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June 24, 2026 · 8:37 AM
AI 产品失败，不是模型不够强 —— Lenny's Podcast 精读 No.020
Aishwarya Naresh Reganti 与 Kiriti Badam 复盘 50+ 次 AI 产品部署经验，提醒 PM：AI 产品的关键不是一步到位全自动，而是先校准行为边界，再逐步放权。
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这集聊的是一个 PM 很容易踩的坑：把 AI 产品失败归因于「模型还不够强」。
Aishwarya Naresh Reganti 和 Kiriti Badam 复盘了 50+ 次 AI 产品部署经验，覆盖 OpenAI、Google、Amazon、Databricks 等团队场景，结论更像一句提醒：AI 产品的难点不是把能力接进来，而是把不确定性、放权边界和真实线上反馈管起来。12
这 4 张图讲什么
- 失败不是模型不够强：先校准行为，再放权自动化。
- AI 产品有两个新变量：非确定性，以及放权与控制之间的取舍。
- 别一步跳到全自动 Agent：先低 Agency、高 Control，让问题暴露得足够清楚。
- Pain is the new moat：Evals 只能抓已知错误，真正的壁垒来自上线后持续看数据、找模式、补指标、再迭代。
如果你正在做 AI 功能，最实用的一句话可能是：不要急着证明它能全自动，先证明它在哪些边界内不会让用户惊讶。
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