课程介绍

生成式AI正在从“内容生成工具”进入“任务理解、判断与执行”的新阶段，B端产品的竞争逻辑也随之发生变化。过去以功能、页面和固定流程为核心的产品规划方法，正在被目标驱动、任务驱动、人机协同和结果交付的新范式重新定义。对于纯B端业务而言，真正需要解决的已不只是“要不要加AI功能”，而是如何判断哪些业务值得被AI重构，如何识别高价值场景，如何把单点能力组织成可持续的产品方向，并形成清晰的阶段路线图。本课程以趋势判断与产品规划方法为主线，不进入模型训练、复杂Agent工程、接口开发等技术实现细节。课程将通过企业级案例、机会识别框架、业务重构方法和路线图设计，帮助学员建立AI原生产品视角，形成从“看懂变化”到“找到机会”再到“做出规划”的完整思考路径。

课程目标

建立对AI能力演进及B端产品形态变化的系统认知，理解从Copilot到Agent、从功能交付到结果交付背后的产品逻辑。

掌握AI产品机会识别方法，能够从业务目标、流程痛点、任务特征与落地条件判断AI投入优先级。

理解AI原生产品规划的核心方法，将产品视角从“需求—功能—页面”升级为“目标—任务—判断—执行—验证”。

掌握从单点AI能力到业务闭环、产品能力与平台能力的规划路径，避免AI项目停留在Demo或一次性试点。

能够结合企业实际形成阶段性AI产品路线图，明确短期试点、中期能力建设与长期产品演进方向。

课程大纲

课程主线：看懂变化 → 找到机会 → 做出规划。全程以B端业务为背景，强调趋势、判断框架与规划方法，技术内容只讲到“产品决策所需要理解”的程度。

模块1｜AI能力跃迁与B端产品变革趋势 60分钟

模块目标：帮助学员理解AI能力从回答问题、生成内容向任务理解、连续执行和多系统协同的演进，并建立对B端软件形态、用户入口和产品价值变化的整体判断。

核心内容

·      AI能力的三次跃迁：生成内容 → 使用工具 → 承担任务，为什么这会改变企业软件的产品边界。

·      从Copilot到Agent：AI由“辅助功能”进入“任务执行角色”，人机协作关系如何变化。

·      从功能价值到结果价值：B端产品不再只提供工具，还开始参与完成工作结果。

·      从页面入口到任务入口：用户未来可能不再逐步操作系统，而是直接描述目标、授权任务。

·      企业软件的新竞争变量：数据、业务规则、可调用能力、执行闭环、信任与治理。

·      案例拆解：传统SaaS增加AI能力、Agent型产品与AI原生产品的差异。

课堂重点：重点讲“变化对产品意味着什么”，而不是讲模型参数或底层技术。

模块2｜AI原生产品思维：重新定义产品规划逻辑 60分钟

模块目标：帮助学员从传统功能规划视角切换到AI原生产品视角，理解AI加入后产品对象、交互方式、流程结构与价值评价方式的变化。

核心内容

·      传统产品规划：用户 → 需求 → 功能 → 页面 → 流程；AI原生规划：目标 → 任务 → 判断 → 执行 → 验证。

·      从“让用户操作”到“让系统承担”：哪些工作应该继续由人完成，哪些可以交给AI。

·      从固定流程到动态执行：AI带来的不是流程取消，而是流程中部分判断与执行能力可被重新分配。

·      从页面体验到结果体验：B端产品如何重新理解效率、质量、速度和可控性。

·      从软件功能密度到智能密度：同一个产品中，AI究竟承担多少理解、判断、生成与执行工作。

·      AI原生不等于“全Agent化”：识别增强型、协作型、自动执行型三类产品形态。

课堂重点：让学员建立一套可以用于讨论产品方向的共同语言，而不是进入PRD字段或架构设计。

模块3｜AI产品机会识别：从业务痛点到高价值场景 75分钟

模块目标：帮助学员掌握一套适用于B端业务的AI机会筛选方法，从业务价值、AI适配度与落地条件三个维度判断“什么值得做、什么应该先做”。

核心内容

·      先看业务结果，而不是先找AI功能：收入、成本、效率、质量、风险、客户体验六类价值目标。

