Keynote · 演讲信息
AI 产品从可用到可托付还差什么
当 AI 开始从对话框走进真实工作，产品面对的挑战也随之改变：它不仅要理解指令、完成任务，还要应对持续变化的上下文、隐性的判断标准和难以预设的异常。AI Native 产品真正的分水岭，正在从能否完成一次任务转向能否持续稳定地交付结果，并获得用户更深层的授权。
过去一年，我们在多个真实业务场景中持续验证产品假设，也经历了从追求功能可用，到寻找高价值任务；从完成一次交付，到建立持续学习闭环；再到将单点成功转化为可复制产品能力的完整过程。
本次分享将结合案例，复盘 AI Native 产品如何寻找 PMF、完成 GTM 验证，如何从专家的修改、判断与反馈中持续校正，并将原本依赖个体的经验沉淀为可复用、可迭代的组织能力；同时，探讨如何在自动化与控制权之间建立动态边界，最终让 AI 从一个被调用的能力，进化为一个能够承接任务、延续经验并持续创造结果的工作伙伴。
演讲提纲：
1、Demo 陷阱：会生成，不等于产品真正成立
2、从功能到任务：重新定义 AI Native 产品的最小单元
3、上下文成为新界面：让产品理解用户没说出口的需求
4、在修改中学习：专家反馈比最终答案更有价值
5、从一次成功到组织能力：让专业判断被沉淀、复用与进化
6、重新设计信任：用户为何愿意从逐步确认走向整段托付
7、在真实任务中寻找 PMF：持续采用比惊艳反馈更接近真需求
8、穿越标杆案例：让单点交付转化为可复制的产品增长飞轮
