AI專案9成失敗的真相:技術再強也沒用,關鍵在「工程師和使用者能否說上話」

我在公司推過不少AI專案,慢慢領悟到一個扎心的事實——很多人搞反了。我們總以為AI失敗是因為技術不夠牛、功能不夠酷、或使用者太難搞,但其實根本不是。失敗的原因很單純:工程師和使用者根本沒在同一頻道上

▋ 我們都曾犯過的錯

還記得之前有個專案,技術團隊拿出來的東西真的很亮眼。架構漂亮、演算法先進、功能堆得滿滿的。我看著那套系統的介紹文件,心想「這次肯定會轟動」。結果呢?上線後沒人用。沒人用。

反過來,也有專案是使用者把他們的需求講得天花亂墜。「我們需要這個功能、那個功能,還有這個自動化流程,最好再加上那個整合……」工程師在旁邊狂記筆記,眼神發光。大家都很興奮。然後開發開發開發,最後交付的東西,使用者看一眼就說「欸,這不是我要的」。

你知道最氣的是什麼嗎?雙方都沒錯。工程師做的技術沒問題,使用者說的需求也沒問題。問題在於中間那條線斷掉了——他們根本沒有真正對話過。

▋ 為什麼使用者會不買單

我後來才理解,使用者其實不在乎你的技術有多強。他們不會坐下來說「我想要一個用神經網路訓練過的系統」。他們只會說「欸,我現在每天要處理這堆文件,超煩的」。

工程師聽到這句話,腦子裡想的是「好,我用最新的模型來幫你自動處理」。但使用者真正的痛點可能根本不在自動化,也許是「我處理完以後,主管從來不信我的判斷」或「系統一出錯我就得全部重做」。

所以當產品上線了,再強的AI也救不了。因為你解決的根本不是真正的問題。

我們現在還有另一個常見的情況——工程師問「你需要什麼?」,使用者開始講他的困境,講了半小時,工程師卻沒真的聽進去。雙方各說各的話,最後工程師按照自己的理解去做,當然就是四不像。

▋ 一個專案能活下去的祕密

一個AI專案要真的被人用起來,甚至用得開心,只有一個條件:使用者要感覺到他有參與,他的聲音有人在聽

這聽起來很心靈雞湯,但實際上超重要。當使用者知道「這個功能是因為我提出來的」、「工程師還有問我的想法」,他就會想試試看、會給建議、會把這個工具推薦給同事。這種使用者粘著度,比任何行銷都有效。

反過來,如果使用者覺得「這是上面硬塞給我的東西,我根本沒被問過意見」,他才不管你的AI有多神奇,就是不用。這時候工程師再急也沒辦法。

而且,使用者的反饋要有回應。他說了問題、提了建議,然後呢?石沉大海嗎?那下次他就不會再說了。如果他看到「欸,我上次講的那個問題,這個版本修好了」,他會爆炸開心,會變成你最忠實的擁護者。

▋ 為什麼我們一直在「拿著錘子找釘子」

科技發展得超快,新的AI技術一直冒出來。我們有時候就是會被炫花眼——「欸這個技術很新欸,我們用這個做點什麼吧」。但這就像拿著一把錘子到處敲,看有沒有釘子在。

問題是,使用者根本不想被當釘子敲。他們有自己的問題,他們要的是有人能直接幫他解決,而不是被迫去學會使用某個新工具。他們不想說「為了用你的AI系統,我得改變我的工作流程」。他們想說的是「你這個東西直接就解決我的麻煩,我愛死了」。

這時候就輪到產品經理出場了。

▋ 產品經理最難的功課

產品經理要做的,就是在這個漩渦中心保持平衡。一邊是工程師說「我們有什麼能力」,另一邊是使用者說「我們有什麼需求」,產品經理要在中間找到真正值得做的交集。

但這不是簡單的「兩個都聽」。而是要有判斷力——知道哪些功能是大多數人真的會用的,哪些只是某一個人的特殊需求。要會說「不」,即使那個需求來自很有權力的人。要能排優先順序,因為資源永遠有限。

最重要的是,要能把工程師的專業術語翻譯成使用者能懂的語言,也要能把使用者模糊的痛點翻譯成工程師能實作的清楚需求。這才是真正的「連結」。

▋ 初期的勝利有多重要

還有一個被很多人忽略的點——初期要贏。

別想一口吃成大胖子。第一版不用完美,但一定要快、一定要解決一個核心問題、一定要讓人用了以後眼睛一亮。「哦,原來可以這樣用」。

而且成本要控制得好。讓大家看到「用少少的資源,卻換來這麼大的效益提升」,下一輪預算就會滾滾來。反過來,如果第一個專案就投入巨資卻沒什麼成果,所有人對AI都會變得保留和懷疑。

▋ 現在的我

說了這麼多,歸根結柢就一件事:連結比技術重要

技術會一直進化,新的AI工具會不斷出現,越來越快、越來越多、越來越聰明。但使用者的需求永遠在那邊等著你。不是等著你拿最新的技術去轟炸他們,而是等著有人真正去聽他們說話,理解他們的痛點,然後一起找到解法

如果你是工程師,問問自己有沒有真的和使用者對過話。如果你是使用者,別被技術術語嚇到,要大聲說出你的需求。如果你是產品經理或決策者,就是要在這之間架一座橋,讓雙方一起創造東西,而不是各唱各的調。

