當(dāng)產(chǎn)品經(jīng)理開始獨(dú)立完成設(shè)計(jì)、開發(fā)全流程，當(dāng)AI工具承諾消滅崗位邊界，我們是否正在失去創(chuàng)新最關(guān)鍵的土壤——那些冗余的碰撞與多元的聲音？本文通過Notion Calendar與AirPods的反常識創(chuàng)新案例，揭示極致效率主義背后潛藏的創(chuàng)新危機(jī)。

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今天開了一個產(chǎn)品周會，我自己的感受其實(shí)不太好。

原因是在會上有一個產(chǎn)品經(jīng)理分享了自己做 Vibe Coding 的經(jīng)歷，還展示了非常讓人驚艷的作品。隨后老板接著說，隨著 Vibe Coding 的普及，程序員、設(shè)計(jì)師這些崗位其實(shí)都不太需要了。

我后來一直在想，這中間到底哪里讓我感覺不舒服？

我反思下來的點(diǎn)可能是「協(xié)作」。

因?yàn)槲易约菏遣粫懘a的，所以我從做產(chǎn)品的第一天起，就默認(rèn)自己是需要和程序員、需要和其他人協(xié)作才能完成工作的。

但現(xiàn)在看下來，更像是產(chǎn)品經(jīng)理也可以去完成設(shè)計(jì)、完成代碼的工作了。而且大家都在爭先恐后地想要去替代其他崗位，仿佛如果自己沒有替代別人，別人就會替代自己一樣。

但正是這樣的一個過程讓我感覺到，如果以后所有的發(fā)展方向都是「一人公司」，那么協(xié)作本身帶給我的樂趣可能就不存在了。

極致的效率是對的嗎？

現(xiàn)在很多公司在強(qiáng)調(diào)自己與自己協(xié)作，追求極致效率，鼓勵大家最好把上下游的人都干掉。

我對這種做法不置可否。

有一次我和一個業(yè)內(nèi)人士聊天，他覺得「人與人之間的協(xié)作」是最為低效的，人應(yīng)該構(gòu)建與自己的閉環(huán)。它的理由是但凡涉及到協(xié)作，都會有效率的損失，畢竟你需要讓別人理解你的想法和觀點(diǎn)。

但我對這個問題的視角是：協(xié)作的確存在降低效率的問題，但正是這種適度「冗余的過程」讓更多的靈感產(chǎn)生有了可能。

——在大家的 battle、辯論與爭執(zhí)中當(dāng)中，才出現(xiàn)了靈感乍現(xiàn)的時刻。

所以當(dāng)我聽到大家工作的目的如果是為了取消其他崗位、取消協(xié)作的話，我聽下來總會有一種「覺得說的都對，但又好像哪里有問題」的感受。

「冗余」曾經(jīng)是創(chuàng)新的土壤

我回顧了一下自己在產(chǎn)品創(chuàng)新過程中的經(jīng)歷，發(fā)現(xiàn)很多時候創(chuàng)新是「冗余」帶來的，是在一次又一次的和周圍人的「激情碰撞」中產(chǎn)生的。

可能最初我腦海中只是一個模糊的想法，但當(dāng)我把這個點(diǎn)講給技術(shù)、設(shè)計(jì)、運(yùn)營聽時，他們會提出質(zhì)疑、貢獻(xiàn)新的點(diǎn)、補(bǔ)充新的信息?！谶@個過程中，新的創(chuàng)新點(diǎn)就會不斷涌現(xiàn)。

就像產(chǎn)品與研發(fā)的關(guān)系：產(chǎn)品經(jīng)理是想法的構(gòu)建者和提出者，而研發(fā)是實(shí)現(xiàn)者。

這個過程中必然存在信息不對稱——研發(fā)更清楚技術(shù)的邊界，而產(chǎn)品更理解前置的需求。正是這種信息不對稱帶來的碰撞、對峙與思考，才讓團(tuán)隊(duì)中充滿了不同的聲音。

如果整套流程——從構(gòu)建想法到寫代碼、做設(shè)計(jì)——全部由自己完成，過程中沒有與人的碰撞，也就很難出現(xiàn)不同的聲音和必要的冗余，自然也就失去了創(chuàng)新的土壤。

AI 與人的差異

當(dāng)然，你可能會問：如果直接拿這些想法去和 AI 討論，與 AI 協(xié)作，是不是也能給我很多新的啟發(fā)？

——我覺得這一步其實(shí)比較困難。

AI 的確可以幫助我把某些東西想得更完善、更清楚，但它的本質(zhì)是在追求效率的極大化。它追求的是事情的完善與完整，并不會提出真正意義上「反常識」的觀點(diǎn)。

舉個例子，如果我問 AI 現(xiàn)在還要不要做「日歷軟件」，它一定會告訴我這個行業(yè)已經(jīng)極度內(nèi)卷，不值得做了。

——這種線性的推導(dǎo)思維放之四海而皆準(zhǔn)。

然而 Notion 卻認(rèn)為，現(xiàn)在大量的日歷軟件在協(xié)作層面依然做得比較差。所以 Notion 在去年推出了 Notion Calendar。

再舉一個例子，比如 AirPods。

如果在 AirPods 問世之前你問 AI：無線耳機(jī)市場還值不值得做？

它一定會告訴你這是一個非常卷、不值得進(jìn)入的市場。因?yàn)楸藭r市場上已經(jīng)有索尼、森海塞爾、鐵三角等運(yùn)營多年的廠商，各種類型的無線耳機(jī)也已經(jīng)層出不窮。

但當(dāng)時蘋果的判斷是：這些耳機(jī)都沒有真正解決藍(lán)牙快速連接、左右耳同頻以及去掉連接線變成「真無線」的問題。

所以蘋果判斷這個市場依然大有可為，并推出了 AirPods，由此開啟了一個規(guī)模巨大的全新市場。

所以 AI 的判斷核心在于追求效率極大化、在于線性推導(dǎo)下的最佳解決方案。

然而，創(chuàng)新和人類的發(fā)展往往不是誕生在最佳解決方案中，而是在一次又一次的試錯和冗余中誕生的。

一人公司的悖論

今天我還得知一個數(shù)據(jù)，美國 freelancer 的群體（也可以理解為一人公司的群體）已經(jīng)達(dá)到 6000 萬以上了。在未來兩年內(nèi)可能會突破 8000 萬，超過其勞動力人口占比的三分之一。

從可行性上講，隨著 AI Agent 的快速爆發(fā)以及 LLM 能力的持續(xù)增強(qiáng)，公司作為一種組織形態(tài)，可能也會逐步被瓦解，甚至墜入歷史的長河中。

但我始終還是沒有想清楚的是：這種 AI 以及 AI Agent 帶來的效率極大化，到底是在促進(jìn)創(chuàng)新、讓創(chuàng)新更加繁榮，還是在某種程度上扼殺創(chuàng)新？

本文來自公眾號：楊杰出海筆記 作者：楊杰出海筆記

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