Manus已經(jīng)放開注冊，DeepSeek的熱度也依舊不減，在這波AI浪潮之下，很多企業(yè)的1號位都在思考：我們的業(yè)務(wù)，如何跟AI相關(guān)？我們需不需要AI產(chǎn)品化？

在AI創(chuàng)新院開學(xué)典禮上，曾打造“今夜酒店特價”的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者、云九資本合伙人、AI創(chuàng)新院導(dǎo)師、混沌創(chuàng)新領(lǐng)教任鑫分享了關(guān)于“AI產(chǎn)品化的深度拆解”，對于企業(yè)的1號位來說，機(jī)會和紅利應(yīng)該從哪里入手。

以下是任鑫老師的分享。

AI產(chǎn)品化如何找機(jī)會用戶要的不是電鉆，而是墻上那個洞

AI產(chǎn)品化究竟是什么?

我們不講產(chǎn)品具體怎么做，而是聚焦于如何入手、從哪里開始，如何找到機(jī)會，怎么去挖掘，以及如何兌現(xiàn)。

按照混沌的理論（供需連），所有產(chǎn)品的機(jī)會、業(yè)務(wù)的機(jī)會，就是供給和需求重合的地方。用互聯(lián)網(wǎng)術(shù)語來說，這叫產(chǎn)品市場契合（PMF，Product Market Fit）。就是用連接把供需連起來。我們?nèi)绻沁@個連接者，這就是我們的機(jī)會。

混沌經(jīng)常提到的一個詞是“十倍速變化”，那么AI帶來了什么十倍速變化？是不是智能供給的十倍速變化？比如，原本要找人幫你寫報告，可能需要兩周時間，還未必能找到合適的人，現(xiàn)在，你打開電腦，輸入一行字，報告就生成了。

以前人工智能是很昂貴的、稀缺的、很難獲取的，但現(xiàn)在供給已經(jīng)變得十倍好、十倍快、十倍便宜了，這就是供給的十倍速變化。

當(dāng)供給發(fā)生十倍速變化后，你會發(fā)現(xiàn)這個圈變大了。圈變大后，與需求重合的部分就會出現(xiàn)一些新的重合點(diǎn)。

這些就是我們的新機(jī)會。

從這個角度出發(fā)，我強(qiáng)烈建議大家思考AI產(chǎn)品時，不要只考慮如何在我的產(chǎn)品里加上AI，也不要只考慮產(chǎn)品加 AI或AI加產(chǎn)品，而是應(yīng)該思考：如果我能搞定更多的AI和智力供給，我應(yīng)該如何用AI幫助用戶更好地完成任務(wù)，解決問題。

這是兩種不同的思考方法。

我相信大家都聽過，“用戶要的不是一個電鉆，而是墻上的那個洞”這句話。所以，如果你是一家生產(chǎn)電鉆的公司，當(dāng)你思考如何在電鉆里加上AI時，你會覺得很難。最終你可能會在電鉆上加一個對話框，或者在官網(wǎng)上加一個對話框，但這沒有用。

你需要真正思考用戶要完成的事情是什么？比如他真的要掛一幅畫，需要打兩個釘子，釘子要打多高？這兩個洞是否水平？這時就可以加上AI了。所以，我們要加在事情上，加在任務(wù)上，而不是加在產(chǎn)品上。這是加AI的一個具體思路。

AI產(chǎn)品化的挖掘之道“事”里面加AI，不是在產(chǎn)品里加AI

那我們怎么去挖掘呢？

一個比較簡單的辦法就是拆解用戶任務(wù)的全流程，看他要完成的事情是什么？為了達(dá)成目的他做了哪些步驟？每一步他具體做了什么？他做這些事情是否感到累？如果他累了，我怎么幫忙。這就是我們的切入點(diǎn)。

即在“事”里面加AI，而不是在產(chǎn)品里加AI。

以搜索引擎為例，用戶從提問到獲得答案的步驟包括：定義問題、選擇關(guān)鍵詞、輸入搜索、篩選鏈接、閱讀理解、得出答案。

這一過程很復(fù)雜，但用戶只想快速得到答案。因此，優(yōu)化搜索引擎不應(yīng)只是提升信息收集效率，而應(yīng)幫助用戶生成關(guān)鍵詞、篩選鏈接、理解內(nèi)容并直接生成答案。產(chǎn)品的核心邏輯應(yīng)該是“更好地給你答案，幫你完成復(fù)雜步驟”。

