在AI浪潮席卷而来的当下，许多产品经理既兴奋又焦虑，仿佛手中握着一把“屠龙刀”，却不知如何找到真正的“龙”。本文将结合梁宁《真需求》的洞察和傅盛的观点，通过一个实际的产品案例，深入探讨AI时代下如何从用户的真实需求出发，避免“为了AI而AI”的陷阱，真正将AI技术转化为用户可感知的价值

最近的AI圈，依然热得发烫，每天叫醒我的不是闹钟，也不是梦想，而是一堆又一堆的AI新名词和刷屏级的应用。

那种感觉仿佛在不停地Highlight——你要是不在产品方案里加个“AI-Powered”的标签，咱出门都不好意思跟人打招呼。

老板们也一样，张口是必称大模型，闭口是要对标OpenAI，虽然每天拥抱AI的方式依然还只是半年前的DeepSeek。

据我观察身边同学，在这股浪潮之下，咱们产品经理群体，大多既兴奋又焦虑——兴奋的是，手里似乎多了一把削铁如泥的“屠龙刀”；焦虑的是，环顾四周，好像到处都是龙，又好像一条龙都找不着。

于是乎，一个怪现象出现了：为了AI而AI。

很多团队把AI当成了一个KPI，而不是一个工具。于是乎，做的功能看起来科技感满满，用户却用脚无情地投下反对票。

镜哥觉得，这就像是给一个老式拖拉机装上了F1赛车的引擎，听起来很猛，实际上路跑两圈，要么自己散架，要么把地耕得一塌糊糊涂。

前两天刚好听了猎豹傅盛傅总的一期播客，他有个观点我深以为然：AI时代，应用和体验才是真正的价值高地。

技术本身再牛，如果不能转化为用户可感知的、实实在在的价值，那它就只是空中楼阁。

这也让我想起了梁宁老师在《真需求》这本书里反复强调的——要洞察用户真实的需求，而不是停留在表面的“要什么”。

而所谓真需求，往往根植于人性深处的“贪嗔痴”，或者更温和地说，是那些能让用户“上瘾”、“提效”、“感到安全”或“摆脱恐惧”的东西。

你看，技术在变，但驱动人心的底层逻辑，千百年来，从未改变。

今天，镜哥就想借着这个话题，结合一个咱们亲身经历的产品案例，聊聊在AI时代，我们该如何拨开技术的迷雾，找到并设计那些“实打实的真需求”。

一、从“没人用”到“离不开”，一个报修工单的AI进化史

在我看来，最好的学习方式就是复盘。

咱们来看一个团队早年间做过的、前端时间优化过的、现在看来特别有意思的项目——一个垂直领域的报修工单模块。

阶段一：扫码填报的“自嗨”

最早的版本，我们想得也很“互联网”——客户设备坏了，手机扫一下设备上的二维码，就会弹出一个H5页面。

上面是一堆表单：故障类型、设备编号、问题描述、上传图片……洋洋洒洒，设计的逻辑清晰，字段齐全，数据后台一看，规规整整。

我们当时觉得，这多牛啊，逻辑多严谨呀，而且数据直接入库，省去了人工录入的麻烦，堪称完美！

然后，产品就华丽丽地……上线了。

结果呢？后台数据寥寥无几。

后来，我们去现场调研时发现，用户宁愿打那个印在设备角落里的400电话，也不愿意扫码。

为啥？

一个上了年纪的维修师傅一句话点醒了我们：“小伙子，我这手指头粗得很，眼神儿不好，你让我在这小屏幕上戳戳戳，还得拍照上传，等我搞完这些，电话里都跟调度员说清楚三遍了。我图啥？”

这句话，就是一盆冷水，浇灭了我们“想当然”的火焰。

我们自以为高效的流程，在用户的真实场景里，却是一个“高摩擦、反人性”的设计。我们解决了公司的数据规范问题，却给用户制造了天大的麻烦。

在镜哥看来，这就是典型的实验室里的“伪需求”——它只是满足了我们的管理欲和想象力，却没有尊重用户的使用习惯和真实痛点。

套用梁宁老师的话说，我们没有找到用户的“痛点”或者“痒点”，反而自己成了用户的“痛点”。

阶段二：AI语音报修的“破冰”

后来项目被搁置了一段时间，直到AI浪潮涌来，团队里有同学提出，能不能用AI改造一下？

这次我们学乖了，没有一上来就画大饼，而是重新回到了那个核心问题：用户在报修时，最自然、最低成本的交互方式是什么？

是“说”。

于是，我们做了第一次AI化的迭代：AI语音报修。

用户扫码后，不再是冰冷的表单，而是一个类似微信语音的界面。用户按住说话，直接描述问题：“A车间的3号压缩机好像不转了，声音有点异常，麻烦派人来看看。”

然后，奇迹发生了。

系统后台通过语音识别将语音转成文字，再调用大语言模型，对这段自然语言进行“信息提取”。

模型会自动识别出“A车-3号压缩机”作为设备名称，“声音异常”作为故障描述，然后自动填充到工单系统里，并根据我们预设的规则（比如“A车间”对应的是张三负责），直接将工单派发给相应的维修工程师。

这个小小的改动，效果立竿见影。

新版本的打开率和工单创建成功率，直接翻了好几倍。为什么？因为我们极大地降低了用户的交互成本。

我在团队也常说一句话：同样是信息输入，用户输入过程的体验，直接决定了产品功能的生死。

逻辑也很简单，你让用户做填空题，他会本能地感到烦躁和焦虑。但你让他做口述题，他会觉得轻松自然。

如果用户说的信息不全，比如没说设备编号，AI还会像个真人助理一样，通过语音追问：“师傅您好，请问是A车间的哪一台设备？麻烦您告知一下设备编号，以便我们更快定位。”

