在產品設計和反覆運算的快速賽道上，年輕一代的創新精神和敢於試錯的態度正在為傳統的產品開發理念帶來新的啟示。本文通過一位年輕產品同學的實踐案例，探討了在AI時代如何通過快速推出最小可行性產品（MVP）、接受反饋並快速反覆運算來贏得市場競爭。
“世界就是一個草台班子，永遠沒有萬事俱備的那一刻。”，有一說一，本來我對這句話心裡雖認可但感受不真切，但在這周和一個年輕的產品同學高頻溝通後，讓我對這句話的領會尤為深刻。
先說另一個同學的小故事：
他本來應聘的是某大廠的A崗位，可面試官問的卻都是和A崗位無關的問題，導致他直接被硬控了40分鐘，後來發現是HR搞混了崗位，關鍵這還是某大廠。
這也讓我想起了去年阿裡的故障。
圖- 來源於網路，侵刪
所以不用過於自我壓抑，敢想敢幹敢反覆運算，這對於產品同學或許是必備的基本認知——市場演進和用戶反饋才是更小一號的雕刻刀。
鏡同學的flomo筆記一直收藏著一句話——Linked In 創始人 Reid Hoffman 說過的一句話：如果你對第一版不感到尷尬，說明你推出得太晚了。”
可能很多同學都有過類似的經歷——你與其糾結把介面做得完美再發，不如早點把核心功能擺出來，讓潛在使用者先試試。
所以說，尷尬是你要鎮壓的頭號敵人。
而這位同學給我最大的印象就是「沒有顧慮」、「不怕犯錯」、「勇於試錯」、「錯了就改」，我復盤時仔細一想：這不就是MVP本來就該有的樣子麼？
再次強調下，好的產品都是反覆運算出來的，這在AI火熱的敘事邏輯下更是如此，越來越有跡象顯示，當AI大幅降低技術門檻、平權各類信息之後，反覆運算快慢成了產品勝敗的關鍵。
本文試著探討一二，或許對你有參考。
週末我找老領導取經，他算是我的Life Coach，我把最近的困惑一股腦地拋出，他等了好久只說了一句話：顧慮太多、做的太慢。
慢，往往就意味著少。
我仔細一回想，可不就是這樣嗎，我總想把凡事做到極致完美，生怕對不起任何人，可在全民倍速的時代，這本身就是MVP的反面教材呀。
但有一說一，「MVP」與「完美主義」是產經理的量子糾纏，取捨與兼顧是最難把控的事情。
非要二選一，或許只能從MVP導向完美主義——在發展中解決問題（你會先寫PRD，還是先畫原型？）、先跑起來再快速反覆運算優化。
以這個同學為例：
起初，他的第一版簡歷並不是很好，頂多算是勉強及格，有很多硬傷，於是我花費1個多小時詳細批注並寫了指導建議。
讓我驚訝的是，他改的很快，而且每個批注都認真改了，第二版簡直煥然一新，更重要的是，在我和他語音會議時他說，這第二版簡歷也不夠，他會面試兩三家，再反覆運算兩個版本。
果不其然，他在面試兩三家后，結合面試官的反饋，他特意在簡歷上增加了「個人自評」的模組，我認為這個反覆運算算得上是妥妥的「使用者洞察」。
你看，MVP先要快、再去改，這就很合乎邏輯。
再舉個我自己的反面教材：
我們某個舊專案改造，前兩周老闆提出和DeepSeek融合起來，我們產品團隊便想從實用的角度出發，和我們現有的業務流程做深度綁定，所以，又是調研、又是論證、
我們需求文件還沒寫完，隔壁競對都開始發佈上線、運營推廣，各種軟文滿天飛了，瞬間，我們肉眼可見的看到好幾個客戶的丟失。
而當我們仔細去研究隔壁所謂的DeepSeek“全面賦能”的產品才發現，起初他們也就是只是接入了個知識庫，離“全面賦能”差好幾個數量級。
可使用者還來不及抱怨，他們就反覆運算了新功能，很快就基本對得起“全面賦能”這幾個字了。
使用者往往不會糾結產品過去是白還是黑，只會在乎當下用的舒服還是不舒服。
所以，在 AI 時代，咱們做產品不能慢悠悠地「等人齊」，得跟上 AI 的速度、拼MVP 的回應速度，「四打五」往往也是翻盤的全村希望。
圖-簡歷不在乎初版粗糙，卻重視反饋、反覆運算
說實話，這個同學算是我近期輔導中的一匹黑馬。
起初，我對他的預期是至少輔導3-4次，因為他給我的第一感覺是起點很粗糙，但是沒想到他自我反覆運算很快，雖然上線有Bug，但天下武功、唯快不破呀。
舉個例子：
剛開始，他面試缺乏結構性回答的意識，項目復盤也更是一團糟、抓不住重點，類比彩排時還會卡殼、忘詞，可當你給出正確答案後，這些“毛病”很快就被優化掉了。