我再舉一個更明確的例子——

如果我是求職網(wǎng)站的老板，比如BOSS直聘的老板，我不會只想著在產(chǎn)品上加AI，而是會思考求職者找工作的全流程，如何用AI幫助他們簡化這個過程。求職者從寫簡歷、搜索崗位、投簡歷、與HR溝通、電話面試、線下面試到入職，每一步都很累，AI可以幫忙。

例如，AI可以為求職者生成定制簡歷，根據(jù)不同公司的需求突出不同優(yōu)勢；AI還可以判斷公司是否靠譜，自動篩選并推薦適合的崗位，甚至自動投遞簡歷。像JobBright這樣的公司，就是通過AI幫助求職者寫簡歷、匹配工作，甚至幫助解決簽證問題。它的目標(biāo)是“幫你搞定工作”，而不是單純優(yōu)化招聘網(wǎng)站。

還有更極端的例子，比如面試時，AI可以作為面試助手，提示求職者如何回答問題。這些公司的思路是找到求職過程中的痛點(diǎn)，提供針對性的幫助，而不是局限于傳統(tǒng)招聘網(wǎng)站的模式。

JobBright甚至還會利用LinkedIn等社交平臺，幫助求職者找到與目標(biāo)公司內(nèi)部人員的聯(lián)系，通過推薦關(guān)系來求職，完全跳出了傳統(tǒng)招聘網(wǎng)站的思路。

所以，不要只想著在產(chǎn)品中加AI，而是要思考用戶完成任務(wù)的全流程，找到其中讓他們感到疲憊的步驟，用AI優(yōu)化。

例如，網(wǎng)上投簡歷可能不是最優(yōu)路徑，但通過大數(shù)據(jù)分析用戶的教育和工作經(jīng)歷，幫助他們找到潛在的內(nèi)推機(jī)會，這就是一種新的思路。創(chuàng)新的出發(fā)點(diǎn)應(yīng)該是讓用戶更輕松地完成任務(wù)，而不是單純改進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)品。

所有傳統(tǒng)企業(yè)的同學(xué)，千萬不要上來就說：“我要搞個大模型”。這樣想是虧錢的。但從用戶需求出發(fā)，就是賺錢的。即使虧，也虧不了多少。一定要反過來想。

AI產(chǎn)品化的兌現(xiàn)四個層次找到目標(biāo)

接下來是如何兌現(xiàn)。兌現(xiàn)的方法有幾個層次：

第一層次的方法是：我們可以用AI幫助用戶更高效地完成老的流程。

我們可以逐個環(huán)節(jié)去摳，看哪個環(huán)節(jié)用戶需要動腦子，我們就應(yīng)該幫忙，讓用戶不需要動腦子，讓這個過程更順暢。用戶不僅指我們的目標(biāo)用戶，也包括市場上的用戶，甚至是你公司內(nèi)部的員工。所有的產(chǎn)品都不是大家頭腦風(fēng)暴出來的。

你身邊的真實(shí)用戶場景和真實(shí)的業(yè)務(wù)場景就是最好的資源。從這里出發(fā)，讓AI 產(chǎn)品自然生長出來。這是一個邏輯。

再比如，用戶在聽播客時，往往需要聽完一整個節(jié)目才能獲取感興趣的內(nèi)容，這很累。如果用AI來篩選并剪輯出用戶感興趣的部分，生成專屬播客，就能省事很多。

同樣，在社交電商中，不同團(tuán)長需要根據(jù)自身特點(diǎn)修改產(chǎn)品文案，這也很累。如果AI能根據(jù)團(tuán)長的風(fēng)格和場景生成個性化文案，實(shí)現(xiàn)“千人千面”，就能減輕他們的負(fù)擔(dān)。

第二層次的解決問題方法是：不管原來的流程，直接搞一個新流程。

直接創(chuàng)造新流程，而不是優(yōu)化舊流程。例如，JobBright通過內(nèi)推這一新流程，直接提升求職效率，而不是優(yōu)化傳統(tǒng)應(yīng)聘流程。

再比如在兒童教育中，與其讓AI講課，不如通過AI引導(dǎo)孩子們參與辯論，培養(yǎng)批判性思維和表達(dá)能力。再比如批改作文，傳統(tǒng)方法是老師批改，但AI可以提供更創(chuàng)新的解決方案。比如用AI以不同作家的風(fēng)格重寫作文，或者將作文中的場景用動畫展示出來，幫助孩子更直觀地理解寫作內(nèi)容，從而提升寫作能力。創(chuàng)新的關(guān)鍵是跳出現(xiàn)有流程，直接用AI提供更好的結(jié)果，滿足用戶真正的需求。

