梁寧《真需求》+ 傅盛洞察：AI狂潮下的產品生存法則！_金融業|屠光紹|銀行

在AI浪潮席卷而來的當下，許多產品經理既興奮又焦慮，仿佛手中握著一把“屠龍刀” ，卻不知如何找到真正的“龍” 。本文將結合梁寧《真需求》的洞察和傅盛的觀點，通過一個實際的產品案例，深入探討AI時代下如何從用戶的真實需求出發，避免“為了AI而AI”的陷阱，真正將AI技術轉化為用戶可感知的價值

最近的AI圈，依然熱得發燙，每天叫醒我的不是鬧鐘，也不是夢想，而是一堆又一堆的AI新名詞和刷屏級的應用。
那種感覺仿佛在不停地Highlight——你要是不在產品方案里加個“AI-Powered”的標簽，咱出門都不好意思跟人打招呼。
老板們也一樣，張口是必稱大模型，閉口是要對標OpenAI ，雖然每天擁抱AI的方式依然還只是半年前的DeepSeek 。
據我觀察身邊同學，在這股浪潮之下，咱們產品經理群體，大多既興奮又焦慮——興奮的是，手里似乎多了一把削鐵如泥的“屠龍刀”；焦慮的是，環顧四周，好像到處都是龍，又好像一條龍都找不著。
于是乎，一個怪現象出現了：為了AI而AI 。
很多團隊把AI當成了一個KPI ，而不是一個工具。于是乎，做的功能看起來科技感滿滿，用戶卻用腳無情地投下反對票。
鏡哥覺得，這就像是給一個老式拖拉機裝上了F1賽車的引擎，聽起來很猛，實際上路跑兩圈，要么自己散架，要么把地耕得一塌糊糊涂。
前兩天剛好聽了獵豹傅盛傅總的一期播客，他有個觀點我深以為然：AI時代，應用和體驗才是真正的價值高地。
技術本身再牛，如果不能轉化為用戶可感知的、實實在在的價值，那它就只是空中樓閣。
這也讓我想起了梁寧老師在《真需求》這本書里反復強調的——要洞察用戶真實的需求，而不是停留在表面的“要什么” 。
而所謂真需求，往往根植于人性深處的“貪嗔癡” ，或者更溫和地說，是那些能讓用戶“上癮”、“提效”、“感到安全”或“擺脫恐懼”的東西。
你看，技術在變，但驅動人心的底層邏輯，千百年來，從未改變。
今天，鏡哥就想借著這個話題，結合一個咱們親身經歷的產品案例，聊聊在AI時代，我們該如何撥開技術的迷霧，找到并設計那些“實打實的真需求” 。

一、從“沒人用”到“離不開” ，一個報修工單的AI進化史在我看來，最好的學習方式就是復盤。
咱們來看一個團隊早年間做過的、前端時間優化過的、現在看來特別有意思的項目——一個垂直領域的報修工單模塊。

階段一：掃碼填報的“自嗨”【梁寧《真需求》+ 傅盛洞察：AI狂潮下的產品生存法則！】最早的版本，我們想得也很“互聯網”——客戶設備壞了，手機掃一下設備上的二維碼，就會彈出一個H5頁面。
上面是一堆表單：故障類型、設備編號、問題描述、上傳圖片……洋洋灑灑，設計的邏輯清晰，字段齊全，數據后臺一看，規規整整。
我們當時覺得，這多牛啊，邏輯多嚴謹呀，而且數據直接入庫，省去了人工錄入的麻煩，堪稱完美！
然后，產品就華麗麗地……上線了。
結果呢？后臺數據寥寥無幾。
后來，我們去現場調研時發現，用戶寧愿打那個印在設備角落里的400電話，也不愿意掃碼。
為啥？
一個上了年紀的維修師傅一句話點醒了我們：“小伙子，我這手指頭粗得很，眼神兒不好，你讓我在這小屏幕上戳戳戳，還得拍照上傳，等我搞完這些，電話里都跟調度員說清楚三遍了。我圖啥？”
這句話，就是一盆冷水，澆滅了我們“想當然”的火焰。
我們自以為高效的流程，在用戶的真實場景里，卻是一個“高摩擦、反人性”的設計。我們解決了公司的數據規范問題，卻給用戶制造了天大的麻煩。
在鏡哥看來，這就是典型的實驗室里的“偽需求”——它只是滿足了我們的管理欲和想象力，卻沒有尊重用戶的使用習慣和真實痛點。
套用梁寧老師的話說，我們沒有找到用戶的“痛點”或者“癢點” ，反而自己成了用戶的“痛點” 。

