模型每周都在变,产品路线图还怎么做?Dan Shipper 的研究实验室方法
模型不断更新时,产品团队怎样探索新能力,又不让每次发布都打乱路线图?
模型不断更新时,产品团队怎样探索新能力,又不让每次发布都打乱路线图?
模型能力变化很快,公司怎样探索新机会,又不让实验永远停在原型?
一家拥有 3.2 万名工程师、同时生产软件和芯片的公司,很难靠一句“像创业公司一样快”统一节奏。
Chief AI Officer 的职责很容易膨胀:公司请人做 AI,最后云平台、办公系统甚至安全招聘都可能落到同一个岗位。
把任务交给 AI 后,人仍要提供背景、检查结果并承担责任,监督多个 Agent 还可能增加未完成事项和疲惫。
把任务交给 AI,并不意味着责任和注意力也随之转移。
AI 让团队更快做出原型,也可能让未经验证的功能更快消耗资源。
消费产品怎样增长,同时不丢掉核心体验?
当 Agent 能持续执行工作,公司和人该怎样分工?
资源有限时,创始人怎样推进一个看起来很大的目标?
Claude 让产品原型做得更快,却没有自动协调客户、安全团队和发布工作。
当 AI 从一次性回答转向持续完成任务,团队怎样与它协作而不丢掉判断?