和AI创业老兵聊产品如何被深度赋能的？【对谈VOl.03】

AI对产品研发流程的深度赋能

在AI原生公司的实践中，AI通过优化产品研发流程，显著提升了需求管理和文档生成的效率。例如，AI可将产品经理的创意快速转化为规范文档，并通过大模型场景化应用生成代码原型，使传统需数周完成的需求验证缩短至数天。这一变革打破了传统线性研发模式，推动团队协作更灵活高效。

企业AI部署策略与挑战

针对企业AI本地化部署的顾虑，嘉宾提出单点突破策略：优先选择可快速验证的场景（如合同审核、知识库管理），通过AI研发效率提升的实际效果推动内部推广。对于敏感数据，建议采用“本地数据+云端推理”的混合架构，平衡安全性与成本。

个人能力与AI工具的协同进化

AI时代个人能力提升的关键在于“榨干大模型能力”。通过构建虚拟AI团队，用户可突破传统岗位限制，例如利用AI文档自动生成工具优化工作流。专业经验仍是核心竞争力，需结合AI幻觉校验机制筛选高质量输出，并通过持续测试大模型边界提升人机协作水平。

研发范式的未来趋势

AI原生团队协作模式正在重构研发成本结构，虚拟AI员工逐步替代部分人工环节。未来，MCP协议等标准化工具将加速企业AI能力整合，使产品研发流程优化更依赖智能化的原能力调用，推动行业向更高效、低成本的研发模式转型。