整體上來講，我們第一步想到的很簡單，就是人類怎么做，我就用AI怎么做。

但在第二步，我們可以跳出來再想一下：用戶要的目的是什么？人類的做法是受限于我們的腦子、我們的“帶寬”。如果沒有這個限制，你如何更“浪費(fèi)”地使用這個智力資源，從而達(dá)到更好的效果，不要被自己束縛住了。

當(dāng)我們做完第二階段之后呢？

第三階段的目標(biāo)：是做得更好。很多人忽略了AI可以開拓全新的市場，而不僅僅是服務(wù)現(xiàn)有客戶。

以往，高服務(wù)成本和使用門檻限制了市場，但AI降低了這些門檻，讓原本受限的用戶也能進(jìn)入市場。例如，盲人和聾啞人等特殊群體曾因能力限制無法使用某些產(chǎn)品，但AI可以幫助他們，從而創(chuàng)造新的市場。

再如，美國的法律服務(wù)因高昂費(fèi)用而限制了市場需求，但AI可以低成本處理小糾紛，打開一個全新的市場。類似地，拼多多通過降低電商門檻，成功開拓了新市場。

除了價格門檻，能力門檻也常常被忽視。許多用戶在使用產(chǎn)品時會感到困惑，但產(chǎn)品開發(fā)者往往意識不到這些門檻。我們不要僅僅盯著競爭對手去搶奪那些已經(jīng)成熟的市場，而應(yīng)該看到門檻降低后，是否有一批新用戶，他們或許是第一次使用我們的產(chǎn)品。

舉個例子。我第一次意識到即使是買冰淇淋也有門檻，是因?yàn)樵跈C(jī)場通過小程序買了DQ冰淇淋。DQ復(fù)雜的菜單讓我本能地選擇小程序下單。這說明，很多產(chǎn)品看似簡單，但對用戶來說仍有門檻。

另一方面，很多人會誤以為自己沒有需求，比如做導(dǎo)演或用Photoshop，但其實(shí)他們可能只是被門檻嚇退。當(dāng)門檻降低，比如美顏相機(jī)讓修圖變得簡單，市場就會擴(kuò)大。

更進(jìn)一步，當(dāng)新市場被打開時，用戶可能不再是人類，而是AI或機(jī)器人——現(xiàn)有工具是為人類設(shè)計(jì)的，AI使用起來可能不順手。因此，為AI專門設(shè)計(jì)基礎(chǔ)設(shè)施是一個巨大的機(jī)會，比如為AI開發(fā)搜索引擎或?yàn)g覽器。

以3D打印機(jī)為例，調(diào)整3D模型需要專業(yè)軟件（如Blender），但通過MCP Server技術(shù)，AI可以通過說明書（如API文檔）學(xué)會使用這些軟件。

用戶只需口述需求，AI就能操作軟件完成任務(wù)。例如，在工業(yè)領(lǐng)域，為軟件添加MCP Server，讓AI學(xué)會操作工業(yè)軟件，甚至結(jié)合工程師經(jīng)驗(yàn)開發(fā)代理，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化工作的自動化。

第四層機(jī)會是：假設(shè)五年后所有的工作都由AI完成，那么在你的產(chǎn)業(yè)里，有哪些基礎(chǔ)設(shè)施的事情可以提前布局？我們可以為這一天的到來做哪些鋪墊？

整件事情的本質(zhì)其實(shí)是今天我們講的做AI產(chǎn)品，不是做軟件，也不是做一個互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，而是在搶工作，是在做知識工作。其實(shí)，整個軟件市場是很小的，而整個服務(wù)業(yè)才是一個大市場。

比如，我剛才提到的工程師。我們做的工業(yè)軟件，其實(shí)是藍(lán)翔技校的升級版，我們在教這些AI agent 如何使用這些工業(yè)軟件，教它們?nèi)绾伍_挖掘機(jī)。然后，我們會把這些agent派到工廠去工作，讓它們在工廠里“領(lǐng)工資”，我們從中抽成。這就是新的商業(yè)模式。