·      识别高价值流程：高频、高成本、高人力、高等待、高错误率、高信息密度的工作环节。

·      识别AI适配任务：信息获取、理解分析、判断建议、内容生成、跨系统执行与连续任务。

·      判断落地条件：数据是否可获得、业务规则是否可表达、系统是否可连接、权限是否可授予、风险是否可控制。

·      AI机会四象限：高价值高可行、高价值低可行、低价值高可行、低价值低可行，对应不同投入策略。

·      课堂练习：选择一个真实B端流程，形成“业务目标—痛点—AI机会—预期价值”的机会卡。

课堂重点：课程不要求学员设计Agent，而是训练“判断是否值得做AI产品”的能力。

模块4｜从AI场景到产品方向：构建可持续的业务闭环 75分钟

模块目标：帮助学员理解为什么大量AI项目停留在演示阶段，并掌握从单点能力向任务闭环、流程能力和产品方向演进的方法。

核心内容

·      为什么AI Demo容易成功、产品化却困难：模型能力不等于业务价值，局部效果不等于整体闭环。

·      六类常见规划误区：追模型热点、把Prompt当产品、场景过碎、只做展示、忽略授权、忽略验证。

·      从“AI能做什么”转向“这项业务如何被重新完成”：明确输入、判断、行动、反馈和人工接管边界。

·      产品化演进路径：单点AI能力 → 任务闭环 → 工作流能力 → 产品能力 → 平台化能力。

·      能力复用视角：哪些能力应沉淀为通用能力，哪些应保留在具体业务场景中。

·      案例拆解：同一类AI能力如何在不同B端产品中形成完全不同的价值与产品形态。

课堂重点：讲到“规划层”即可，不进入Agent Task Contract、详细评测体系或工程编排。

模块5｜AI产品路线图：从试点验证到规模化落地 60分钟

模块目标：帮助学员把AI机会与产品方向转化为可执行的阶段路线图，理解短期验证、中期能力建设与长期产品演进之间的关系。

核心内容

·      四阶段演进路径：AI增强 → 流程重构 → 任务代理 → AI原生，企业不必一步到位。

·      90天验证逻辑：先验证价值与可用性，再决定是否扩大投入，避免用“大平台”解决尚未验证的问题。

·      产品路线图的三条线：业务价值线、产品能力线、组织与治理线，三者需要同步推进。

·      自研、集成与采购的边界：什么能力需要形成自身产品资产，什么能力可以直接调用外部模型和平台。

·      AI时代的产品壁垒：数据与上下文、业务规则、流程嵌入、执行能力、客户关系与持续反馈。

·      规模化前必须回答的问题：价值是否稳定、结果是否可验证、权限是否可治理、成本是否可接受、用户是否愿意持续使用。

课堂重点：将“技术路线图”转换成“业务与产品路线图”，降低交付难度，同时保留咨询价值。

模块6｜总结与行动设计：形成AI产品规划一页纸 30分钟

模块目标：通过共创复盘，将全天的趋势判断、机会识别和产品规划方法压缩成一份可继续用于内部讨论与项目立项的AI产品规划一页纸。

核心内容

·      明确一个核心业务目标：希望AI最终改善什么业务结果。

·      选择一个最值得重构的业务环节：当前主要痛点与限制是什么。

·      定义AI在其中的角色：辅助、协作、执行，还是重构整个任务链路。

·      判断产品形态变化：现有产品增强、新增AI能力，还是形成新的任务入口。

·      明确90天优先验证事项：价值、可用性、数据、流程、风险中最关键的一项。

·      小组复盘：哪些判断可以立即进入部门产品规划，哪些需要进一步调研。

课堂重点：最终成果强调“一页纸可用于内部沟通”，而不是要求完成完整PRD。

培训交付成果

课程边界与交付说明

本课程定位为B端产品规划与方法课程，强调趋势判断、业务机会识别与路线图设计。为保证1天课程的可理解性与可交付性，不展开模型训练、接口开发、多Agent工程编排、复杂评测体系、MCP/A2A技术协议等工程细节；相关前沿概念仅在其影响产品规划时进行必要解释。