現在新的AI東西一直冒出來,但我一點都不擔心。因為只要你能做到「連結」,技術只是輔助而已。

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# 我用 Gemini API 破解了 YouTube 影片秒找關鍵畫面的問題——花了一年才想通的事

在我開始用 Gemini 的 API 之前,我其實在這個問題上卡了很久。你知道那種感覺嗎?就是你明確知道自己想要什麼,但市面上的工具就是不給你。 ▋ 那些沒辦法的時代 最一開始,我想做的事很簡單——從 YouTube 影片裡自動找出特定的畫面。聽起來沒什麼,但當你開始想要把它實際執行出來的時候,馬上就撞牆了。OpenAI 的模型?它們根本不讓你直接處理影片內容。Anthropic 的 Claude?同樣的問題,他們也會限制你對影片的存取權限。就像被隔著一層玻璃,明明看得到東西卻摸不著。 我試過各種繞路。有段時間我想用影片截圖搭配 OCR 去識別,但那效率慘到不行。也想過自己寫爬蟲去抓影片的文字敘述檔,但 YouTube 上大多影片根本沒有,或者敘述檔品質爛到不能用。那段時間我真的很挫折,感覺就像在黑暗裡摸索,不知道哪條路才是出口。 大概花了快要一年的時間,我一直在想同一個問題,嘗試不同的方法,然後一次又一次地失敗。有時候是技術層面的問題,有時候是成本太高根本行不通。那種反覆的無力感,現在回想起來還是有點難受。 ▋ Gemini

By andy

我正在做一個瘋狂的實驗:讓AI掌控我80%的線上形象,看看會發生什麼

老實跟你說,你現在看到的我—聲音、影像、文字—大部分都不是我本人。 這聽起來很詭異,我知道。但這正是重點。 我不是隨便玩玩,也不是為了作秀。我是在親身經歷一個別人都在談論、但很少有人真正去試驗的東西:如果AI能掌控你超過80%的線上生產力,會發生什麼事? ▋ 大多數人的想法都停在20% 現在很多人用AI的方式是這樣的:拿它來寫個開場、潤色個段落、幫忙生成幾張圖。AI扮演的是助手角色,人類才是主導者,還是靠人力來賺錢、維持信譽。這樣當然安全,也很聰明。 但我想知道的是另一個問題。 如果我不是偷偷用AI,而是讓它在前台直接面對你,掌控我80%以上的聲音、文字、影像表現,會怎樣?會崩潰嗎?會被識破嗎?人們會察覺不出來嗎?還是說,這樣的模式本身就會帶來一些我根本預料不到的怪事? 我沒看過有人真的這樣做過,所以我決定自己試試。 ▋ 為什麼我要這樣折騰自己 你可能會問:「為什麼?這不是自找麻煩嗎?」 確實是。但這就像任何真實的實驗一樣,你不下水,你根本不知道水溫。

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別再追風口了——我如何從「快速出產品」的狂歡中走出來,轉向解決自己真正的問題

▋ 那段沉迷「快速出貨」的日子 說實話,當 Vibe Coding 火起來的時候,我也被那種感覺迷住了。能用 AI 這麼快速地把腦子裡的想法變成產品,那種成就感真的滿到爆炸。我記得有一陣子,我幾乎每週都在做新東西——今天做個 X 功能,明天改個 Y 工具,後天又琢磨起 Z 的變體。身邊的人都在說「哇,你動作好快」,我自己也覺得特別充實,彷彿在衝浪一樣踩著科技浪潮的尖端。 但你知道嗎?那種快不是充實,只是上癮。 我現在還記得最清楚的一個例子——我看到有人用生成式 AI 做出超厲害的產品推介功能,能把一堆圖片一鍵轉成專業級的電商影片。那時候我眼睛都亮了,馬上想「這個我也能做,而且我能做得更好」。花了一個禮拜把 MVP 整出來,還挺自豪的。然後呢?Google 用 Nano Banana

By andy

當八十萬粉絲的代價是失去自己:我如何拒絕YouTube的魔鬼交易

我最近想了很久一個問題。如果有人告訴你,只要你改變自己,你就可以擁有幾十萬的粉絲和穩定的收入,但代價是把接下來的每一天都用來製作你不想做的內容——你會簽這個合約嗎? 我聽說有個頻道主,經營了一個擁有八十幾萬粉絲的頻道。老實說,很多人聽到這個數字會先羨慕。但他卻在某一天毅然決然地決定放棄它。不是因為沒有觀眾,而是因為觀眾要他做的事,和他真正想做的事完全相反。演算法喜歡他拍的某些題材,但那些是他最討厭拍的。他想拍的內容呢?流量一般般。在這樣的煎熬裡,他的身心靈一點一點崩潰,直到他決定停止更新。 ▋ 我也在同樣的十字路口站過 我之前有段時間,每週都按時發影片。那時候我慢慢發現了一個模式——流量喜歡我拍的 Cloud Code 相關主題。但這就是問題啊。我本來每週的工作不是只有做這個東西。我在做很多不同的東西,但觀眾似乎只想看那一種。 一開始我試著迎合。每週硬擠出時間來拍這類內容,一邊做著我真正在做的工作,一邊為了維持這個頻道的「人設」而活著。慢慢地,拍影片變成了一種義務,而不是分享。我開始在上傳前就感到疲憊,甚至在發布後才是最累的。不是因為工作量大,而是因為一種莫名的虛無感。

By andy