✅ 一、AI产品做不成，不是技术问题，而是情绪问题
你是否经历过：
- 用户质疑：“这个AI推荐为什么会这么选？”
- 老板催促：“我们要快点上线AI功能！”
- 开发不安：“这个算法我们真的能解释清楚吗？”
- 运营焦虑：“我不知道它是怎么算出来的，我敢用吗？”
这些都不是功能问题，而是信任与焦虑的问题。
✅ 二、“信还是不信，在乎还是不在乎”，决定了你产品的生死走向
在一篇关于AI产品管理的文章中，我看到一个非常有启发的模型：情绪雷达。
它把每一个参与你产品的人，按两个维度来理解：
📍信任程度：他/她对你的AI产品有多信？
📍情绪投入：他/她愿意在这个系统上投入多少关注与感受？
于是，产生了四种典型的“情绪用户”👇
✅ 三、情绪雷达四象限
✅ 四、我在电商AI系统中怎么应用它？
我们曾经在一个B端智能运营平台项目中遇到以下情绪混战场景：
- 💥 创始人信任度 9，情绪投入 9：天天催上线，“AI是战略武器！”
- 🧩 CTO信任度 6，情绪投入 8：反复担心安全问题
- 😖 运营人员信任度 3，情绪投入 7：焦虑数据来源、不敢使用系统
- 😐 财务部门信任度 6，情绪投入 2：无感但希望别出问题
我们根据这个“情绪雷达”，决定：
✅ 优先解决信任低但情绪高的运营端焦虑
✅ 推出“解释系统”、“人工干预入口”、“模型日志可视化”模块
✅ 在核心用户身上建立初步信任后，再逐步向低在乎人群渗透
✅ 五、AI产品经理的隐形工作：情绪设计
做AI产品，不只是建功能，而是要：
🔹 帮人理解系统的逻辑
🔹 给予用户控制感与参与感
🔹 减少不确定性带来的情绪代价
🧠 在AI时代，最强的功能不一定是“精准预测”，而可能是—— “可理解 + 可信赖 + 可共情” 。
✅ 六、我的一句话总结：
“AI产品真正的增长飞轮，是信任，而不是参数调优。”
📌 如果你也在做AI产品管理，可以试试画出你项目里的“情绪雷达”图。
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