【摘要】面对AI浪潮，传统软件开发范式正经历深刻变革。Airtable CEO Howie Liu提出的五维转型框架，从产品重塑、组织再造、人才升级、文化培育到领导力变革，为企业指明了一条通往AI原生的系统性路径，旨在平衡创新速度与长期稳定性，实现范式跃迁。

引言

AI驱动的变革，正以前所未有的力量冲击着整个软件行业。我们熟悉的那些产品范式、组织架构、人才分工，甚至文化理念，都在这场快速演进的技术浪潮中显得步履维艰。矛盾无处不在。一方面，市场要求我们以周为单位推出颠覆性功能；另一方面，企业的稳定运营又需要坚实可靠的基础设施。

如何突破这些固有的模式？怎样在创新速度与系统稳定性之间找到那个精妙的平衡点？这已成为所有企业在AI时代必须回答的核心挑战。Airtable的CEO，Howie Liu，基于自身的探索与实践，提出了一个系统性的转型框架。他认为，企业要真正成为“AI原生”，必须在五个关键维度上进行彻底的自我革命。这五个维度分别是产品、组织、人才、文化和领导力。这不只是一份理论指南，更是一张源自实战的生存地图。

一、🚀 产品：从功能叠加到范式重构

AI时代的产品开发，绝不是在旧地图上寻找新大陆。它要求我们扔掉旧地图，用一张“清洁画布”（Clean slate）重新思考一切。Howie Liu的核心观点是，每一个软件产品都需要被“重新创立”（Refounding）。AI不是一个可以简单嫁接的功能模块，而是一种足以颠覆产品底层逻辑的根本性力量。

1.1 “重新创立”与交互范式的演进

如果今天从零开始构建你的产品，它会是什么样子？这个问题是所有产品经理和创始人都需要扪心自问的。AI能力的每一次跃迁，都可能催生全新的产品形态和交互方式。在旧有基础上做简单的加法，往往会制造出臃肿、笨拙的“缝合怪”。

真正的演进是一条清晰的、不断深化的路径。

1.1.1 案例：从Copilot到Windsurf的演进链

我们可以从开发者工具的进化中清晰地看到这条路径。

  • GitHub Copilot 阶段，AI是“代码补全”的辅助角色。它依附于VSCode等传统IDE，本质上没有改变开发者的核心工作流，只是在“敲键盘”这个环节提供了加速。

  • Cursor 阶段，产品形态发生了质变。它将编辑器重构为“以聊天为中心”的开发环境。开发者不再是逐行编写，而是通过多轮对话来修改整个文件甚至项目。AI从一个工具，变成了并肩作战的伙伴。

  • Windsurf（前身为Continue.dev）阶段，AI的角色进一步深化。它将AI编程代理深度嵌入到调试流程中，能够理解复杂的错误日志并自动提出修复方案。

这条演进链清晰地展示了，随着AI能力的增强，交互的重心正不可逆转地从“键盘操作”转向“意图表达”。用户不再需要告诉机器“怎么做”，只需清晰地表达“做什么”。

1.1.2 案例：MidJourney的交互革命

同样的范式转移也发生在创意领域。MidJourney的进化史就是一部“去命令行化”的历史。

  • v1到v4，用户是“提示词工程师”。出图质量高度依赖于用户对复杂prompt的掌握程度，这本身就是一个极高的门槛。

  • v5 开始，模型能更好地理解图像上下文，允许用户“以图生图”，交互维度变得更加丰富。

  • v6 则引入了“自然语言反馈”。用户可以直接对生成的图片说“让这个人看起来更开心一点”，而无需重新构造复杂的提示词。

这意味着用户界面（UI）的本质已经改变。它从一种“命令行式的精确输入”，逐步演进为一种“对话式的模糊调优”。这背后是AI对人类自然语言和模糊意图理解能力的巨大飞跃。

1.2 Airtable Omni：让AI成为默认交互方式

Airtable自身的实践是这一理念的最佳注脚。传统的Airtable用户需要手动创建表格、设计字段、配置视图和自动化规则，这是一个结构化、步骤化的过程。

但Airtable Omni彻底颠覆了这一切。

用户不再需要与GUI界面进行繁琐的交互。他们可以直接在对话框里输入一个简单的指令，比如：

“帮我建一个客户跟进表，需要包含联系人姓名、公司、跟进阶段、以及下次沟通时间。然后，按照跟进阶段创建一个看板视图，并设置一个自动化提醒，在下次沟通时间前一天通知我。”

