我曾经做过很多假设映射和启发练习。重大挑战之一是如何处理所有引起不适和焦虑的“假设”，将其付诸实践却很难。
因此，我开始思考熟练的产品领导人是如何自然地谈论“假设”的。有几件事很突出：
- 精确的选词来表达信心和意图（"直觉 "与 "相当有信心 "是完全不同的，两者都可以是有效的）。
- 将证据、观察、信号、感知等纳入其中。
- 建议的“下一步”
第3点很有意思，因为当有人立即提出解决方案时，我通常不会有好的反应。但我注意到，加入“下一步”使假设变得真实和突出，而不那么具有存在感和开放性。“下一步”也不需要是一个要求或推销，它可以是一个建议，做更多的研究，考虑另一个角度，等等。从某种意义上说，“下一步”有助于使假设成为现实（类似于一个建议的方案使结果成为现实）。
例子：
目前，我有理由相信，根据我们集中试验和改进的历史，我们已经达到了优化账户配置工作流程的上限--我们正在达到一个局部的最大值，以及来自客户的定性反馈。鉴于这一假设，我建议我们暂时停止改进工作，并计划在第四季度以新的眼光重新审视它。
这里有一个可能有帮助的“下一步”提示：
Currently I [<strong>_A</strong>_] that [<strong>_B</strong>_] based on [<strong>_C</strong>_]. Given that assumption I [<strong>_D</strong>_]that we [<strong>_E</strong>_]. |
目前我[<strong>_A</strong>_]认为[<strong>_B</strong>_]是基于[<strong>_C</strong>_]。鉴于这一假设，我[<strong>_D</strong>_]认为我们[<strong>_E</strong>_]。 |
这里的关键是使A和D的词汇选择正常化，以表达信心水平的范围，以及对下一步的信念。
有人应该能够使用这个 "有预感 "的词。也有人应该能够使用这个词，因为他们对自己的假设和下一步都有很高的信念。
下面是提示，A和D的一些选项，以及ChatGPT生成的一些例子。
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