講到這里，大家可能會有一個疑惑：這聽起來很技術(shù)。我們不是搞高科技的公司，我們是一家傳統(tǒng)公司。我們?nèi)背绦騿T，怎么搞得定？

其實(shí)不是這樣的。技術(shù)現(xiàn)在正在平權(quán)，AI正在平權(quán)。到今年年底，中級程序員所做的所有事情，AI都能做。我們在去年4月就已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了后端代碼的 100%AI 編寫。今年，我們的中臺代碼也是100%AI編寫的，沒有一行代碼是人類寫的。

當(dāng)然，這些產(chǎn)品可能確實(shí)有點(diǎn)丑。不過，說不定下半年就會變好，或者你可以找一個好的設(shè)計(jì)師來改一改，很快就會變好的。

現(xiàn)在最恐慌的反而是那些原本就有技術(shù)的人，因?yàn)樗麄儠l(fā)現(xiàn)，半年前還有50%的事情是他們能干的，現(xiàn)在80%的事情AI都能干了。所以我們應(yīng)該瘋狂地?fù)肀I技術(shù)。當(dāng)你越不懂技術(shù)的時候，AI對你來說增量越大。

我們主要是給大家換一種思路，如果你們想詳細(xì)了解，我們混沌的線上課會有詳細(xì)內(nèi)容。所以，大家不要總想著怎么做AI產(chǎn)品，因?yàn)橐坏┻@樣想，你就會陷入技術(shù)細(xì)節(jié)，覺得有技術(shù)卡點(diǎn)，然后去看那些公眾號，看一堆技術(shù)模型又怎么樣了。這樣做不對。

AI產(chǎn)品化的本質(zhì)從業(yè)務(wù)出發(fā)，給AI找活干

大家應(yīng)該從自己的業(yè)務(wù)出發(fā)，從自己的市場出發(fā)，思考我其實(shí)不是在做AI產(chǎn)品，我是在幫AI找活干。幫AI找活干，最重要的是有活，而不是做出一個AI產(chǎn)品有多難。

我再舉兩個例子。

第一個例子是Abridge。它是專門幫醫(yī)生做筆記的。

醫(yī)生在和病人聊天時需要記錄文檔，他們每天要浪費(fèi)大量時間在這上面。以前在美國，有一個專門的書記員角色來幫他們做這件事，他們甚至把它外包到印度。有人就想：這個活兒AI能干。于是，就專門成立了一家公司，讓AI幫醫(yī)生抄筆記。

第二個是YC（Y Combinator）的最新項(xiàng)目。

他們一直在尋找AI的應(yīng)用場景，他們發(fā)現(xiàn)美國“Drive Through”（汽車外賣窗口）的點(diǎn)餐語音交互服務(wù)常外包到南美，這件事明顯可以用AI去做。于是，他們成立了一家公司，為連鎖餐飲企業(yè)的“Drive Through”提供AI語音交互服務(wù)。

所以，未來的活兒都會被AI干掉。唯一的區(qū)別就是誰的AI干掉的。如果你能先識別出這里有個活，然后你先培養(yǎng)AI來干，接著你先派AI去干，那你就賺到了。唯一的區(qū)別是誰的AI去干。我們是被AI擠壓的人，還是我們是培養(yǎng)AI以及派遣AI的人，這就是差別。

最后，總結(jié)一下——

第一，機(jī)會在于我們用AI這種十倍速變好、變快、變便宜的智能去覆蓋更多的用戶任務(wù)，幫用戶干活。不是在那些高科技領(lǐng)域去幫用戶干活，我們的機(jī)會是在更多平凡的任務(wù)上。

第二，在為用戶干活的整個過程中，去理解他想要的是什么，他每一步有沒有感到疲憊，我們在哪里可以幫到他。要么減少他的疲憊，要么取得更好的成果，要么服務(wù)更多的用戶，要么幫AI 做好基礎(chǔ)設(shè)施。

最后一點(diǎn)，我們是在幫AI找活兒，找那些可以幫上用戶忙的活兒，并且用戶愿意為這些服務(wù)支付工資。一旦我們回到這個本質(zhì)，大家就會發(fā)現(xiàn)這件事情和每個人都有關(guān)系。

我們在定義什么是值得被做的，然后我們再培養(yǎng)更多的AI去把這些事給干掉，一起來做出一個更好、更有價值的事情。這才是做AI產(chǎn)品，而不是簡單地往產(chǎn)品里加一個對話。

無論是公司發(fā)展，還是個人成長，我們總是會遇到局限。

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