是的，他的極強執行力疊加上新認知，產生了奇妙的化學反應——我讓他做的問題清單、我簡歷批注的問題、我發給他的學習文檔、所有的參考資料，他全部都學習了，並且還反饋了意見。
所以，他現在已經在挑選offer了。
這也給我帶來一些啟發，比如，我在搭建一個「公開文件」，原本想著把資料等等全部搞齊全再上線。
後來轉念一想，邊走邊反覆運算呀。
事實上，我們確實不必因噎廢食，萬不可因怕出小錯而遲遲不肯反覆運算，根據玄學定律，你準備的再完美，依然會有Bug存在——正如產品江湖有言，你物件可能會拋棄你，但Bug不會。
遺憾的是，我們往往不能自己。
比如，我們之前公司的制度就偏向求穩而非真正鼓勵創新，因為線上只要有人反饋Bug或者用戶投訴，必定出具通報、追責罰款，儘管公司口頭再怎麼強調鼓勵創新，大家依然會小心翼翼。
當然，代價就是逐步在市場競爭中下滑。
而敏捷反覆運算的落地天然需要寬鬆的環境，允許試錯就要接納犯錯，這是愛的代價，呸，這是市場競爭的代價。
所以，從這個角度來看，我就想說一個暴論：優秀 MVP 的隱藏標準 —— 必須帶 小BUG 上線。
圖- 別怕有Bug，犯錯是最接近成功的有效經歷
或許會有同學提出不同觀點，他們可能會反駁說，如果啥都沒準備好就貿然行動，肯定會在各種環節頻繁犯錯，因此不贊同這種看似魯莽的嘗試方式。
我不認為這類同學是硬著頭皮來“硬杠”，反而，我覺得這些顧慮從另一個角度來看，也有其合情合理之處。
這背後所蘊含的深意便是，咱們在犯錯之後，絕不能停滯不前，而是一定要迅速開啟反覆運算模式，力求實現快速成長，這一環節的重要性絲毫不亞於其他任何方面。
千萬不能犯錯不改錯，只有教訓沒有經驗，只會原地畫圈兒。
舉個例子：
當一個最小可行產品（MVP）上線之後，其功能或者業務邏輯往往會成為使用者集中吐槽的物件。
這時候，對於這些亟待優化的需求，我們必須明確優先順序，迅速做出反應——理想的狀態是能夠連夜組織團隊進行修復，以最快的速度解決用戶反饋的問題。
即便時間緊迫，沒辦法在短時間內將所有問題全部修復到位，也一定要給用戶呈現出一個清晰、詳細且具有可操作性的路線規劃。
哪怕企業沒有專門設立官網公告來發佈這些資訊，退而求其次，通過在產品內部設置一個簡潔明瞭的彈窗 H5 頁面，向使用者展示我們對於產品優化、新需求上線的時間線，同樣也能起到很好的體驗效果。
關鍵是，我們要讓使用者知曉我們並非對問題置之不理，而是在有條不紊地推進解決進程。（仔細想想，這種方式似乎也算是產品反覆運算過程中的另一種形式的 MVP 展現吧？）
當然了，在實際的商業環境中，我確實目睹過不少企業，它們的業務線在初期推進速度非常快，看似搶佔了先機，大有領先於競爭對手的架勢，可最終卻落得個 “起個大早、趕個晚集” 的尷尬局面。
在當下的 AI 時代，這種現象同樣存在——那些曾經在傳統領域稱霸的老巨頭，可能會因為沒能及時適應 AI 技術的變革而逐漸掉隊。
值得注意的是，麥肯錫全球研究院（2023）的行業調研顯示：73%的賽道領跑者因反覆運算速度滯後而被新晉競爭者顛覆。
這種現象印證了創新擴散理論中的”后發優勢”悖論——技術先發優勢必須匹配組織敏捷度才能形成競爭壁壘。
所以，基於以上的種種情況，我認為在 AI 時代，雖然技術的發展使得行業的門檻在一定程度上被拉平，信息的傳播也更加便捷和廣泛，看似給了所有參與者更加公平的機會，但實際上，「時間」這個關鍵要素卻被極大地壓縮了。
時間成了篩選器，快慢成了左右勝敗天平的砝碼。
鏡同學套用股神巴菲特的一句經典話語來形容就是：對於 AI 踐行者來說，MVP 在短期內是投票器，長期是稱重機。
最後，鏡同學想發個感慨，最近和年輕人接觸比較多，包括每周去球館和年輕小夥對線（被虐），我越發覺得這屆年輕人帶寬總體都比我們強（鏡哥作為資深90後而言），至少是比我強。
這也搞得我夜裡焦慮地反思，為啥呢。
有個不成熟的Insight：或許就在於他們敢想、敢做、敢跑MVP。嗯，怎麼形容呢？（DeepSeek：一拍大腿、申公公附體），就，就，有點像餃子心中的哪吒。
我確信：
人心中怕犯錯是一座大山。
我更確信：
踏上取經路（跑起來MVP）比到達靈山更重要。
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