AI產品如何不踩坑？聽聽50次實戰後的總結

Aishwarya Naresh Reganti與Kiriti Badam是兩位深耕企業級AI產品的實踐者，曾在OpenAI、Google、Amazon、Databricks等公司參與並推動超過50個AI產品的開發與部署。他們不僅具備深厚的技術背景，更在產品策略、使用者反饋機制與系統迭代方面積累了大量實戰經驗。

在Lenny播客訪談中，兩人分享了AI產品開發中的關鍵教訓，包括與傳統軟體的本質差異、常見失敗模式、建構持續改進機制的框架，以及如何通過使用者信任驅動產品成功。

產品不是軟體的升級版

Kiriti指出，AI產品與傳統軟體的最大區別在於其行為不可預測，高度依賴資料分佈與上下文環境。這意味著，AI系統不能通過規則驅動，而必須接受“機率性輸出”的現實。Aishwarya補充，AI模型在不同使用者和場景下表現差異巨大，因此開發流程必須從“控制邏輯”轉向“管理不確定性”。這種根本差異決定了AI產品不能照搬軟體開發的流程與評估機制，而需要一套全新的產品思維。

成功與失敗的分界線

在參與的50多個項目中，Aishwarya總結出典型的成功模式：明確問題定義、快速迭代、早期建立監控機制。失敗的團隊則常陷入“模型即產品”的誤區，忽略使用者體驗與長期維護。Kiriti強調，AI產品不是一次性交付，而是一個持續演化的系統，必須具備“產品飛輪”的能力。

使用者信任是核心變數

AI產品的成功最終取決於使用者是否信任系統輸出。Aishwarya指出，許多團隊過度關注模型性能，卻忽略了輸出解釋性、錯誤恢復機制與邊界行為控制等影響使用者信任的關鍵因素。團隊應將可靠性作為設計優先順序，而不是事後補救。只有當使用者相信系統不會“胡說八道”，才會真正將其融入工作流程。

Evals不是萬能解藥

關於AI產品評估中的常見誤區，Kiriti認為，自動化評估雖然必要，但無法覆蓋所有真實場景，尤其在開放式任務或多輪互動中。Aishwarya補充，團隊常誤以為“通過eval就代表產品可用”，而忽略了使用者行為的複雜性。他們建議將評估機制與使用者反饋系統結合，形成“持續校準、持續開發”的閉環。

建構產品飛輪的框架

基於多年經驗，Kiriti和Aishwarya提出了一套建構AI產品飛輪的框架：從小規模原型開始，快速驗證核心假設；建立使用者反饋通道，驅動模型與介面迭代；通過監控系統持續發現問題；最終形成“資料—反饋—改進”的正向循環。Kiriti強調，這一框架的關鍵在於“問題優先”，而不是“技術優先”。只有當產品真正解決了使用者痛點，技術才有意義。

結語

AI產品的挑戰不在於技術本身，而在於如何讓技術真正服務於人。從控制邏輯到管理不確定性，從模型性能到使用者信任，從一次性交付到持續演化，這些轉變構成了AI時代產品開發的新範式。或許，未來最成功的AI產品，不是那些最強大的模型，而是那些最懂人的系統。 (楊承帥談超人工智慧和奇點)