专题讲座 – 第 7 页 – Qgenius® 官方学习平台

学会用“我们该如何”来提问，借助正确的问题展开构思

脑暴总跑偏？问题可能出在提问方式上。学会How Might We提问法，把模糊挑战变为清晰创意入口，避免团队出馊主意。本文提炼5条原则，帮你写出高质量问题，让创意产出直接翻倍。

Zühlke报告揭示工业产品开发惊天转型：客户不再买更强的马达，而是买可靠的生产结果。产品经理的路线图必须从功能清单变成结果承诺，团队结构从按专业切分变成按系统能力切分。三步行动清单，帮你快速从卖设备转向卖结果系统。

传统MMLU、DAU指标无法衡量AI真实经济价值。来自2026年论文的Outcome Primitives框架，将AI产品评估从‘模型能力’升级为‘现实结果’，并给出结果原语、结果规模、证据等级三维度。

哈佛和INSEAD研究揭秘：企业花大钱买AI，业绩为何没爆发？根本原因不是技术不行，而是缺了“价值映射能力”。产品经理如何用五步法补上这块短板，让AI真正撬动增长？

两篇2026年研究同时揭示AI心理治疗的真相：低风险场景效果显著，但高风险场景近三成对话存在严重安全隐患。产品经理必须分清三层能力，心理咨询师要警惕共情感陷阱。

AI写作产品的核心问题不是生成能力，而是如何在不同写作阶段分配用户与AI的控制权。帮助AI产品经理理解学习导向、质量导向、效率导向三类用户需求，设计阶段感知、控制权滑杆等产品机制。

研究揭示同一AI工具高手越用越强、新手越用越错的原因。学习“不可见失败”概念，理解UX设计应从降低摩擦转向引导用户思考，产品经理应关注多轮交互等高质量使用指标。

研究显示，让多模态大模型分析用户操作录屏，并根据尼尔森十大原则自动发现体验问题并按严重程度排序，可以帮助UX设计师和产品经理在资源有限时进行低成本早期可用性评估。

本课解析UX 3.0范式，帮用户体验设计师与产品经理跳出界面局限，从生态系统、创新赋能、AI赋能、人机智能交互四个维度评估AI产品体验，抓住AI时代设计核心。

解析《Neural Computers》论文核心思想，帮助AI产品经理理解模型内运行时概念，区分模拟操作与可靠计算，并思考未来AI产品架构的演进方向。