階段二：AI語音報修的“破冰”后來項目被擱置了一段時間，直到AI浪潮涌來，團隊里有同學提出，能不能用AI改造一下？
這次我們學乖了，沒有一上來就畫大餅，而是重新回到了那個核心問題：用戶在報修時，最自然、最低成本的交互方式是什么？
是“說” 。
于是，我們做了第一次AI化的迭代：AI語音報修。
用戶掃碼后，不再是冰冷的表單，而是一個類似微信語音的界面。用戶按住說話，直接描述問題：“A車間的3號壓縮機好像不轉了，聲音有點異常，麻煩派人來看看。 ”
然后，奇跡發生了。

系統后臺通過語音識別將語音轉成文字，再調用大語言模型，對這段自然語言進行“信息提取” 。
模型會自動識別出“A車-3號壓縮機”作為設備名稱， “聲音異常”作為故障描述，然后自動填充到工單系統里，并根據我們預設的規則（比如“A車間”對應的是張三負責），直接將工單派發給相應的維修工程師。

這個小小的改動，效果立竿見影。
新版本的打開率和工單創建成功率，直接翻了好幾倍。為什么？因為我們極大地降低了用戶的交互成本。
我在團隊也常說一句話：同樣是信息輸入，用戶輸入過程的體驗，直接決定了產品功能的生死。
邏輯也很簡單，你讓用戶做填空題，他會本能地感到煩躁和焦慮。但你讓他做口述題，他會覺得輕松自然。
如果用戶說的信息不全，比如沒說設備編號， AI還會像個真人助理一樣，通過語音追問：“師傅您好，請問是A車間的哪一臺設備？麻煩您告知一下設備編號，以便我們更快定位。 ”
你看，這就是AI帶來的第一個價值：它讓機器開始遷就人，而不是讓人去適應機器。它把一個復雜的、結構化的信息錄入任務，變成了一次簡單、人性化的對話。
這解決了用戶的“懶” ，滿足了他們追求便捷的天性，這是一個巨大的進步。

階段三：AI電話接線員的“終局”雖然數據上來了，但同事去現場回訪時，又發現了一個“沉默的真相” 。
大部分年紀偏大的老師傅，還是習慣打電話。他們對語音報修還是覺得麻煩，對他們來說，遇到問題，摸出手機，從通訊錄里找到那個熟悉的號碼，撥出去，這是刻在骨子里的肌肉記憶。
怎么辦？難道要放棄這部分“頑固”的用戶嗎？
不。
鏡哥始終認為，當你的用戶行為與你的產品設計不符時，首先要反思的，永遠是你的產品，而不是你的用戶，用戶的習慣，是市場篩選出來的最優解。
我們應該去擁抱它，而不是試圖去“教育”它。
這時，我們提出了一個更大膽，也更徹底的方案：讓AI去接電話。
我們引入了智能外呼和語音機器人的能力——當用戶撥打那個傳統的報修電話時，接聽的不再是調度中心手忙腳亂的接線員，而是一個聲音甜美、反應迅速的AI機器人。
“您好，這里是XX設備報修中心，請問有什么可以幫您？”
整個對話流程，和我們第二階段的語音報修幾乎一樣：AI引導用戶說出問題，理解語義， AI提取信息，創建工單，完成派發。整個過程，用戶的體驗和打一個普通的人工電話，幾乎沒有差別。
但對客戶和公司來說，這都是一次極大的躍遷。
過去，電話報修的數據都沉淀在線下，需要接線員二次、甚至三次手動錄入系統，效率低下，錯誤率高。
現在，用戶的前端習慣完全沒有改變，但他們產生的數據，卻在發生的那一刻，就無縫、實時、結構化地進入了我們的數據平臺。
在我看來，這才是真正的用戶驅動型的“殺手級”應用。
它沒有創造任何新的、炫酷的交互，恰恰相反，它完美地詮釋了什么叫“跟著用戶走，跟著市場走，而不是跟著AI的直覺走” 。
誠然，這個方案有成本，接口費、開發資源都不少，但它帶來的價值是決定性的，因為它不僅解決了用戶的痛點，還解決了企業的管理痛點，打通了線上與線下的數據孤島。
這才是把錢花在刀刃上。

