在敏捷开发实践中，「用户故事」（User Story）是产品经理和开发团队沟通需求、理解用户、驱动产品迭代的核心工具。它以用户的视角，描述了用户想要实现什么目标，以及为什么想要实现这个目标。然而，当我们将 AI 技术引入产品，产品不再仅仅是「功能」的集合，更是「智能」的体现时，传统的用户故事撰写方式，可能无法完全捕捉 AI 产品的独特价值和复杂性。雪狼今天就和大家聊聊，AI 产品经理如何撰写更有效、更具 AI 特色的「用户故事」，从需求到智能解决方案，实现团队的「心有灵犀」。

一、传统用户故事的局限与 AI 产品的挑战#

1. 传统用户故事的格式#

「作为一个 [用户角色]，我想要 [做某事]，以便于 [达成某种价值]。」

这个格式简洁有效，但在 AI 产品场景下，会遇到以下挑战：

  • AI 的「隐形」价值难以表达：AI 的很多价值体现在「智能辅助」、「自动化决策」等层面，用户可能并未直接感知，或无法用「我想要」直接表达。

  • AI 的「黑箱」特性：用户故事难以体现 AI 模型的决策逻辑、偏见风险、可解释性等。

  • 数据与反馈：AI 产品高度依赖数据和用户反馈进行优化，传统用户故事难以体现数据闭环的重要性。

2. AI 产品的「特性」#

  • 不确定性：AI 模型的效果并非100%确定，有概率性，可能出错。

  • 持续学习：AI 产品会根据数据和反馈持续学习、进化。

  • 人机协作：AI 产品往往是 AI 和人类协同完成任务。

二、AI 产品的「用户故事」：扩展与深化#

为了更好地适应 AI 产品的特点，我们可以对传统用户故事进行扩展和深化，使其更具 AI 特色。

1. 突出 AI 提供的「智能洞察」或「智能辅助」#

  • 示例：

    • 传统：作为一个销售经理，我想要查看客户的购买历史，以便于我了解他们的偏好。

    • AI 增强：作为一个销售经理，在系统智能推荐下，我想要查看客户的高潜力购买商品清单，以便于我更精准地进行销售，提升成单率。

2. 考虑 AI 的「介入点」与「协作方式」#

  • 示例：

    • 传统：作为一个客服人员，我想要快速回复客户的常见问题。

    • AI 增强：作为一个客服人员，当 AI 智能识别出客户的常见问题时，我想要接收到 AI 生成的推荐回复，以便于我快速且准确地回复客户，提升服务效率。

3. 体现 AI 的「主动性」与「预测性」#

  • 示例：

    • 传统：作为一个股票投资者，我想要查询股票的实时行情。

    • AI 增强：作为一个股票投资者，当 AI 预测到我关注的股票有大幅波动风险时，我想要收到预警通知和分析报告，以便于我及时调整投资策略，规避风险。

三、撰写 AI 产品用户故事的「心法」#

1. 从「AI 技术」到「用户价值」的转化#

  • 跳出技术名词：不要在用户故事中直接使用「深度学习」、「卷积神经网络」等技术名词。

  • 关注 AI 带来的结果：着重描述 AI 能力为用户带来了什么具体的好处、解决了什么痛点、提升了什么效率。

  • 比喻：点金术：

    AI 产品经理的「点金术」，就是将 AI 技术的「铁块」点化为用户价值的「黄金」。

2. 融入「人机协作」的视角#

  • 明确 AI 的角色：AI 是辅助？是决策？是自动化？

  • 明确用户的角色：用户是确认？是修改？是反馈？

  • 考虑错误处理：AI 可能会出错，如何设计用户在 AI 出错时的交互体验？

3. 强调「数据闭环」与「持续优化」#

  • 虽然用户故事不直接体现技术实现，但产品经理在撰写时，要思考每个 AI 功能如何获取数据、如何验证效果、如何收集用户反馈，为 AI 模型的持续优化打下基础。

4. 结合「用例」与「验收标准」#

  • 用例（Use Case）：补充用户故事，详细描述用户如何与 AI 产品互动，以及 AI 系统如何响应。

  • 验收标准（Acceptance Criteria）：除了传统的功能性验收标准，还要增加 AI 特有的验收标准，如：

    • 准确率/召回率：AI 识别的准确度。

    • 延时：AI 响应的速度。

    • 可解释性：AI 决策的透明度。

    • 用户满意度：用户对 AI 功能的满意度。

四、AI 产品用户故事的实践框架#

作为一个 [用户角色]，

当 [特定条件发生] 时，

我想要 [AI 提供某种智能服务或辅助]，

以便于 [达成某种业务目标或用户价值]。

补充说明：

  • AI 介入点：AI 是如何介入并提供智能服务的？（例如：AI 智能识别、AI 智能推荐、AI 智能预测）

  • 协作方式：AI 与用户的协作方式是怎样的？（例如：AI 提供建议，用户确认；AI 自动完成，用户可修改）

  • 潜在风险（可选）：如果 AI 功能可能存在偏见或误判，是否需要特殊提示或处理？

结语#

AI 产品的「用户故事」不再仅仅是简单的功能描述，它是连接用户需求、AI 技术和商业价值的桥梁。AI 产品经理通过扩展和深化用户故事的撰写方式，能够更清晰地表达 AI 产品的独特价值，更好地指导开发团队，最终打造出更智能、更人性化的 AI 产品。

这门「心法」，要求产品经理不仅要懂业务，懂技术，更要懂人性，懂得如何将 AI 的「硬核」能力，转化为用户可感知的「柔性」体验。

正如《道德经》所言：「大音希声，大象无形。」 优秀的 AI 用户故事，能以「无形」的语言，描绘出「有形」的智能产品，最终让 AI 产品在用户心中「有声」。