復雜系統中的“產品路線規劃”，怎么做更合適？

在AI驅動的復雜B端系統（如AI素材工作流平臺）建設中，傳統MVP方法已難以奏效。核心挑戰在于：價值從“單點”轉向依賴全鏈路協同的“鏈式價值”。

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我一直覺得，做產品經理核心就干一件事：把需求拆解，并組合各種技術能力，組合出一個“既能賦能用戶，又能產生商業價值”的產品。

這個過程中最難的地方其實在于“怎么把各種技術能力組合得恰到好處，既能最快落地，又能讓用戶用得爽，還能產生真金白銀的價值”。

這個過程十分考驗產品經理對技術、業務的理解與組合。

以前，我們都習慣用 MVP（最小可行性產品）、PMF（產品市場契合點）、GTM（推向市場）這一套老拳法來規劃產品路線，逐步驗證，分批交付，從而“又快又好”的交付產品。

這套邏輯大家都很熟，以前也確實挺好使。

但是最近，我對“產品路線規劃”這一塊開始越來越頭疼，感覺這一塊越來越難了，特別是在中臺系統落地部分AI應用的過程當中。

為什么復雜系統建設越來越難？

這種“難”通常不出現在從0到1的小項目里，而是集中在復雜系統的建設或者成熟系統的增量拓展上——現在的“B端系統智能化（AI）”大多就屬于這一類。

為什么這時候做這么難？我覺得主要卡在三個地方：

1. 從“單點價值”變成了“鏈式價值”

以前做產品像造自行車：用戶沒車坐，你給他兩個輪子加個車把，解決了“有無”問題，價值馬上就出來了。

現在做復雜業務，MVP 的邏輯從“砍需求”變成了“建地基”。

以“AI 素材制作工作流系統”為例，我們的目標是讓企業能自由組合 AI 能力，生產各種復雜的營銷素材。

在這個場景下，如果用“單點價值”思路去構建MVP，就會是去嘗試“構建一條或者多條價值最高的業務流程”，用來驗證流程上是否能在業務上帶來價值的提升。

但實際情況可能是，“單條或者多條價值最高的業務流程”也不能填平系統開發的成本。可能只有讓用戶能自發構建出 1000 種 甚至更多的長尾工作流時，這些微小的單點價值匯聚起來，才能覆蓋掉底層的高昂成本。

2. “邊際效應”遞減，導致“激活閾值”升高

在業務初期，用戶痛點是 100 分，你提供 60 分的 MVP，用戶就買單。

現在業務成熟，現有解決方案已經是 80 分了。你想做增量，必須提供 90 分的方案。

從 0 到 60 分很簡單（骨架即可），但從 80 分提升到 90 分，往往需要極高的復雜度（算法優化、精細化運營、個性化體驗）。MVP 的底線被現有的存量體驗抬高了。

3. 復雜度守恒定律

“復雜度守恒定律”是指：

在任何一個系統中，都存在一個無法被消除的復雜度下限。這個復雜度只能在系統的不同參與者（用戶、產品經理、開發人員、平臺）之間轉移，而不能被完全消滅。

簡單來說就是：麻煩（復雜度）總得有人來扛。

業務越深入，簡單的問題都被解決光了，剩下的都是硬骨頭。

既然是復雜問題，必然對應復雜的解法。試圖用簡單的 MVP 去解決復雜的系統性問題，本身就是一種邏輯上的悖論。

那要怎么解決？

既然傳統的“砍功能”式“產品路線規劃”在復雜系統中失效了，我們需要升級我們的解題思路。面對“鏈式價值”、“邊際效應遞減”、“高復雜度”，核心策略不再是簡單的做減法，小的總結了以下三個層面的解法：

1. 驗證“鏈式價值的邏輯”

價值的產生依賴全鏈路協同（A+B+C+D），而我們又沒法一次性開發完時，千萬別急著排期寫代碼。我們首先要驗證的是：“如果 ABCD 都湊齊了，這個邏輯真的成立嗎？”

這里的核心思路本質上和MVP版本思路一致。

MVP 不一定非得是一個開發好的功能，它也可以是一個機制、一個流程，甚至是一個 PPT，只要能幫我們判斷價值就行。

在測試的過程中，我們可以先采用手動的方式進行模擬測試，也可借助AI編程制作一些簡單的腳本工具。

拿 AI 素材制作工作流系統 舉個例子：

很多人的第一反應是：先接入各家 AI 能力點（視頻、圖片、音頻），然后搭建一個“拖拉拽”式的工作臺，試圖把這些點串起來。

這套搞下來周期極長，結果上線一跑，發現根本推不動。

為什么？

因為大家一開始設想的是：有了“基于無限組合的工作流”能力，就能源源不斷積累優質實踐，并自動給業務賦能。 但實際上：

1）“AI 的準確率不穩定”直接擊碎了這個幻想。在準確率低的情況下，用戶更偏向于使用單點的 AI 能力（比如先專心把圖生好），確保正確后，再手動進行組合，而不是信任一個全自動的黑盒流水線。