系统会瞬间生成一个功能完备的数据库，包含所有指定的字段、一个配置好的看板视图，以及一条激活的自动化规则。在这里，AI不再是藏在某个菜单里的“辅助功能”，它就是产品本身，是用户与产品交互的主界面和默认路径。

1.3 可控的生成：AI与“乐高积木”的结合

完全由AI从零生成一切，可能会带来不可靠和难以维护的问题。Airtable的聪明之处在于，它没有让AI从零开始编写代码，而是让AI去“拼装”已有的、经过验证的“乐高积木”。

这些“积木”就是Airtable成熟的底层能力，比如视图（Views）、自动化（Automations）、权限系统（Permissions）等。AI的角色是理解用户的意图，然后调用这些标准化的模块进行组合。

这样做的好处是显而易见的。

  • 灵活性与可靠性的兼顾 用户既能享受到自然语言交互带来的极致便捷，又能在AI生成结果后，随时无缝切换到自己熟悉的图形用户界面（GUI）进行审查和微调。

  • 降低黑盒风险 因为底层是标准化的模块，所以AI的生成过程更加透明和可控，避免了纯代码生成可能带来的安全隐患和维护噩梦。

1.4 PLG：AI产品的最佳增长路径

最后，Howie Liu强调，产品主导增长（Product Lead Growth, PLG）是AI产品的最佳路径。AI的价值很难通过销售的口头解释或PPT演示来传递。那种“原来还可以这样”的震撼，必须由用户亲身体验。

最好的销售方式，就是让用户在产品中亲自感受到那个“Wow时刻”。当用户第一次用自然语言在Omni中创建出一个复杂的数据库时，他会立刻理解这个产品的价值。这种由产品本身驱动的口碑传播，远比任何市场营销活动都更加强大和持久。

二、🏢 组织：快慢结合的双轮驱动

如果说产品是变革的最终体现，那么组织就是实现变革的引擎。在AI时代，传统的、僵化的组织架构已经无法适应以周为单位的技术迭代速度。Airtable探索出一种“快思考”与“慢思考”相结合的双轮驱动模式。

2.1 “快思考”团队：敏捷迭代，追求“Wow”体验

“快思考”团队，在Airtable内部被称为AI Platform团队。他们的核心使命只有一个，那就是快速迭代，持续创造让用户惊叹的“Wow”体验。

这个团队的运作模式更像一个敏捷的初创公司，比如Cursor或Replit。

  • 迭代周期 以周为单位，甚至更短。

  • 目标导向 追求用户增长和市场兴奋点，而非短期盈利。

  • 团队构成 小而精，成员通常是具备产品、设计和工程能力的多面手。

  • 工作方式 快速开发原型，小范围灰度测试，根据用户反馈迅速调整。

Cursor团队的发布节奏就是“快思考”的典型。在2023年第四季度，他们几乎每两周就发布一次重大更新，功能从代码补全迅速演进到多文件编辑，再到项目级重构和对话式调试。这种惊人的速度，源于团队能够在一周内将真实的用户反馈转化为新的功能。

同样，Replit内部设立的独立AI实验室，专注于探索“AI是否能教会零基础用户编程”。他们快速推出的AI Tutor功能，允许学生用自然语言提问，AI实时指导编码。这个团队不承担现有产品的维护任务，唯一的目标就是制造惊喜。

2.2 “慢思考”团队：深耕底层，构筑护城河

与“快思考”团队相对应的是“慢思考”团队。他们负责的是那些需要长期投入、深度思考的底层基础设施建设。在Airtable，这可能涉及到像HyperDB这样的核心数据库引擎的研发。

这个团队的特点恰好相反。

  • 迭代周期 以季度甚至年为单位。

  • 目标导向 追求系统的稳定性、可扩展性和长期的技术护城河。

  • 团队构成 通常由资深的架构师和系统工程师组成。

  • 工作方式 严谨的架构设计、充分的性能测试和长期的技术规划。

“慢思考”团队是整个创新体系的基石。没有他们构建的稳定可靠的底层平台，“快思考”团队的各种实验和创新就成了无源之水、无本之木。

2.3 增长飞轮：快慢互补的完美机制

“快”与“慢”并非对立，而是一种完美的互补。它们共同构成了一个强大的增长飞轮。


团队类型

核心职责

产出

对飞轮的贡献

“快思考”团队

快速原型、用户体验创新、探索新功能

市场兴奋点、用户增长、产品“Wow时刻”

