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之前提过，最近在做基于AI的产研协作的一些探索，目前有一些初步结论：

1. 在AI的加持下，能够在所谓“敏捷开发”的基础上，进一步提升交付效率。敏捷开发的冲刺周期一般在周级别，但是在AI加持的条件下，有机会做到天级的交付迭代效率。

2. 基于AI的迭代效率提升，本质上还是利用AI开发效率高这个特性。在出现AI之前，整个项目的瓶颈还是开发瓶颈，因此整个流程本质上都是在迁就开发者：前置链路（比如产品和交互）要精准和全面，后置链路（比如测试和上线）一般不是瓶颈。但有了AI之后，代码开发反而成了这个流程中速度最快的工作，因此，如何在AI背景下，让各工种更好的协作，是更需要讨论和探索的问题。

3. 目前为止，探索了两个方向：

• -1. 让某个产品或研发主导，其余工种后置配合。在这种“一人公司”范式下，产品或者研发担任项目负责人，自己兼顾决策和执行，其它工种（比如设计、测试、运维等）作为顾问，提供建议或者提醒。这种方式优点是迭代效率奇高，甚至能达到所有老板们梦寐以求的“上午提需求，中午就上线”的效果，但是有几个严格的制约条件：
• ---1. 对负责人的要求极高，目前看只有具备一定能力的“有技术背景的产品”和“有产品思维的技术”能够担任负责人角色
• ---2. 因为这种方式本质上还是“明星开发者”模式，几乎没有工程化的约束，因此参与的人越多，项目质量越差、效率提升也越有限，很难形成大规模的交付能力。
• -2. 把原有工作的“串行模式”改为“并行模式”，原始需求（可能是个一句话需求甚至只是个意向）给各个团队，各团队直接开始工作（研发搭建原型、产品细化需求、交互设计UE/UI等等），然后再开始基于原型改造和优化，逐渐形成最终产品。
• ---1. 需要信息链路足够通畅，各方都需要拿到“原始需求”，而不是“转达需求”。由于在这种模式下缺少前期的方向纠偏过程，因此微小的信息失真都可能会造成某个工种甚至全部团队的方向错误，造成前期工作白干，甚至打乱多部门节奏。
• ---2. 对参与人员的要求虽然没有“一方主导”那么高，但是也需要具备“即时决策”的能力和授权，在之前的流程中，即使项目要求再高，一般留给“最终决策”的时间也能达到天级，并且决策时间的长短对下游工种没什么影响（要等老板决定了再开工），给老板做个汇报再等拍板的时间足够。但是在AI加持的并行开发模式下，一方面没有前置工作，很多事情是边做边决策，另一方面项目参与人的迭代节奏都是天级，“最终决策”最差也要能在小时级敲定，否则也会打乱所有团队的工作。
• ---3. 多团队并行模式能让团队更快的拿出“可用的东西”，并且快速进行试错和优化。在这个过程中，所有参与的角色都需要定义出“30%（内部试用）”，“60%（公开试用）”和“100%（完全发布）”的基线是什么，才能避免项目沦为“一次能解决的问题分成了10个问题”或者“发布出来了一个垃圾”
• ---4. 并行模式并不会减少工作量，由于多轮迭代，团队整体工作量甚至可能增加。质量、效率、投入的不可能三角并没有被AI完全解决。

4. 未来在AI提效方向应该有两条主要路线：一条路线讨论的是如何驾驭AI能力，让AI实现更高效和可控的产出；另一条路线讨论的是在生产力（AI）解放的环境下，如何重新定义生产关系。在可见的一段时间内，两条路线会保持协作关系，不能互相代替。

AI产研协作探索：从天级交付到范式革命