二、這個案例告訴我們什么？在我看來， AI當下時代真正的機會，往往不在于創造全新的需求，而在于用AI這種新技術，去“重做”一遍那些早已存在、但體驗糟糕的舊場景。

首先，深入場景，做“田野調查” ，而不是“鍵盤俠” 。最真實的需求，永遠不在辦公室里，不在競品分析報告里，而在用戶的手上、嘴上和抱怨里。
我們做報修工單，如果不是維修師傅那句“我圖啥” ，可能永遠意識不到問題的根源。
在AI時代，這一點尤為重要。因為AI的能力邊界非常寬，但也非常模糊。
你只有真正理解了一個場景的來龍去脈、利益糾葛、用戶習慣，才能判斷出AI到底能在這里扮演什么角色，是“錦上添花” ，還是“雪中送炭” ，亦或是“畫蛇添足” 。
再舉個例子：
很多產品都在做“AI智能總結” ，把一篇長文、一個視頻，一鍵總結成幾百字。這有價值嗎？
當然有。但價值到底有多大？你要去分析場景。
一個學生為了快速寫讀書報告，用AI總結一本名著，這是真需求。
一個投資人為了快速篩選項目信息，用AI總結幾百頁的商業計劃書，這也是真需求。
但你讓一個用戶，用AI去總結一部他期待已久的電影，他大概率會覺得你瘋了——因為用戶要的是沉浸式體驗，而不是高效獲取信息。
所以，別在會議室里空想AI能干嘛，結合你們的場景去用戶的“田野”里看看他們正在干嘛，以及干得有多痛苦。痛苦的地方，就是AI的機會所在。

其次，擁抱“懶惰” ，做“效率的偏執狂”人性是“懶”的。
任何要求用戶付出額外學習成本、操作成本、認知成本的設計，都大概率會失敗。
反之，任何能讓用戶“偷懶”、能“不動腦子”就完成任務的設計，都具備了爆款的潛質。
AI在這方面，是天生的“效率神器” 。
這方面鏡哥最近分享特別多的AI提效工具，如， Cursor對于原型設計的提效；Gemini對于會議總結的提效；扣子智能體對于工作日報的提效；Genspark對于工作匯報的提效。
諸如此類，等等。
你看， AI沒有創造新需求，產品經理“了解用戶聲音”這個需求一直都在， AI做的，是把一個過去需要花費10個小時的、極其繁瑣的“體力活” ，變成了一個只需要10秒鐘的“腦力活” 。
它把產品經理從重復勞動中解放出來，去思考更重要的事情。
而這，就是真需求。
咱們需要做的只是，努力找到那些重復的、低效的、讓人痛苦不堪的環節，然后用AI這把“牛刀” ，精準地砍下去。
說了這么多，其實核心就一句話：AI是錘子，但產品經理的眼睛，要永遠盯著釘子。
而這，恰恰需要我們拋開對技術的盲目崇拜，回歸到產品經理最基本、最核心的價值上：對人性的洞察，對場景的理解，對用戶價值的執著追求。
所以，未來的產品經理，不是要成為一個AI技術專家，而是要成為一個更懂業務、更懂用戶的“場景翻譯官”：能夠精準地將AI的強大能力，翻譯成用戶能聽懂、愿意用、用了就離不開的實際體驗。
體驗與應用，或許才是當下AI最大的價值高地。
本文由人人都是產品經理作者【產品大峽谷】，微信公眾號：【產品大峽谷】，原創/授權發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。
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