也就是如何做到以下幾點：

• 如何無感的讓用戶錄入自己的需求
• 如何快速糾錯，讓用戶重新輸入
• 在對結果不夠準確時，提供更多選擇以提高滿意度

二、AI 與 B 端如何結合

那么強大的 AI 功能，那如何在 B 端這類型的產品當中進行落地，我認為是需要將 B 端與 AI 進行結合，這里想到了一些應用場景和大家進行分享：

1. AI 智能篩選

在日常工作當中，篩選一定是較為復雜的功能。由于篩選本身是按照開發邏輯實現的一個功能，因此你會看到目前整體的系統作法分為兩類。

一類是把篩選做得盡可能的簡單，只會通過字段與對應的值，根據「且」的邏輯來呈現篩選結果。這樣能夠保證篩選門檻低，大多數人都會進行使用；

一類是把篩選做得盡可能的復雜，將篩選中「且 或」邏輯呈現，并且在此基礎上還增加了針對不同字段的運算規則，導致使用門檻較高。

而這一切都是開發的思維邏輯，但它不并是用戶的思維邏輯。而且復雜篩選本身設計組件較為難做，同時我們完全將產品的復雜度交給用戶，不太適用。

比如我想在 CRM 產品當中篩選「最近一個月我負責的高價值客戶」，我就需要進行 日期、負責人、客戶類型 三個字段的篩選

假如篩選規則變得更加復雜 「最近一個月我負責的高價值客戶和小張本周的待聯系客戶」取為并集，那這個篩選的配置就會極其復雜。

這時候我們就可以通過 AI 的方式，將上訴文本寫在 「AI 篩選」 的模塊當中，提出你的篩選訴求，AI 就能夠幫助你自動匹配篩選。

并且這個方案在移動端上也能進行適配，因為之前有嘗試過移動端的復雜篩選，可以說是所有設計師的噩夢，我們很難將這本身就復雜的組件給到用戶進行使用，我們就可以利用移動端的特性，讓用戶語音說出他的篩選訴求，然后語音轉文字，將文字錄入 GPT 導入管理系統當中，這樣就能實現快速篩選，感覺訊飛語記+訊飛星火就能實現。

2. 復雜邏輯 AI 配置

在 B 端產品當中，各種規則配置是很容易勸退一個用戶。因為我們很難做到設計得好看好用，因此就可以考慮使用 AI 的方式進行配置初稿。

比如一個流程配置，其實配置的難度相對較高，同時里面的規則較多，我們很難通過自身的邏輯要求，讓系統快速生成相應的流程配置。

而現在我們可以通過 AI 的方式先識別對應的信息內容，將自身語言邏輯進行錄入，然后將語言邏輯通過 AI 的方式轉化為程序邏輯。

這里想到我期待的一個場景，我是快捷指令的重度使用者，但每次編輯快捷指令往往需要耗費大量時間，蘋果則可以將這部分配置工作交給 AI 完成，通過對話、聊天等的方式，將你的需求說出，即可實現一個流程配置。雖然 iOS18 沒有這個功能，希望蘋果能在 iOS19 上加上。

除了流程之外，像是很多低代碼產品、各種規則都可以考慮使用 AI 進行賦能。

3. AI 智能客服

AI 在客服類產品也可以有著廣泛的應用。

因為本身客服類產品就是高強度、重復的解決別人的問題，因此我們可以借助 AI 的力量幫我們有限簡短的回答用戶問題，而不是給我對應的參考資料讓我自己查閱，當他不滿意后再由人工介入。

同時人工介入階段，也可以通過 AI 快速幫助客服人員鎖定問題，給出建議的解決方案，這樣能夠幫助其減少客服壓力。

最近用相同邏輯，有的開發做出了 AI 面試助手（智語面試），感覺還挺有意思的~

4. AI 圖片生成

在 B 端產品當中，圖片處理也是非常頭疼的一個環節。因為很多 B 端企業的本地商家，都需要上傳對應的海報物料。而這時候 AI 完全可以將這些海報的需求整體抽象，整理成自己需求的模型庫，來優化產品。

比如我是線下生鮮的商家，現在正在組織一個營銷活動，這時候AI 就可以自動為這個營銷活動繪制海報。

同時在很多 B 端產品當中，本身就會有主題的功能，那完全可以將這個主題的需求進一步細化，通過 AI 的方式會有非常多的運用場景。

5. AI +

除了上面講到的內容之外，還有很多可以想到的業務場景：

比如 HRM 系統當中，我們可以使用 AI 能夠快速幫助 HR 處理簡歷，進行信息上的整理與匯總；CRM 系統當中，銷售需要記錄大量的跟進記錄，那我們便可以使用 AI+語音的方式，讓銷售去說做了什么，在系統當中就能進行更準確的記錄；醫療系統當中，AI 能夠幫助醫生進行患者病情的快速初診，給出醫生合理的患者病情指導，讓醫生做選擇題而不是填空題。

這就是關于 AI 與 B 端產品的結合，我們能夠發現 AI 本身確實會有著非常多的能量，我們作為設計師需要了解其原理和設計思路才行。