2）業務口頭上說能夠積累很多工作流，但實際上能夠積累的工作流數量并不多，他們本身也缺乏優質的經驗沉淀，反而期望先有個系統出現。

那這個情況怎么進行無代碼MVP驗證？

我們可先拆解其中的核心問題：

1）業務側是否真的積累了足夠多的、可復用的“有價值工作流”？

2）工作流的存在，是否真的能夠給業務帶來提升？

針對問題1，我們可以先讓產品經理或業務專家充當“人肉爬蟲”，去業務一線收集大家都在用的“SOP（標準作業程序）”。

如果最終連 10 個固定的、高頻重復的、且邏輯通順的操作步驟都收集不到，或者大家每次的操作都千奇百怪，那就說明“工作流”這個偽需求根本不存在，做平臺就是個死。

針對問題2，選取其中一個最典型的 SOP（比如“短視頻批量混剪”），用“人工+腳本”的方式模擬跑一遍。

找一個熟練工，讓他嚴格按照這個固定的 SOP 操作，記錄產出時間和質量；再讓他用原本的“隨意操作”方式做一遍。

對比兩組數據。如果發現“固定工作流”因為要反復調試 AI 參數、處理報錯，反而比“隨意操作”慢了 50%，或者產出質量下降了。這說明當前的 AI 能力還不足以支撐“流式生產”。

2. 尋找“垂直切片”，做“窄而深”的 MVP功能

既然做不到“廣而全”的90分，那就做“窄而深”的100分。不要試圖把整個復雜的業務流程都做一遍MVP，而是鎖定一個極窄的場景，把這個場景打穿。

這里可以拿“AI 素材制作工作流系統”為例子，我們可以先不做全工種的“工作流”系統。而是可以先做“電商海報”場景下的“工作流”系統。

我們收斂 AI 能力范圍，利用低代碼平臺、開源模型甚至現有的 SaaS 工具進行“樂高式拼接”。

核心目的只有一個： 用最低的成本（甚至不寫核心代碼），先讓業務方在“電商海報”這一個場景上跑通“自由組合+提效”的閉環。

通過縮減服務邊界來換取體驗深度。只要在這個針尖大的切口上，能夠滿足業務需求并打出優質案例，便可再橫向拓展。

3. 精準量化各功能模塊，確定實現路徑

既然復雜度無法消除，產品經理就要做那個“精算師”，計算每一分投入的產出比，確保開發的每一行代碼都打在關鍵路徑上。這里分為以下幾個步驟：

Step 1： 明確北極星指標及拆解

我們可對標整體系統的商業化目標，確定一個核心指標（“北極星指標”）。

指標的拆解可分為兩類：

1）直接指標：功能能直接產生收益。

2）間接指標：功能對直接指標產生間接影響。例如，AI客服的覆蓋率、準確率。

注意，如果有些功能無法合并到最終的大目標上，則說明“這個功能是無法單獨發揮‘為最終目標貢獻’的價值”，要么這個功能不重要，要么得和其他功能組合發揮作用。

Step 2： 建立ROI量化預估表

我們要建立一個ROI的量化預估表，列出功能的投產比。但注意，我們拆解的方式不僅僅是按“功能模塊”來羅列，更要參考“窄而深的MVP”思路，將功能按“具體場景”進一步切分。

因為同一個功能（比如“一鍵摳圖”），在“電商主圖制作”場景下可能是剛需（ROI 極高），但在“內部匯報 PPT 配圖”場景下可能就是錦上添花（ROI 低）。按場景算賬，才能看清真實的價值。

通過這種維度的量化，我們能清晰地看到，為了撬動那個“鏈式價值”，哪幾個場景下的哪幾個功能，是必須先搬走的“大石頭”，哪些是以后再填的“沙子”。

表格的格式可參考：

以 AI 素材工作流系統為例：

這里的北極星指標為人力提效，因此所有的功能都圍繞相關的人力的提升來預估。當我們把所有復雜的功能都一一拆解并預估好后，系統的開發順序就躍然紙上了。

Step 3：階段性復盤與路線修正

每個小版本結束后，不只看功能有沒有上線，要看假設有沒有驗證。

問自己預估的提升達到了嗎？如果沒有，是因為功能不夠完善（閾值沒過），還是因為鏈路沒跑通（缺了環節）？

根據數據反饋，動態調整下一階段的“精算表”，堅決不為錯誤的假設繼續投入開發資源。小結

簡單來說，面對復雜系統，別被嚇倒，按這三步走：先驗證邏輯，再切分場景，最后算清 ROI。

只要拆解得當，再復雜的系統難題，也能變成一個個可解決的簡單問題。確保我們的每一次投入，都是在解決真問題。

本文來自公眾號：檸檬餅干凈又衛生 作者：檸檬餅干凈又衛生

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