AI产品经理的进化指南: 从Google Labs实践中学到什么?
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打造真正“有用”的AI产品,我们该向谁学习?
在AI浪潮席卷全球的当下,如何高效、创新地打造AI产品,正成为每一位产品经理的新命题。JoshWoodward,GoogleLabs副总裁,在一次访谈中深入讲述了他们是如何以极高速度从0到1孵化AI产品、建立实验文化,并对AI产品的未来趋势给出深刻判断。
这篇文章将结合Josh的分享,提炼出五大值得AI产品经理借鉴的洞察和建议,帮助你在混沌中看清方向,在落地中捕捉价值。
一、产品与市场的“双轮驱动”:别只围着模型转
Josh多次强调,AI产品的打造不仅是模型能力的提升,更是市场需求的不断迭代。
以GoogleLabs的Mariner项目为例,团队原本希望通过AI远程控制电脑,但在小规模测试中发现用户更关心“任务效率”而非“控制手段”。最终,他们将方向从“控制电脑”转向“生成任务并自动完成”,更贴近真实需求。
洞察:
在设计功能前,明确谁在用它,为什么需要它。
不要迷信技术本身,要持续追问:“它真的解决了用户的什么问题?”
把每一个实验都当作“验证用户需求”的机会,而不仅是技术Demo。
二、创新驱动的组织结构:要速度,也要弹性
GoogleLabs的组织结构打破传统大公司思维,采用“小团队+创业者思维+高技术密度”模式:
每个项目都有高度自治权,能在50–100天内上线MVP;
团队内部容错率极高,失败不会被惩罚,反而是学习的资本;
不看“用户数爆发”,而看“是否在小范围内解决了真实问题”。
Josh称这种模式是“快速实验、真实反馈、反复验证”的循环。
建议:
建立轻量试错机制:别等产品“成熟”才上线,而要在“足够好”时就验证。
用KPI衡量真实用户行为,而非泛泛的活跃度或留存率。
每次失败都记录成文档,团队共享学习路径。
三、Prompt的终结?AI交互正在走向多模态
“写长Prompt的时代正在过去。”Josh在访谈中断言。未来的AI交互将不再依赖复杂指令,而是转向更自然的输入方式:
洞察:
设计无学习成本、无指令负担的交互方式;
发掘“非文字”输入中隐藏的用户意图;
构建场景化上下文,帮助模型更好“看懂”用户。
我想到前两周上海展会上,用户对我们追色模块(基于参考图追色)里刚上线的“样片匹配”功能的一致反馈是太方便了。虽然也有用户开玩笑:“AI再厉害我们就失业了。”但我其实更深刻地意识到:真正好的AI工具,正在从“功能”变成“无感助手”。
用户不需要明确下指令、也不需要理解复杂面板,只要表达清楚创意的起点,AI就能默默完成底层的繁琐操作,比如风格匹配、参数微调等等。创作这件事,终于可以更专注在“表达”上了,而不是“怎么操作工具”。
四、用眼睛而不是报表看用户
Josh有一句话令人印象深刻:“在产品早期,我们要看用户的眼睛,而不是数据看板。”
面对数据稀缺的初期版本,产品经理需要更依赖定性洞察,而不是数据面板。真正的用户反馈,往往藏在语气、犹豫、提问和使用路径里。
建议:
每周安排真实用户访谈,记录行为、语言、反馈细节;
设计带有观察点的Prototype,让用户试用时暴露思维路径;
把用户早期情绪写入文档,而非仅看数字结果。
五、前瞻性战略视角:布局那些尚未成熟的价值区
GoogleLabs不只解决“现在的问题”,更关注“未来五年、十年AI可能如何重构世界”。
他们设有82个“未来预测清单”(FuturesList),每季度更新一次,列出娱乐、知识、生产力、协作等领域的潜在变革点,并提前投入探索。
Josh指出,AI产品经理需要在尚未显现需求的区域中先行布局,哪怕当前技术成本高、市场反馈冷淡。因为真正的变革机会,往往藏在今天看不清的灰区里。
建议:
鼓励团队每半年一次“无目标创新冲刺”;
建立“未来领域雷达”制度,定期研判行业动向;
支持前沿探索型项目,不以短期指标评估其价值。
结语:成为放大人类创造力的设计者
AI产品经理正处于一个充满“邻近可能性”的时代。你所打造的每个功能、定义的每个交互、选择的每种指标,最终都在回答同一个问题:“我们是要替代人类,还是放大人类?”
正如Josh所言:“这是一个伟大的时代。你要思考——你希望AI工具承载哪些价值?是简化流程,还是重新定义创造力?”
在技术与人性之间,在速度与判断之间,我们每个人都是AI时代的架构师。
Reference
JoshWoodward:GoogleLabsisRapidlyBuildingAIProductsfrom0-to-1

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