产品经理的动机是对的，但为什么SaaS的AI落地总是那么难？

查理·芒格说：“拿着锤子，看啥都像钉子”。

今天这篇写给那些在 SaaS 里负责 AI 探索，但感到无从下手、推进困难、效果拉胯的人。

很多 SaaS 公司对 AI 的投注，正陷入一种“出发点错了”的循环。表面上大家都说“要 AI 赋能”，但具体到实际推动的时候，你会发现整个链条都绷得很紧，最后交付团队一脸懵逼，客户也没有实感。

为什么？

1. 技术不是起点，客户的现实才是

我们应该问的问题是：“客户今天的使用方式，我们有没有可能用 AI 再往前推进一步？”

而不是“现在有了 AI，咱去找找哪个功能能套上去。”

这是两种完全不同的逻辑起点：

偏偏很多产品经理在 AI 浪潮下，把“能不能用 AI”变成了一个目标，而不是手段。他们的动机是好的，想让产品更智能，更先进。但结果往往是错的：不是客户不想要 AI，而是这个 AI 不解决实际问题。

因为产品经理在做设计时，是在一个脱离一线的逻辑系统中做推论的。他们参考了数据，聊过客户，也许还调研了竞品。但他们缺的，是一种叫 “双赢意识” 的东西：

他们更多从产品视角思考“这个 AI 能不能实现”，但很少从落地视角问“客户能不能感受到它的价值”、“交付团队有没有能力把这个功能做成行为改变”。

正因为产品经理的动机是好的，但是结果是错的，交付就会很难受，更别提客户了。

我们很多项目是这样推进的：

产品 → 售前 → 交付 → 客户 → 售后 → 回到产品

每一环都在试图“把问题传递下去”，不是为了整体协同，而是因为每一环都没有全局感知的空间。

最严重的表现就是：当客户说“这个 AI 不好用”，产品的第一反应是“那我们加个配置项/调一下参数”，而不是回头看设计动机是否成立。

这就是“组织系统性”的弊端，真正解决问题的人和提出问题的人是同一个，但是过程中的反馈确实通过“一环传一环”的接力存在的，先不说信息在传递过程中失真，首先传递就有一个“时间”过程的。

等一个 sprint 1 的反馈回到产品手里，sprint 2 的增量都快做完了。

我们经常听到这句话：“顾客想要的不一定是对的。”

这句话在 C 端是成立的，因为 C 端的用户个体差异巨大、选择多、价格低、试错成本也小，你总可以找到愿意为你买单的一群人。

但在 B 端，尤其是 SaaS 领域，这种说法是危险的。因为：

所以你设计一个功能，如果是满足“这个客户今天临时想法”（我相信产品大概率不会纯是自己拍脑袋）的，那它大概率会在三个月内被弃用。

但如果你能基于 AI 升级客户现有流程，它就是长期价值。

只有一种情形“顾客想要的不一定是对的”这句话在 B 端可以适用，你能成为 IPD 之华为，OKR 之字节，这种“企业先成功——是因为理念成功——所以产品才能成功”的路径才能被客户这些高理性的“B 端决策机制”所接受，至于为什么，客户成功理念里案例客户的作用——因为成功得到过验证所以追加信任感。

我甚至认为，产品经理的职责里，至少一半时间应该在一线。不一定都亲自去客户现场，但至少你得：

不要制造需求，解决当前的需求是更稳妥的创新。

只有这样，你才能从“设计的有效性”迈向“落地的可持续性”。

最后，AI 不是 SaaS 的救世主，它只是个更强的工具/媒介——中间能力。如果出发点错了，它能让你更快地把系统搞砸。但如果出发点对了，它也可以成为改变客户体验和产品效率的真正杠杆。

请不要再以“AI 能做这个，能做那个”为起点，而是要以“客户现有这个流程能不能被 AI 优化”为起点。

否则，你永远只能做出那些“技术上很牛，但客户用完说没感觉”圈地自萌的功能。