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在 AI 驅(qū)動的變革中，軟件行業(yè)面臨諸多矛盾。傳統(tǒng)產(chǎn)品范式、組織架構(gòu)、人才分工、文化理念及領(lǐng)導(dǎo)方式，難以適應(yīng) AI 帶來的快速變化。如何突破這些固有模式，平衡創(chuàng)新速度與穩(wěn)定性，成為企業(yè)在 AI 時代發(fā)展的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

1. 產(chǎn)品

重新創(chuàng)立（Refounding）：每個軟件產(chǎn)品都需要被“重新創(chuàng)立”，AI 不僅是功能增強，而是根本性的范式轉(zhuǎn)變。每個產(chǎn)品都要用清潔畫布（Clean slate）來思考：如果今天從0開始，應(yīng)該如何構(gòu)

用戶體驗必須演進(jìn)：AI 能力每升級一次，產(chǎn)品形態(tài)和交互方式都要重新設(shè)計（如從 Copilot 到 Cursor 再到 Airtable Omni），不能在原有的基礎(chǔ)上做簡單加法。

PLG（Product Lead Growth） 是 AI 產(chǎn)品的最佳路徑：AI 的價值必須“被體驗”，而不是被解釋。最好的銷售方式，是讓用戶親自在產(chǎn)品中感受到AI帶來的Wow時刻。

Airtable Omni：從輔助到默認(rèn)交互方式：AI 代理成為用戶與產(chǎn)品交互的主界面，用戶直接說“我要建一個 CRM”，系統(tǒng)直接生成。

可控的代碼生成：Airtable 用已有的“樂高積木”能力（如視圖、自動化、權(quán)限系統(tǒng)）讓 AI 拼裝，而不是從零寫代碼，用戶可以隨時切換到熟悉的 GUI 進(jìn)行審查和微調(diào)，兼顧靈活性與可靠性

案例：

GitHub Copilot → Cursor → Windsurf 的演進(jìn)鏈

• Copilot是“代碼補全”，仍依附于VSCode；
• Cursor將編輯器重構(gòu)為“以聊天為中心”的開發(fā)環(huán)境，支持多輪對話修改整個文件；
• Windsurf（前身為Continue.dev）進(jìn)一步將AI編程代理嵌入調(diào)試流程，能理解錯誤日志并自動修復(fù)。每一次AI能力躍遷，都要求界面重心從“鍵盤操作”轉(zhuǎn)向“意圖表達(dá)”。

2. 組織

“快思考”團隊（AIPlatform）：以周為單位快速迭代，追求“Wow”體驗，類似Cursor、Replit等AI原生公司。

“慢思考”團隊：負(fù)責(zé)長期、底層、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（如HyperDB），支撐大規(guī)模部署。

互補機制：“快思考”團隊制造市場興奮點和用戶增長；“慢思考”團隊則將這些創(chuàng)新沉淀為可規(guī)模化、可盈利的長期產(chǎn)品，形成完美的增長飛輪。

案例：

• Cursor 團隊的發(fā)布節(jié)奏：Cursor 在 2023 年 Q4 每兩周發(fā)布一次重大更新：從代碼補全 → 多文件編輯 → 項目級重構(gòu) → 對話式調(diào)試。團隊小而敏捷，核心成員兼具工程與產(chǎn)品能力，能在一周內(nèi)將用戶反饋轉(zhuǎn)化為新功能。
• Replit 的“AI First”專項組：Replit 內(nèi)部設(shè)立獨立 AI 實驗室，專注于探索“AI 是否能教會零基礎(chǔ)用戶編程”。他們快速推出 AI Tutor 功能，允許學(xué)生用自然語言提問，AI 實時指導(dǎo)編碼。這個團隊不承擔(dān)現(xiàn)有產(chǎn)品維護(hù)，專注制造“Wow 時刻”。
• Anthropic 內(nèi)部的“Claude Playground”快速實驗機制：工程師可隨時部署 Claude 的新提示模板或微調(diào)版本，在內(nèi)部員工中灰度測試，收集反饋后一周內(nèi)決定是否上線。這種“快速試錯”文化催生了諸如“憲法 AI”等創(chuàng)新機制。

3. 人才

打破職能壁壘：傳統(tǒng)的 PM-工程師-設(shè)計師三角形正在瓦解。未來的成功者是“產(chǎn)品工程師”、“設(shè)計師-工程師”等“獨角獸”人才。

