AI 转型四步法：个人、组织、产品和商业（下）

AI 被认为是人类历史上最激动人心的技术革命，也是从业者面临的最大挑战与机遇。从业者们如同充满好奇的炼金术士，通过不断的猜想和实验，期望创造出有价值的成果。无论结果如何，这个过程都应该充满乐趣。

思考用户产品时，不要局限于具体的产品本身，而要考虑用户所处的游戏环境，以及他们需要克服的困难和最终目标。用户真正想购买的是变强的自己，以便更好地打怪和救公主。因此，要将产品思维转变为帮助用户解决问题，利用 AI 帮助用户完成任务，达成目标。

应用 AI 和产品结合的机会，可采用应用三步法：拆解任务，用 AI 适配；根据目标，用 AI 重塑流程；发挥超能力，颠覆传统战略。以搜索引擎为例，用户使用搜索引擎需要识别问题、产生关键词、筛选链接和理解内容，每一步都比较麻烦。因此，AI 可以帮助用户完成这些步骤，直接提供答案。

改造求职网站，不应只关注网站或 APP 本身，而应从用户开始求职到最终找到工作的整个过程入手。用户需要写简历、应聘职位、搜索职位、分辨公司靠谱性、提交申请、等待回复和参加面试，每一步都存在痛点。AI 可以在每个环节提供帮助，例如自动生成针对不同职位侧重点不同的简历。

寻找 AI 切入点，可关注需要用户集中注意力、脑力消耗大的环节，以及用户感到烦琐、不乐意执行的任务。例如，信托业务资料审核需要长时间集中注意力进行交叉比对，适合用 AI 替代。医疗领域，医生不愿花费时间记录病历，AI 可以辅助完成。此外，闭环反馈的缺失也是 AI 可以介入的环节。

发现 AI 机会的最大障碍在于对习惯性麻烦视而不见。要打破这种思维，需要硬性思考每一步骤是否让用户感到疲惫、烦恼或影响心情。例如，用户为了躲避阳光需要手动调整屏幕位置，这虽然是习以为常的动作，但也是一个可以利用 AI 解决的问题。

AI 原生并非简单地将 AI 硬塞到人类流程中，而应根据 AI 的优势，重新设计工作流程。例如，手机拍照不应只关注画质增强，而应关注如何生成满足用户肉眼所见或心中期待的照片。iPhone 在昏暗环境下拍摄的照片，虽然不是真实的光感成像，但更接近用户脑海中的画面。

求职的目的是找到工作，而非高效投简历。AI 可以重构求职流程，例如通过面试辅助工具直接帮助用户通过面试。JobRight 等公司通过 LinkedIn 人脉关系进行内推，比传统海投简历更高效。要打破原有产品思路，根据用户目的出发，利用 AI 重构流程。

课程产品重构不应只关注用 AI 写 PPT 等优化手段，而应思考如何不讲课，直接帮助用户达成目的。例如，针对用户想快速了解如何在日常工作中应用 AI 的需求，可以直接做一个 agent，通过聊天了解用户情况，并提供个性化建议。最理想的情况是不需要任何课程，直接交付成果。

颠覆传统战略，要用强制充沛视角思考，假设产品配备顶级专家和大量人力，能如何帮助用户。AI 既是无限的人力规模，又是领域专家的深度。本质上，售卖的不是工具，而是成果。例如，特斯拉销售的不仅是车，还包括自动驾驶司机，比拼的是谁家的司机更好。

充分利用 AI 同事，不仅能当下省事，还能为未来积累可复用的资产。例如，通过 Cloud Code 下载视频并提取字幕，虽然过程有错误，但最终成功后可保存为 skill，下次直接复用。所有一次性消耗时间的工作都变成长期投资。

智能的定义是更高效地使用生产要素以达成目的。智能可以与其他生产要素互换。除了使用专家智力，还可以更多地使用中低等级别的智力，节约其他生产要素。例如，扫地机器人通过视觉识别哪里更脏，可以更高效地完成清洁任务。

充分滥用智能，即精确识别和操作的能力，可以更有效地利用其他资源。例如，便利店根据户外光照、人流量和电费优惠区间自动调节室内灯光强度，节省电费。河马鲜生根据肉品上架时间精准定价打折。教育领域，创造虚拟环境，让 AI 扮演多个角色，引导孩子进行批判性思维。

不理解 AI 原生市场，可能会被其颠覆。移动支付影响了武装押运，内存条价格疯涨是因为厂商为 AI 数据中心提供服务。要多关注 AI 机会，结合自身业务，避免被掠夺。在这个时代，要做马匪，不要做县长。

寻找 AI 原生市场的新增量，首先要关注解锁增量。拼多多通过低价和简化电商使用门槛，打开了增量市场。AI 也具有类似潜力，例如语音交互降低了搜索门槛，解锁了大量新用户。

AI 技术降低使用门槛，会解锁大量新用户，他们可能成为更高价值的用户。房车公司通过自动驾驶等技术，吸引了原本因驾驶难度而放弃房车的用户。要关注能力门槛以下的新用户，以及非用户市场。

AI 降低价格，解锁新市场。Be My Eyes 利用 AI 为盲人提供视觉辅助，解决了志愿者不足的问题。AI 还可以规模化地帮助聋人纠正发音，拓展市场。

DoNotPay 提供低价法律服务，例如退款、停车罚单申诉等，这些小额官司传统律师不会接，但 AI 可以规模化处理，打开全新市场。

Evenup 通过 AI 整理诉讼材料，帮助律师节省时间，从而可以接小额人身伤害案件。Utopia 利用 AI 以十分之一的价格制作电影，吸引了传统投资商不愿投资的项目。

传统投资银行不做小单子，Off Deal 利用 AI 搜索买家卖家，为小额并购提供服务。AI 降低价格门槛，解锁新市场。

AI 产品的本质是将技术封装成产品。Lensa 和妙鸭都是在 AI 技术逐渐成熟时，将其包装成用户友好的产品。筷子科技快速将 SORA 包装成商用 AI 影棚，ListenHub 将 NanoBanana 集成到音频产品中，都获得了市场红利。

Cursor 在 AI 代码生成领域站对位置，在 Cloud 模型升级后，产品体验大幅提升，估值飙升。关键在于做好脚手架，等待模型升级。

Manus 被 Meta 收购，也是因为不断吃到模型升级的红利。要预判技术发展，尽早布局受益场景，并做好准备。

Peak 内部通过测试不同参数量模型在同一架构上的性能增长斜率，来评估架构是否能吃到模型升级的增量。要量化验证产品结构是否能吃到未来模型升级的增量。

经济下行，AI 是全球希望。要卖东西给搞 AI 的人，因为他们有钱。算力是 AI 领域的重要资源，CoreWeave 等公司通过提供算力获得高估值。

数据是 AI 时代的关键资源。Scale AI 通过标注数据获得高收入和估值。要思考自身行业的数据资产，以及 AI 公司下一步需要的数据，规模化生产数据。

2B 商业模式赚的是辛苦钱，要赚资本增值的钱。General Catalyst 等 VC 通过并购传统人力密集型公司，用 AI 改造，提升利润率，从而提升公司估值。

AI 赋能可以降低人力成本，提升利润，并通过并购扩大规模，最终提升公司估值。

思考市场增量、技术延长线、卖水卖铲子和铺路修桥的机会。在 AI 时代，要做海盗，不要做海军。

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