你看，这就是AI带来的第一个价值：它让机器开始迁就人，而不是让人去适应机器。它把一个复杂的、结构化的信息录入任务，变成了一次简单、人性化的对话。

这解决了用户的“懒”，满足了他们追求便捷的天性，这是一个巨大的进步。

阶段三：AI电话接线员的“终局”

虽然数据上来了，但同事去现场回访时，又发现了一个“沉默的真相”。

大部分年纪偏大的老师傅，还是习惯打电话。他们对语音报修还是觉得麻烦，对他们来说，遇到问题，摸出手机，从通讯录里找到那个熟悉的号码，拨出去，这是刻在骨子里的肌肉记忆。

怎么办？难道要放弃这部分“顽固”的用户吗？

不。

镜哥始终认为，当你的用户行为与你的产品设计不符时，首先要反思的，永远是你的产品，而不是你的用户，用户的习惯，是市场筛选出来的最优解。

我们应该去拥抱它，而不是试图去“教育”它。

这时，我们提出了一个更大胆，也更彻底的方案：让AI去接电话。

我们引入了智能外呼和语音机器人的能力——当用户拨打那个传统的报修电话时，接听的不再是调度中心手忙脚乱的接线员，而是一个声音甜美、反应迅速的AI机器人。

“您好，这里是XX设备报修中心，请问有什么可以帮您？”

整个对话流程，和我们第二阶段的语音报修几乎一样：AI引导用户说出问题，理解语义，AI提取信息，创建工单，完成派发。整个过程，用户的体验和打一个普通的人工电话，几乎没有差别。

但对客户和公司来说，这都是一次极大的跃迁。

过去，电话报修的数据都沉淀在线下，需要接线员二次、甚至三次手动录入系统，效率低下，错误率高。

现在，用户的前端习惯完全没有改变，但他们产生的数据，却在发生的那一刻，就无缝、实时、结构化地进入了我们的数据平台。

在我看来，这才是真正的用户驱动型的“杀手级”应用。

它没有创造任何新的、炫酷的交互，恰恰相反，它完美地诠释了什么叫“跟着用户走，跟着市场走，而不是跟着AI的直觉走”。

诚然，这个方案有成本，接口费、开发资源都不少，但它带来的价值是决定性的，因为它不仅解决了用户的痛点，还解决了企业的管理痛点，打通了线上与线下的数据孤岛。

这才是把钱花在刀刃上。

二、这个案例告诉我们什么？

在我看来，AI当下时代真正的机会，往往不在于创造全新的需求，而在于用AI这种新技术，去“重做”一遍那些早已存在、但体验糟糕的旧场景。

首先，深入场景，做“田野调查”，而不是“键盘侠”。

最真实的需求，永远不在办公室里，不在竞品分析报告里，而在用户的手上、嘴上和抱怨里。

我们做报修工单，如果不是维修师傅那句“我图啥”，可能永远意识不到问题的根源。

在AI时代，这一点尤为重要。因为AI的能力边界非常宽，但也非常模糊。

你只有真正理解了一个场景的来龙去脉、利益纠葛、用户习惯，才能判断出AI到底能在这里扮演什么角色，是“锦上添花”，还是“雪中送炭”，亦或是“画蛇添足”。

再举个例子：

很多产品都在做“AI智能总结”，把一篇长文、一个视频，一键总结成几百字。这有价值吗？

当然有。但价值到底有多大？你要去分析场景。

一个学生为了快速写读书报告，用AI总结一本名著，这是真需求。

一个投资人为了快速筛选项目信息，用AI总结几百页的商业计划书，这也是真需求。

但你让一个用户，用AI去总结一部他期待已久的电影，他大概率会觉得你疯了——因为用户要的是沉浸式体验，而不是高效获取信息。

所以，别在会议室里空想AI能干嘛，结合你们的场景去用户的“田野”里看看他们正在干嘛，以及干得有多痛苦。痛苦的地方，就是AI的机会所在。

其次，拥抱“懒惰”，做“效率的偏执狂”

人性是“懒”的。

任何要求用户付出额外学习成本、操作成本、认知成本的设计，都大概率会失败。

反之，任何能让用户“偷懒”、能“不动脑子”就完成任务的设计，都具备了爆款的潜质。

AI在这方面，是天生的“效率神器”。

这方面镜哥最近分享特别多的AI提效工具，如，Cursor对于原型设计的提效；Gemini对于会议总结的提效；扣子智能体对于工作日报的提效；Genspark对于工作汇报的提效。

诸如此类，等等。

你看，AI没有创造新需求，产品经理“了解用户声音”这个需求一直都在，AI做的，是把一个过去需要花费10个小时的、极其繁琐的“体力活”，变成了一个只需要10秒钟的“脑力活”。

它把产品经理从重复劳动中解放出来，去思考更重要的事情。

而这，就是真需求。

咱们需要做的只是，努力找到那些重复的、低效的、让人痛苦不堪的环节，然后用AI这把“牛刀”，精准地砍下去。

说了这么多，其实核心就一句话：AI是锤子，但产品经理的眼睛，要永远盯着钉子。

而这，恰恰需要我们抛开对技术的盲目崇拜，回归到产品经理最基本、最核心的价值上：对人性的洞察，对场景的理解，对用户价值的执着追求。

所以，未来的产品经理，不是要成为一个AI技术专家，而是要成为一个更懂业务、更懂用户的“场景翻译官”：能够精准地将AI的强大能力，翻译成用户能听懂、愿意用、用了就离不开的实际体验。

体验与应用，或许才是当下AI最大的价值高地。