Jaclyn Konzelmann：AI 能做的更多，更要选择值得做的事

Google Labs 产品总监 Jaclyn Konzelmann 说，能力更强的模型既改变了团队能想象出什么产品，也改变了日常工作方式。当更多想法变得可行，团队需要重新思考哪些值得做。

Konzelmann 通常不会先写一份很长的产品需求文档，而是从三样东西开始：一份解释要做什么、为什么做以及机会在哪里的高层策略；一份与他人讨论想法的演示文稿；以及一个原型，在投入生产级开发前检验人们是否感兴趣。

Labs 遵循用户第一、Google 第二、Labs 第三的顺序。Konzelmann 一方面关注新出现的模型能力是否让过去不可行的想法变得可行，另一方面观察用户习惯变化是否产生了新产品需求。

她以 Pomelli 为例：图像生成模型越来越能制作符合品牌风格的内容，但小企业主往往没有时间学习复杂提示词。她的父母过去经营过小企业，她因此看到了用不同产品形式降低使用门槛的机会。

一个精心打磨的一次性提示词，与适用于许多企业的产品并不相同。团队探索如何理解每家企业，从而生成相关内容，同时让企业主自行决定参与工作流程的程度。

Konzelmann 说，Labs 与营销人员、企业和可信测试用户合作。团队会请小企业主参加工作坊，亲自使用正在开发的工具并提供反馈。这样的迭代不仅检验技术是否可行，也检验产品是否易用、有用。

倾听并不意味着逐字实现用户的每个要求。Konzelmann 认为，团队应理解请求背后的根本问题，再结合对技术的了解，找到用户自己可能没有想到的解决方法。

即使策略文档变短，撰写仍需要时间。Konzelmann 鼓励作者反复思考想法、打磨叙述，删去不值得读者花时间看的内容。她说，想法清晰后，更容易让大家支持并开始开发。

她对 AI 辅助写作的要求包括：阅读输出，并能解释其中每一句话。如果一份文档让人阅读所花的时间比作者制作它所花的还长，她认为这是一个警示。她把 AI 当作思考伙伴，同时要求作品体现作者自己的思考。

Yang 问 Labs 为什么开展实验，而不是只专注于 Gemini 应用。Konzelmann 说，不同团队分别负责应用和面向未来的实验，后者可以贡献产品或经验。她举例说，一个名为 CC 的实验影响了每日简报功能。

每个实验最终走向哪里取决于具体情况，最了解问题的团队通常会参与决定项目应该继续增长、转入正式产品，还是为下一个想法提供经验。Labs 赋予团队自主权，因为他们深入了解产品和用户。

实验结束不一定意味着失败。Konzelmann 介绍了“保留经验，而不是保留原型”的原则：团队会回顾所学，并在内部会议上分享。有时代码和基础设施也能被其他团队复用。

她认为领导层鼓励了好奇心，并说团队会对自己设定高标准。当想法遇到意外挑战时，她希望大家能够放心讨论，一起寻找调整方向的方法。内部分享会也让团队交流方法、向同事求助。

Yang 问，AI 更快地生成代码是否改变了产品工作的瓶颈。Konzelmann 说，这让产品价值成为更尖锐的问题。智能体可能在一个周末复制出单项功能，因此团队要追问：除了代码本身，什么能让一种体验保持持久价值？

她提到网络效应和上下文可以作为思考角度，同时承认用户行为正在变化。有些人可能亲自操作界面，另一些情况下，个人智能体可能代表用户使用底层服务。

创作、学习或娱乐时，Konzelmann 仍希望亲自参与；对于繁琐的工作，她可能更愿意交给智能体。Yang 同意表格和行政事务适合委托出去，但他说，当别人让智能体代替本人回复他时，自己有时也会觉得受到冷落。

Konzelmann 举了一个家庭徒步的例子：GPS 故障让记录在 Strava 上的路线出现错误，手动修复文件需要好几个步骤。她让智能体完成了修复，但仍喜欢查看朋友们的运动成果。对她来说，产品应该减少繁琐工作，同时保留人们喜欢的部分。

两人都喜欢用语音在远离屏幕的地方工作。Konzelmann 散步时录下想法，之后再整理成正式文档。她的许多策略文档都是从语音备忘录开始的。

Konzelmann 有一个五岁的孩子和一对三岁半的双胞胎。她希望孩子花时间在户外，也学会应对无聊和困难；同时，她想用 AI 帮助孩子相信自己能够创造东西。

大女儿喜欢恐怖故事，于是母女俩开始一起制作播客。孩子选择声音、给角色起名，帮助调整生成的图像和故事情节，再听初稿并提出修改意见。Konzelmann 使用智能体修改作品。

她们将故事发布，让孩子的朋友也能听到。这个决定源自母女此前一起制作的一首歌：女儿问作品是否“真实”时，意思是朋友们能否一起分享。

Konzelmann 还为孩子制作了弹珠轨道视频和互动动物游戏，希望之后让孩子参与定制。她想知道，这类量身制作的体验能否让孩子长大后的学习更有趣。

Yang 希望孩子不只是消费媒体，也能自己创作。Konzelmann 同意，她希望孩子保持好奇、学习并主动参与，而不是仅仅用 AI 让一切变得更容易。Yang 补充说，他也希望孩子看到兴趣如何与工作联系起来。

展望未来，Konzelmann 期待孩子能提出更多自己的想法。在 Labs，她认为新模型扩大了可构建产品的范围。她看重的好点子能够以令人意外的方式，把技术能力和真实用户需求连接起来。

Yang 说，他现在更倾向于把 AI 看作负责整个问题的智能体，而不只是完成单项任务的工具。Konzelmann 说，人们的期望正在变化，但不同用户的需求各不相同。产品的挑战是向人展示有用的体验，而不是让他们困在空白提示框前。