“至少能危險地勝任”：Howie 的要求是，每個人都應(yīng)對其他職能有基本的理解和能力。PM 需要像“PM-原型師”（PM prototyper），具備設(shè)計感；工程師要有產(chǎn)品思維；設(shè)計師要懂技術(shù)。

原型 > PRD：工作方式從撰寫冗長的 PRD（產(chǎn)品需求文檔）轉(zhuǎn)變?yōu)橹苯赢a(chǎn)出可交互的原型。用真實的體驗來驗證想法，而非用文檔說服。

案例：

• Airtable 內(nèi)部培訓(xùn)計劃：“Engineer Bootcamp for PMs”：所有新入職 PM 必須完成為期兩周的編程訓(xùn)練營，學(xué)習(xí) Airtable API、腳本自動化、基本 SQL 查詢。目標(biāo)不是讓他們寫生產(chǎn)代碼，而是能與工程師對齊技術(shù)可行性。
• Figma 的“Designer-Engineer Rotation Program”：設(shè)計師可申請輪崗到前端團隊三個月，參與代碼開發(fā)；工程師也可進(jìn)入設(shè)計團隊參與用戶體驗評審。這種機制打破了“我說你做”的割裂。
• Stripe 的“Tech Literacy for Execs”課程：高管需學(xué)習(xí) API 原理、加密機制、分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)，以便在戰(zhàn)略會議中準(zhǔn)確判斷技術(shù)風(fēng)險。CEO Patrick Collison 本人堅持閱讀技術(shù)文檔。

4. 文化

“玩”就是工作：Howie 鼓勵團隊成員，如果想取消所有會議，花一整天甚至一整周去試用所有可能與 Airtable 相關(guān)的 AI 產(chǎn)品，盡管去做。

擁抱實驗與評估：在 AI 時代，評估（Evals）能力變得至關(guān)重要?？焖賹嶒?、快速評估、快速迭代，是唯一能跟上技術(shù)變革速度的方式。

案例：

• Basecamp 的“Hack Days”制度：每月有一天全員暫停常規(guī)工作，自由嘗試新技術(shù)、新工具。曾有員工用 AI 自動生成客戶支持回復(fù)模板，后被納入正式產(chǎn)品。
• Netflix 的“Freedom & Responsibility”文化：員工可自行決定是否參加會議、如何安排時間。許多工程師花大量時間試用新興 AI 工具（如 Hugging Face、Replicate），并將發(fā)現(xiàn)帶回團隊。
• Vercel 的“AI Exploration Fund”：每位員工每年有 $1000 預(yù)算用于訂閱 AI 工具（如 Cursor、Replit Pro、MidJourney），公司鼓勵他們寫內(nèi)部評測報告，共享最佳實踐。

5. 領(lǐng)導(dǎo)

創(chuàng)始人必須在一線：Howie Liu 本人就是最佳實踐。他每天花大量時間使用 Claude、Runway、Sesame AI 等各種產(chǎn)品，親自為 Airtable 做原型，是公司“最貴的推理成本用戶”。

成為“首席品味官”：CEO 的角色不僅是決策，更是深入產(chǎn)品細(xì)節(jié)，親自感受 AI 的邊界和潛力，從而定義產(chǎn)品的“品味”和方向。他強調(diào)，創(chuàng)始人不應(yīng)因公司規(guī)模而遠(yuǎn)離產(chǎn)品，保持對創(chuàng)造的熱愛是長期成功的關(guān)鍵。

案例：

• Sundar Pichai 每周親自試用 Gemini：據(jù) The Information 報道，Pichai 每周都會花數(shù)小時測試 Gemini 的最新版本，向團隊反饋細(xì)節(jié)問題（如“為什么這個回答不夠簡潔？”）。他是 Google 最重要的“用戶”。
• Stuart Russell（AI 教科書作者）參與 DeepMind 產(chǎn)品設(shè)計：盡管是理論專家，他仍深度參與 AlphaFold 的界面設(shè)計，確?？茖W(xué)家能直觀理解蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測結(jié)果。他認(rèn)為：“不懂用戶的 AI 學(xué)者無法創(chuàng)造真正價值。”
• Elon Musk 在 Tesla 親自調(diào)試 Autopilot 提示詞：多位前員工透露，Musk 會深夜發(fā)郵件要求修改自動駕駛系統(tǒng)的語音提示措辭，強調(diào)“要更自然、更安全”。他對細(xì)節(jié)的執(zhí)著源于親自體驗。