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打造真正“有用”的AI產(chǎn)品，我們該向誰學(xué)習(xí)？

在AI浪潮席卷全球的當(dāng)下，如何高效、創(chuàng)新地打造AI產(chǎn)品，正成為每一位產(chǎn)品經(jīng)理的新命題。Josh Woodward，Google Labs副總裁，在一次訪談中深入講述了他們是如何以極高速度從 0 到 1 孵化 AI 產(chǎn)品、建立實驗文化，并對 AI 產(chǎn)品的未來趨勢給出深刻判斷。

這篇文章將結(jié)合 Josh 的分享，提煉出五大值得 AI 產(chǎn)品經(jīng)理借鑒的洞察和建議，幫助你在混沌中看清方向，在落地中捕捉價值。

一、產(chǎn)品與市場的“雙輪驅(qū)動”：別只圍著模型轉(zhuǎn)

Josh 多次強(qiáng)調(diào)，AI 產(chǎn)品的打造不僅是模型能力的提升，更是市場需求的不斷迭代。

以 Google Labs 的 Mariner 項目為例，團(tuán)隊原本希望通過 AI 遠(yuǎn)程控制電腦，但在小規(guī)模測試中發(fā)現(xiàn)用戶更關(guān)心“任務(wù)效率”而非“控制手段”。最終，他們將方向從“控制電腦”轉(zhuǎn)向“生成任務(wù)并自動完成”，更貼近真實需求。

洞察：

• 在設(shè)計功能前，明確誰在用它，為什么需要它。
• 不要迷信技術(shù)本身，要持續(xù)追問：“它真的解決了用戶的什么問題？”
• 把每一個實驗都當(dāng)作“驗證用戶需求”的機(jī)會，而不僅是技術(shù)Demo。

二、創(chuàng)新驅(qū)動的組織結(jié)構(gòu)：要速度，也要彈性

Google Labs 的組織結(jié)構(gòu)打破傳統(tǒng)大公司思維，采用“小團(tuán)隊 + 創(chuàng)業(yè)者思維 + 高技術(shù)密度”模式：

• 每個項目都有高度自治權(quán)，能在50–100天內(nèi)上線MVP；
• 團(tuán)隊內(nèi)部容錯率極高，失敗不會被懲罰，反而是學(xué)習(xí)的資本；
• 不看“用戶數(shù)爆發(fā)”，而看“是否在小范圍內(nèi)解決了真實問題”。

Josh 稱這種模式是“快速實驗、真實反饋、反復(fù)驗證”的循環(huán)。

建議：

• 建立輕量試錯機(jī)制：別等產(chǎn)品“成熟”才上線，而要在“足夠好”時就驗證。
• 用KPI衡量真實用戶行為，而非泛泛的活躍度或留存率。
• 每次失敗都記錄成文檔，團(tuán)隊共享學(xué)習(xí)路徑。

三、Prompt的終結(jié)？AI交互正在走向多模態(tài)

“寫長Prompt的時代正在過去。”Josh 在訪談中斷言。未來的AI交互將不再依賴復(fù)雜指令，而是轉(zhuǎn)向更自然的輸入方式：

• 拖拽一個PDF、上傳一張圖片、說一句話，就能成為Prompt；
• AI將主動理解上下文，而非等待明確命令；
• 多模態(tài)輸入（文本、語音、視覺、視頻等）將成為主流交互范式。

洞察：

• 設(shè)計無學(xué)習(xí)成本、無指令負(fù)擔(dān)的交互方式；
• 發(fā)掘“非文字”輸入中隱藏的用戶意圖；
• 構(gòu)建場景化上下文，幫助模型更好“看懂”用戶。

我想到前兩周上海展會上，用戶對我們追色模塊（基于參考圖追色）里剛上線的“樣片匹配”功能的一致反饋是太方便了。雖然也有用戶開玩笑：“AI 再厲害我們就失業(yè)了?！钡移鋵嵏羁痰匾庾R到：真正好的 AI 工具，正在從“功能”變成“無感助手”。

用戶不需要明確下指令、也不需要理解復(fù)雜面板，只要表達(dá)清楚創(chuàng)意的起點，AI 就能默默完成底層的繁瑣操作，比如風(fēng)格匹配、參數(shù)微調(diào)等等。創(chuàng)作這件事，終于可以更專注在“表達(dá)”上了，而不是“怎么操作工具”。

四、用眼睛而不是報表看用戶

Josh 有一句話令人印象深刻：“在產(chǎn)品早期，我們要看用戶的眼睛，而不是數(shù)據(jù)看板。”

面對數(shù)據(jù)稀缺的初期版本，產(chǎn)品經(jīng)理需要更依賴定性洞察，而不是數(shù)據(jù)面板。真正的用戶反饋，往往藏在語氣、猶豫、提問和使用路徑里。

建議：

• 每周安排真實用戶訪談，記錄行為、語言、反饋細(xì)節(jié)；
• 設(shè)計帶有觀察點的Prototype，讓用戶試用時暴露思維路徑；
• 把用戶早期情緒寫入文檔，而非僅看數(shù)字結(jié)果。

五、前瞻性戰(zhàn)略視角：布局那些尚未成熟的價值區(qū)

Google Labs 不只解決“現(xiàn)在的問題”，更關(guān)注“未來五年、十年AI可能如何重構(gòu)世界”。

他們設(shè)有82個“未來預(yù)測清單”（Futures List），每季度更新一次，列出娛樂、知識、生產(chǎn)力、協(xié)作等領(lǐng)域的潛在變革點，并提前投入探索。

Josh指出，AI產(chǎn)品經(jīng)理需要在尚未顯現(xiàn)需求的區(qū)域中先行布局，哪怕當(dāng)前技術(shù)成本高、市場反饋冷淡。因為真正的變革機(jī)會，往往藏在今天看不清的灰區(qū)里。

建議：

• 鼓勵團(tuán)隊每半年一次“無目標(biāo)創(chuàng)新沖刺”；
• 建立“未來領(lǐng)域雷達(dá)”制度，定期研判行業(yè)動向；
• 支持前沿探索型項目，不以短期指標(biāo)評估其價值。

結(jié)語：成為放大人類創(chuàng)造力的設(shè)計者

AI產(chǎn)品經(jīng)理正處于一個充滿“鄰近可能性”的時代。你所打造的每個功能、定義的每個交互、選擇的每種指標(biāo)，最終都在回答同一個問題：“我們是要替代人類，還是放大人類？”

正如 Josh 所言：“這是一個偉大的時代。你要思考——你希望AI工具承載哪些價值？是簡化流程，還是重新定義創(chuàng)造力？”

在技術(shù)與人性之間，在速度與判斷之間，我們每個人都是AI時代的架構(gòu)師。

Reference

JoshWoodward：GoogleLabsisRapidlyBuildingAIProductsfrom0-to-1