驱动增长：吸引新用户，验证市场方向

“慢思考”团队

底层架构、核心引擎、系统稳定性、可扩展性

可靠的基础设施、可规模化的产品能力

稳定增长：将创新沉淀为可盈利的长期产品


这个飞轮的运转机制是这样的：

  1. “快思考”团队通过敏捷迭代，不断推出令人兴奋的新功能，吸引大量用户，制造市场声量。

  2. 这些经过市场验证的、成功的创新，会被“慢思考”团队接手。

  3. “慢思考”团队将其进行重构、优化和加固，最终沉淀为可规模化、可盈利的、稳定可靠的长期产品特性。

  4. 这些稳定的核心产品，又为“快思考”团队的下一步探索提供了坚实的基础和更强大的能力。

这种快慢结合的组织模式，让Airtable既能像初创公司一样灵活地捕捉市场机会，又能像成熟企业一样稳健地构建长期价值。

2.4 组织结构的扁平化与流动性

更进一步，AI原生组织正在突破传统的“部门墙”。财富500强中的亚马逊、莫德纳等公司，已经开始着手减少中层管理层级，合并部门。他们依赖AI智能体来自动化处理大量的常规协调和报告工作，使得组织结构自然而然地趋于扁平化。

Anthropic内部的“Claude Playground”快速实验机制是另一个很好的例子。任何工程师都可以随时部署Claude的新提示模板或微调版本，在内部员工中进行灰度测试。根据收集到的反馈，团队可以在一周内决定这个新想法是否要正式上线。这种“快速试错”的文化，催生了像“宪法AI”这样突破性的创新机制，而这在一个层级森严的组织里是难以想象的。

三、🦄 人才：从专业分工到跨界“独角兽”

有了正确的产品方向和组织架构，最终执行这一切的还是人。AI时代对人才的要求，也发生了根本性的变化。传统的、壁垒分明的职能分工正在被打破。

3.1 职能壁垒的瓦解

在过去，软件开发流程通常是一个线性的接力赛。产品经理（PM）写一份厚厚的PRD（产品需求文档），交给设计师（Designer）出图，最后由工程师（Engineer）来实现。这个PM-工程师-设计师的“铁三角”，在追求效率和确定性的工业时代非常有效。

但在AI时代，这个模式失灵了。因为AI带来的可能性是发散的、非线性的，一份静态的PRD根本无法捕捉到所有的创新机会。未来的成功者，不再是某个领域的顶尖专家，而是能够跨越职能边界的“独角兽”人才。

  • “产品工程师” 他们既懂技术实现，又具备深刻的产品洞察力，能够独立将一个想法从概念变为可用的原型。

  • “设计师-工程师” 他们不仅能设计出优美的界面，还能用代码将其实现，确保设计理念在最终产品中得到完美呈现。

3.2 “至少能危险地胜任”

Howie Liu对团队成员的要求是，每个人都应该对其他职能有基本的理解和能力，达到“至少能危险地胜任”（At least dangerously competent）的水平。

这意味着什么？

  • PM需要成为“PM-原型师”（PM Prototyper） 他们不仅要会写文档，更要具备基本的设计感和动手能力，能用Figma或简单的代码快速搭建出可交互的原型。

  • 工程师需要具备产品思维 他们不能只是被动地接受需求，而要主动思考功能的价值和用户的体验，从技术的角度为产品带来新的可能性。

  • 设计师需要懂技术 他们要了解技术实现的基本原理和限制，这样才能设计出既有创意又切实可行的方案，而不是天马行空的“飞机稿”。

3.3 原型 > PRD：工作方式的变革

这种人才结构的变化，直接导致了工作方式的变革。团队的沟通语言，不再是冗长的文档，而是可交互的原型。

与其花几周时间写一份几十页的PRD去说服别人，不如花几天时间做一个粗糙但可用的原型，让大家直接上手体验。用真实的体验来验证想法，远比用抽象的文字去描述要高效和准确得多。

