AI生产力悖论

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我们最近写了很多关于产品团队明显利用AI来更快交付，但他们的成果却没有改善的文章。

今天，这个被称为"AI生产力悖论"的现象已经得到了整个行业人士的认可。

来自最新的麦肯锡季刊："商业世界正在与一个AI悖论作斗争：生成式和代理式AI的采用正在增长，投资正在加速，但对绩效的持续影响却难以捉摸。"

来自Atlassian 2026年团队状况报告："89%的高管表示AI提高了工作速度，但只有6%的人有信心指出具体的全组织范围内的AI投资回报率。"

然而，虽然人们可能很容易同意AI提高了生产力但不一定提高了成果，但对于为什么会出现这种情况，人们的共识却少得多。

对于我们这些早在AI出现之前就一直在研究这种加速产出而成果没有相应改善的问题的人来说，这并不令人意外。

这也不是什么真正的悖论。

我们继续看到大多数人利用AI来简单地加速他们旧的项目模式工作方式。

正如AI产品领导者Hilary Gridley所言："构建速度从未如此之快，这意味着以10倍速度朝错误方向前进也从未如此容易。"

正如畅销书AI工程的作者Chip Huyen所指出的："AI使构建变得更容易，但最难的部分仍然是知道要构建什么。"

项目模式的真正问题从来不是它太慢（尽管它确实经常很慢）。更大的问题是它被设计来交付产出，而不是成果。

当生成式AI出现时，特别是涉及到构建产品时，我很乐观地认为它将成为伟大的均衡器，拥有最好工程师的公司将不再对其他公司拥有如此强大的优势。

事后看来，现在很清楚的是，那些拥有最好工程师的公司往往也拥有最好的产品人员，真正的优势不在于他们的交付技能，而更多在于他们的文化、战略和发现技能。

所以今天的结果与我最初预期的恰恰相反。强大的产品公司不是在缩小差距，而是在扩大自己与大多数市场之间的距离。

产品模式正是使这些公司能够利用AI改善成果而不仅仅是产出的原因。

最近我写了一篇关于强大的产品团队如何在构建以学习（产品发现）与构建以盈利（产品交付）时非常不同地使用AI的文章。

当许多人使用AI来加速旧项目模式产物的创建（例如商业案例、路线图、PRD、代码）时，强大的团队正在使用AI来加速发现既能解决客户问题（价值）又能解决自己公司问题（可行性）的解决方案，并与用户、客户和受影响的利益相关者测试这些提出的解决方案。

一旦他们有了证据和信心，认为他们有一个值得构建的解决方案，他们就会使用AI来加速他们的构建以盈利——专注于构建商业质量的产品——一个可靠、准确、可扩展、高性能的解决方案，更一般地说，是客户可以依赖的东西。

你可能会问，为什么一个团队不能快速生成一些东西并发布给客户看看会发生什么？他们当然可以，这正是许多人今天正在做的事情。问题在于成果。这就是AI生产力悖论。

对于许多公司领导者来说，无论我向他们展示数据，甚至指出他们自己的结果，都无关紧要。他们深信，如果他们能更快地构建他们的想法，结果肯定会随之而来。

对于这些领导者中的许多人，我预计我们只能等到他们再也无法否认证据，即问题不在于构建的时间和成本；真正的问题是他们的想法往往被证明不值得构建（它们根本不是解决他们试图解决的问题的有效解决方案）。

但对于那些接受构建以学习与构建以盈利的不同目的、工具和技术的人来说，现在是从未有过的最好时机来创建由技术驱动的产品。

原文链接：The AI Productivity Paradox

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