刘坚⚒️ 创造、思考,或一切泰勒指出现代社会最危险的是工具理性的全面扩张——一切都要被简化成“生产力”“收益”这类可量化指标。 我在AI产品设计中反复强调“判断是人的核心价值”,查尔斯.泰勒说“价值理性”不能被“工具理性”吞噬。我们在产品功能四象限里把“高风险+高增益”定义为人机协作区,就是因为有些事工具理性解决不了——这不仅是产品设计,也是哲学立场。
刘坚“你无法在制造问题的同一个思维层次上解决这个问题” “We cannot solve our problems with the same thinking we used when we created them”
刘坚startup怎么在不确定性中寻找确定性! 确定性 = 验证速度 × 信念更新频率 × 知识沉淀深度 从判断结果转向判断过程,明天发生什么你已经无法预测了,但是下一秒你大概率还是能把握好的; 把所有判断表述成概率,用新的证据来持续更新这个概率; AI技术栈变化快,但是你要解决的问题变化满,确定性在你的用户和场景里! 找能做判断,能做决策的人; 找自驱型,自己定义问题并动手快的人;找开放,能共享知识和经验的人;
刘坚⚒️ 创造、思考,或一切AI时代的AIfor行业产品是什么? 1. 传统行业对AI工具的误解制造业、餐饮业等传统行业普遍期待“行业专用AI工具”,但这一需求本质是互联网时代的惯性思维。AI时代的产品逻辑已从标准化转向个性化,通用型产品或行业模板化工具将逐渐失效。 2. AI时代的颠覆性变革互联网模式的终结:过去“千人一面”的标准化产品(如SaaS模板)被AI的“千人千面”能力取代。大模型本身已成为基建,传统“给大模型套外壳”的产品设计失去意义。关键能力迁移:未来产品的核心竞争力在于:信任构建:直接响应、个性化服务;独特性知识:基于用户特定数据与场景的定制化能力。 3. 未来产品形态服务化替代软件化:产品不应是固定功能的GUI界面(如“一键发布”按钮),而应像“活人”一样动态适应用户需求。拒绝“最大公约数”:通用型自动化工具因无法满足极致个性化将被淘汰,用户需要“为我而生”的解决方案。 行业启示 • 数据价值的再定义:模型厂商无法获取的行业特有数据(如制造业生产流程细节)将成为差异化核心。 • 行动建议:企业需放弃“购买现成工具”思维,转向构建基于自身数据与场景的AI能力,尤其在2025-2026年范式转换窗口期。
刘坚⚒️ 创造、思考,或一切未来企业最大的竞争优势,不是模型、代码或人数,而是持续产生高质量认知,并将其沉淀为组织能力的速度。 AI Native组织,不是一套新的管理制度,而是一套持续学习、持续进化的组织操作系统。