3.4 跨界人才的培养实践

为了培养这种“独角兽”人才，许多顶尖科技公司都设立了专门的内部培训和轮岗计划。

  • Airtable的“Engineer Bootcamp for PMs” 所有新入职的产品经理，都必须完成一个为期两周的编程训练营。他们需要学习Airtable的API、脚本自动化，甚至基本的SQL查询。目标不是让他们去写生产代码，而是让他们在讨论技术可行性时，能和工程师站在同一个频道上对话。

  • Figma的“Designer-Engineer Rotation Program” 设计师可以申请轮岗到前端团队工作三个月，亲身参与代码开发。反之，工程师也可以进入设计团队，深度参与用户体验的评审。这种机制彻底打破了“我说你做”的职能割裂。

  • Stripe的“Tech Literacy for Execs”课程 甚至公司的高管，也需要学习API原理、加密机制、分布式系统等基础知识。因为在战略会议上，如果领导者无法准确判断技术带来的机遇和风险，就可能做出灾难性的决策。Stripe的CEO Patrick Collison本人，就以坚持阅读一线技术文档而闻名。

AI时代，跨领域知识的融合已经成为个人和团队最核心的竞争力。

四、🎨 文化：从严格管控到鼓励“玩耍”

文化是一家公司隐形的操作系统。它决定了当规则没有明确规定时，员工会如何思考和行动。在快速变化的AI时代，一种鼓励实验、拥抱不确定性的文化，比任何流程和制度都更加重要。

4.1 “玩”就是工作

Howie Liu有一个非常激进的观点，他鼓励团队成员“玩”。

“如果你觉得需要取消接下来所有的会议，花一整天甚至一整周的时间，去试用所有可能与Airtable相关的AI新产品，那就尽管去做。”

这听起来有些不可思议，但在他看来，这是在AI时代保持敏锐度的唯一方法。技术的前沿每天都在变化，新的工具和模型层出不穷。只有让团队成员，尤其是产品和技术人员，沉浸在这个信息流中，亲自去“玩”这些新东西，才能激发真正的灵感，找到下一个突破口。

这种文化的核心，是信任和赋能。它相信员工是自我驱动的，并且给予他们充分的自由去探索。

4.2 拥抱实验与评估（Evals）

在AI时代，直觉和经验的重要性在下降，而快速实验和数据化评估（Evals）的能力变得至关重要。

一个AI功能的好坏，往往不是通过逻辑推演就能判断的。同一个模型，用不同的提示词，或者针对不同的用户群体，效果可能天差地别。因此，唯一可靠的方法就是：

  1. 快速实验 快速构建一个最小可用版本。

  2. 快速评估 设计科学的评估体系，收集定性和定量的数据。

  3. 快速迭代 基于评估结果，迅速做出调整。

这个循环的速度，决定了公司跟上技术变革的速度。

4.3 创新文化的制度保障

许多公司已经将这种实验文化制度化。

  • Basecamp的“Hack Days”制度 每月固定有一天，所有员工暂停手头的常规工作，可以自由组队，尝试任何他们感兴趣的新技术、新工具。曾经有员工在“Hack Day”上用AI自动生成客户支持的回复模板，这个小项目后来被评估效果良好，并最终被整合进了正式产品中。

  • Netflix的“Freedom & Responsibility”文化 Netflix以其著名的“自由与责任”文化而闻名。员工可以自行决定是否参加会议、如何安排自己的工作时间。许多工程师会利用这种自由，花大量时间在Hugging Face、Replicate等平台上试用新兴的AI模型和工具，并将他们的发现和心得带回团队分享。

  • Vercel的“AI Exploration Fund” Vercel的做法更加直接。公司为每位员工提供每年1000美元的预算，专门用于订阅各种AI工具，比如Cursor Pro、Replit Pro、MidJourney等。同时，公司鼓励员工在使用后撰写内部的评测报告，分享最佳实践。这不仅提升了员工的个人能力，也为整个公司的技术选型提供了宝贵的一手资料。

这些制度设计的背后，是一种从“管控”到“赋能”的文化转型。AI为文化注入了新的可能性，而健康的文化则为AI的应用指明了正确的方向。

五、👑 领导：从战略决策到首席“品味官”

