18 AI时代的团队反模式

技术强 → 产品好 → 成功

团队配置错误 → 产品方向偏 → 技术再强也白搭

团队构成:
  - 5个PhD
  - 全是AI算法背景
  - 来自Google/OpenAI
  - 技术能力极强

但:
  - 没有行业专家
  - 没有产品经理
  - 没有做过商业化

团队思维:
  "我们能做XXX技术"
  "这个模型很先进"
  "论文里提到..."

但不问:
  - 用户需要什么?
  - 这个技术解决什么问题?
  - 有人愿意付费吗?

结果:
  做出很酷的demo,
  但没人用,没人付费

做垂直AI,但:
  - 不懂法律(做法律AI)
  - 不懂医疗(做医疗AI)
  - 不懂金融(做金融AI)

结果:
  产品浮于表面,
  行业老手一眼看出"不专业"

技术团队:
  - 会写代码
  - 不会卖产品
  - 不会定价
  - 不会运营

结果:
  产品做出来,
  不知道怎么卖

团队: 5个斯坦福PhD
技术: 顶尖NLP能力
产品: AI法律文书生成

问题:
  - 生成的合同"看起来对"
  - 但律师一看就知道"不专业"
  - 缺少行业细节
  - 不敢用于正式场合

结果:
  2年后倒闭,
  技术再强也没用

最小团队(3人):
  1个技术(AI/工程)
  1个行业专家(懂领域)
  1个产品/运营(懂商业化)

理想团队(5人):
  2个技术
  1个行业专家
  1个产品经理
  1个运营/销售

团队:
  - 创始人是销售/运营背景
  - 不懂技术
  - 技术全部外包

理由:
  "我专注商业化,技术交给外包"

用户反馈 → 告诉外包团队 → 等待排期 → 2周后上线

竞品:
  用户反馈 → 内部团队 → 当天上线

速度差10倍

外包团队:
  - 按需求做
  - 做完就走
  - 不深入优化

AI产品:
  - 需要持续调优
  - 需要理解业务
  - 需要快速迭代

外包做不到

AI产品的核心是:
  - 数据处理
  - 模型调优
  - Prompt工程

全外包 = 核心能力在外包手里

风险:
  - 外包随时可能走
  - 技术被卡脖子
  - 没有积累

可以外包:
  - 前端界面
  - 基础设施
  - 数据标注

不能外包:
  - 核心算法
  - 模型训练
  - Prompt优化
  - 产品逻辑

核心能力必须自研

团队:
  - 全是大厂高级别(L7+)
  - 年薪百万+
  - 背景闪亮

但:
  - 都是"将军",没有"士兵"
  - 都想做决策,不想执行
  - 都有ego,难以协作

月成本: $100K(3个高级别)
实际产出: 不如$30K的3个执行力强的人

原因:
  - 开会多,讨论多
  - 都想说服对方
  - 真正干活的时间少

大厂背景:
  - 习惯了大公司的资源
  - 习惯了分工明确
  - 习惯了"想法有人执行"

创业公司:
  - 什么都要自己做
  - 从0到1
  - 脏活累活

心态不匹配

决策:
  - 都想完美
  - 都要论证
  - 迟迟不上线

但AI产品:
  - 需要快速试错
  - 需要快速迭代
  - 完美主义=死亡

早期团队(5人):
  1个核心技术(Leader级)
  1个产品/运营(Leader级)
  3个执行力强的人(不一定大厂背景)

特点:
  - 两个Leader互补
  - 执行团队干活快
  - 成本可控

创始人:
  - 不写代码(但技术出身)
  - 不做产品
  - 只管"方向""融资""战略"

团队:
  - 自己做产品
  - 创始人每周Review一次

AI不确定性强:
  - 效果很难预测
  - 需要快速调整
  - 需要深入细节

遥控模式:
  - 创始人不在一线
  - 不了解细节
  - 决策滞后

结果:
  团队走偏了,
  2个月后才发现,
  浪费大量时间

某AI创业公司:
  创始人: 每天开会、融资、做PR
  产品: 交给产品经理和工程师

3个月后:
  - 产品方向偏离
  - 用户不买账
  - 创始人才介入

但:
  - 已经浪费3个月
  - 团队士气受挫
  - 竞品已经领先

创始人必须:
  - 亲自写代码/设计产品
  - 亲自服务前100个用户
  - 亲自优化核心功能

不能:
  - 只做"方向性指导"
  - 不能只开会

创始人:
  - 仍然深度参与产品
  - 每天Review产品数据
  - 每周和用户沟通

逐步:
  - 授权团队
  - 但不能完全脱离一线

团队:
  "我们有AI,什么都能自动化"
  "AI帮我们写代码"
  "AI帮我们做设计"
  "AI帮我们写文档"

但:
  - 不思考
  - 不验证
  - 盲目相信AI

现实:
  - AI代码能用≠好用
  - 缺少优化
  - 缺少错误处理
  - 长期维护困难

过度依赖:
  - 代码库一团糟
  - 技术债累积
  - 后期重构成本高

团队:
  - 习惯了AI生成
  - 不再深入思考
  - 不再学习

结果:
  - 遇到AI解决不了的问题,束手无策
  - 核心能力退化

都用AI:
  - 都用ChatGPT写代码
  - 都用Midjourney做设计
  - 都用AI写文案

结果:
  - 产品同质化严重
  - 没有差异化
  - 竞争力弱

AI是工具,不是替代:
  ✅ 用AI提效(重复性工作)
  ✅ 但核心思考必须人做
  ✅ AI生成的内容必须审核
  ✅ 保持学习,不能躺平

原则:
  AI做执行,人做决策
  AI做初稿,人做优化
  AI做参考,人做判断

技术负责人:
  - AI/工程能力
  - 能快速实现
  - 全栈更好

行业专家:
  - 深耕行业3年+
  - 知道痛点
  - 有行业资源

产品/运营:
  - 懂用户
  - 会运营
  - 能卖产品

关键:
  三个人互补,
  都是generalist(全才),
  都能独当一面

1个创始人(产品+战略)
2个技术(1个AI,1个工程)
1个行业专家
1个产品经理
1个运营/增长
1个设计(可选)

✅ 执行力强(说干就干)
✅ 学习能力强(AI变化快)
✅ 适应能力强(方向可能调整)
✅ 自驱力强(创业不能推)
✅ ego小(能接受反馈)

❌ 大厂背景(不一定重要)
❌ 名校学历(不一定重要)
❌ 高薪(早期重要性低)