#395.为什么大多数 AI 产品会失败?来自 OpenAI 与谷歌专家的 50 个项目实战复盘

#395.为什么大多数 AI 产品会失败?来自 OpenAI 与谷歌专家的 50 个项目实战复盘

45分钟 ·
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📝 本期播客简介

本期我们克隆了:硅谷顶尖产品播客《Lenny's Podcast》Why most AI products fail: Lessons from 50+ AI deployments at OpenAI, Google & Amazon

为什么有些 AI 产品能让效率翻十倍,而有些却只能沦为“套壳”的玩具?本期嘉宾 Kiriti Badam(OpenAI Codex 负责人)和 Aishwarya Naresh Reganti(曾支持 50+ AI 产品落地)将带你深入 AI 产品的“深水区”。他们指出,开发 AI 产品最致命的错误就是沿用传统软件的思维。在这场深度对话中,你将听到如何通过“代理阶梯”策略避免用户信任崩塌,如何构建“持续校准”的开发流程,以及为什么在 AI 时代,“痛苦”反而成了企业最宽的护城河。无论你是正在转型的 PM,还是试图让 AI 落地的创始人,这期节目都将为你提供一套可复制的实战框架。

👨‍⚕️ 本期嘉宾

Aishwarya Naresh Reganti:资深 AI 研究员与顾问,曾任职于亚马逊(Alexa)和微软,发表过 35 篇以上 AI 论文,支持过 50 多个 AI 产品在 Databricks、OpenAI 等公司的落地。

Kiriti Badam:目前在 OpenAI 负责 Codex 业务,此前在谷歌和 Kumo 构建 AI 基础设施,拥有十年以上机器学习实战经验。

⏱️ 时间戳

00:00 开场 & 播客简介

重新定义 AI 产品开发

01:52 核心观点:为什么 AI 产品开发和传统软件是两码事?

06:56 非确定性:如何与一个“概率性”的 API 打交道

08:27 权力博弈:自主权(Agency)与控制权(Control)的权衡

09:38 代理阶梯:为什么你不能第一天就做“全自动 Agent”

构建成功的 AI 组织

14:39 成功三角形:领导力、文化与技术实力的协同

15:20 CEO 的必修课:为什么创始人必须每天亲自使用 AI

16:30 消除恐惧:如何建立让领域专家愿意配合 AI 的企业文化

18:13 流程痴迷:为什么理解业务逻辑比选模型更重要

实战方法论:评测与迭代

19:38 评测(Evals)vs 监控:如何建立有效的反馈闭环

21:17 语义扩散:别把“模型选型”误认为是“产品评测”

23:33 CCCD 框架:AI 时代的持续开发与持续校准

25:50 案例拆解:从自动分流到端到端助手的进化路径

行业洞察与未来趋势

29:48 幻象与现实:被过度炒作的“多智能体”与被低估的“编程助手”

31:48 2026 展望:主动型 Agent 与多模态理解的爆发

32:39 核心竞争力:为什么说“痛苦”是 AI 时代新的护城河

34:10 专家建议:磨练你的设计感、判断力与品味

闪电问答

34:47 书籍推荐:《当呼吸化为空气》与《三体》

36:02 影视推荐:重看《硅谷》的现实意义

36:55 工具箱:Whisper Flow, Raycast 与 Caffeinate

38:49 人生格言:在数据证明你不行时,保持一点“傻气”

🌟 精彩内容

💡 代理阶梯(Agency Ladder)

嘉宾提出,AI 产品的演进应遵循“低自主、高控制”到“高自主、低控制”的过程。例如编程助手:V1 仅做代码补全(人审核);V2 生成测试用例(人确认);V3 才能自主提交 PR。一上来就做 V3 往往会导致可靠性崩塌。

🛠️ 领导者的“重塑直觉”

成功的 AI 落地必须是自上而下的。Rackspace 的 CEO 每天凌晨 4 点到 6 点专门留出时间“补课” AI。在 AI 时代,领导者必须接受“自己的直觉可能不对”,并习惯成为房间里“最笨的人”,从而向技术边界学习。

🚀 痛苦是新的护城河

Kiriti 认为,由于开发成本降低,先发优势不再稳固。真正的护城河在于组织在痛苦的迭代中积累的实战经验——那些关于什么行得通、什么行不通的细碎认知,以及对复杂业务数据流的深度理顺。

💻 CCCD 框架:AI 版的 CI/CD

不同于传统软件的单元测试,AI 产品需要“持续校准”。通过捕捉用户在“副驾驶”模式下的修改行为,自动获取错误分析数据,从而喂回系统实现飞轮效应。

❤️ 迷恋问题,而非技术

Aishwarya 强调,80% 的 AI 工程师时间其实花在理解工作流和数据上。不要被花哨的 Agent 概念迷惑,真正能产生 ROI(投资回报率)的产品,往往源于对客户痛点近乎偏执的拆解。

🌐 播客信息补充

翻译克隆自:Lenny's Podcast: Why most AI products fail: Lessons from 50+ AI deployments at OpenAI, Google & Amazon

本播客采用原有人声声线进行播客音频制作,也可能会有一些地方听起来怪怪的;

使用 AI 进行翻译,因此可能会有一些地方不通顺;

如果有后续想要听中文版的其他外文播客,也欢迎联系微信:iEvenight

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刘准_MKWO
刘准_MKWO
1 天前
干货