在转型的最后一块拼图，也是最关键的一块，是领导力。AI时代的领导者，尤其是创始人或CEO，其角色正在发生深刻的转变。他们不能再仅仅是高高在上的战略决策者。

5.1 创始人必须在一线

Howie Liu本人就是这一理念的最佳实践者。他每天都会花大量时间，亲手使用市面上各种最新的AI产品，从Claude、Runway到Sesame AI。他不仅是使用者，还是创造者，他会亲自为Airtable的新功能制作原型。

他开玩笑说，自己可能是公司**“最贵的推理成本用户”。

为什么创始人必须在一线？

因为AI产品的“感觉”和“质感”是无法通过报告和数据来完全传递的。AI的边界在哪里？它的潜力有多大？它的“脾气”是怎样的？这些微妙但至关重要的体感，只有通过深度、持续的亲手使用才能获得。

如果创始人自己都不在一线使用AI，他就无法对产品的方向和质量做出最准确的判断。

5.2 成为“首席品味官”

因此，CEO的角色，正在从首席执行官（Chief Executive Officer）向“首席品味官”（Chief Taste Officer）转变。

“品味”在这里不是一个虚无缥缈的词。它代表了对产品细节的极致追求，对用户体验的深刻洞察，以及对技术与人文结合点的精准把握。CEO的工作不仅是做出“做或不做”的战略决策，更是要深入到产品细节中，去定义产品的“品味”和方向。

这种“品味”决定了产品给用户的最终感觉。是聪明、贴心，还是笨拙、机械？是优雅、一致，还是混乱、割裂？这些都源于领导者自身的品味和判断。

Howie Liu强调，创始人不应该因为公司规模的扩大而远离产品。保持对创造本身的热爱，是企业长期成功的关键。

5.3 一线领导力的典范

这种深入一线的领导力风格，在顶尖科技公司中并不少见。

  • Sundar Pichai与Gemini 据The Information报道，Google CEO Sundar Pichai每周都会花数小时亲自测试Gemini的最新内部版本。他会向团队反馈非常具体的细节问题，比如“为什么这个回答不够简洁？”或者“这个例子举得不够好”。他实际上是Google最重要、最挑剔的“用户0号”。

  • Elon Musk与Autopilot 多位特斯拉前员工都曾透露，Elon Musk会深夜给工程师发邮件，要求修改自动驾驶系统（Autopilot）中的某一句语音提示。他会反复推敲措辞，强调“要更自然、更安全”。他对这些细节的偏执，源于他自己每天都在亲自深度体验产品。

  • Stuart Russell与DeepMind 即使是像Stuart Russell这样的顶尖AI理论专家（经典AI教科书《人工智能：一种现代方法》的作者），在参与DeepMind项目时，也深度介入了AlphaFold的界面设计。他要确保蛋白质结构预测的结果，能够被一线的科学家直观、准确地理解。他认为，“不懂用户的AI学者，无法创造出真正的价值。”

这些案例共同指向一个结论，在AI时代，领导者必须回归到“个人贡献者”（Individual Contributor）的角色中，用自己的双手去触摸未来。

总结

Airtable CEO Howie Liu提出的这五个维度——产品、组织、人才、文化、领导力，构成了一个环环相扣、逻辑严密的AI原生转型框架。它不是一份简单的清单，而是一场深刻的、系统性的自我革命。

  • 产品层面，要以“重新创立”的思维，彻底重构交互体验，让AI成为默认路径。

  • 组织层面，要建立“快慢结合”的双轮驱动机制，在敏捷创新与稳定发展间取得平衡。

  • 人才层面，要打破职能壁垒，大力培养跨界“独角兽”，让原型驱动开发。

  • 文化层面，要鼓励“玩耍”和实验，建立快速评估和迭代的机制。

  • 领导层面，创始人必须回归一线，成为定义产品灵魂的“首席品味官”。

这五个维度，缺一不可。它们共同描绘了企业在汹涌的AI浪潮中，不仅要生存下来，更要乘风破浪、引领变革的清晰航线。突破传统模式，全面拥抱AI带来的范式转移，是通往未来唯一的路。

📢💻 【省心锐评】

AI原生转型，不是技术问题，是认知问题。Howie Liu的五维框架，本质是要求企业从CEO到一线员工，完成一次思维模式的集体“格式化”。做不到，再强的技术也只是空中楼阁。