快团队 vs. 慢团队：Airtable CEO 揭秘 AI 产品研发新法则：原型至上、vibe 先行、团队重组、全栈转型

生成式 AI 正在无差别的冲击每一家传统 SaaS 公司。而在硅谷，没有什么比一家明星独角兽「陨落」更能吸引眼球了。

两年前 ChatGPT 兴起后，一条基于错误数据来论证「Airtable 已死」的推文病毒式传播，引发了科技圈广泛讨论：像 Airtable 这样的无代码工具会成为生成式 AI 浪潮的牺牲品吗？

虽然当初那些数据是错误的，但这则「谣言」也给 Airtable 敲响了警钟，成为公司 AI 变革的催化剂。

这不是一次简单的功能迭代，而是一场围绕 AI 的彻底「重铸」：

• • 创始人从管理层返回代码一线，扮演 IC CEO，成为公司内部「AI 推理成本的头号用户」；
• • 以「快思考」与「慢思考」两种节奏划分团队，实现 AI 功能的周度发布；
• • 鼓励员工取消一周内的全部会议，强制性去探索怎么玩 AI；
• • Vibes 胜过 Evals，在 AI 创新中，有时「随意的感觉」比「严谨的评估」更重要。

从陷入「濒临淘汰」的舆论漩涡，到借助 AI 推动再出发，Airtable 的转型轨迹，对每个身处 AI 浪潮中的产品经理都很有参考价值。

IC CEO 的回归：AI 时代，创始人必须回到细节

Airtable 的 AI 变革，首先发生在创始人兼 CEO Howie Liu 身上。

How we restructured Airtable's entire org for AI | Howie Liu (co-founder and CEO)

他选择重新成为一名「IC CEO」(Individual Contributor CEO)，每天亲自写代码、亲自钻进产品细节。

AI 带来的范式变化不同于从桌面到移动、从本地到云那类明确的迁移，它是一条持续演进的曲线。每一代模型、每一个新能力都会触发全新的产品形态与交互方式。

Howie 判断，在这样的环境里，脱离一线的管理很难做出最准确的判断。

要真正理解 AI 的可能性边界，唯一的办法就是亲手上手去「玩」。管理层也要直接和底层模型打交道，把它们推到极限。

这就像像厨师遇到陌生食材，必须亲手触摸、品尝、烹饪，才能理解特性并创造新菜式。

在创业早期，Howie 亲自搭过后端数据结构、写过前端交互。对这类软件来说，许多看似细小却影响架构与体验的决定，本质上就是产品价值主张的一部分。

公司做大后，流程与组织逐渐覆盖了产品细节，CEO 的精力被分散到对齐与管理之上。这在相对稳定的规模化阶段还能运转，但面对 AI 带来的颠覆，就成了短板。

为了重新成为一个 IC CEO，Howie 对自己的工作方式做了几项硬性调整：

「每小时都在用 AI」：

Every 的 CEO Dan Shipper 曾被问到「如何判断一家公司能否成功拥抱 AI？」，Dan 的回答是「看这家公司的 CEO 是否每天都在使用 ChatGPT 或 Claude。」

Howie 的看法却更激进：「应该是每小时，而不是每天。」

为了证明自己不是纸上谈兵，Howie 直言自己就是 Airtable AI 功能的头号用户，产生的推理成本比所有人都多。

他甚至会「故意浪费」算力去攻克一些高价值问题。比如，用类似 MapReduce 的 LLM 批处理方式，扫一遍过去一整年的销售通话，抽取与产品、市场、定位有关的洞见。

这种操作一次可能就会花费数百美元的计算成本，但在他看来，这点投入完全值得。

这就像有了一个极其聪明的参谋，他阅读了过去一年我们所有的销售电话记录，然后给了我精辟的见解。过去要得到这种成果，可能得花数百万美元聘请咨询公司。AI 的价值与成本之比是惊人的，我们应该更激进地把计算资源投入到这些问题上。

重构日程，砍掉例行一对一会议

为了有更多时间深入一线，Howie 大幅削减了固定、例行的一对一会议，转向由「紧迫性」驱动的、有明确议题的会议。

我希望大部分会议都非常及时，并且由真正的 alpha（高价值信息）驱动。比如我有一些新的想法，想立刻把这些想法带给我们的 EPD (工程、产品、设计) 团队。

而那些必要的人际连接，则留给更松弛的线下交流，例如散步或午餐。

核心在于，将 CEO 的时间从「管理」中解放出来，投入到更能直接创造价值的「创造」中去。这也正是 AI 时代对领导者提出的新要求：从管理者，回归创造者。

亲自下场，做头号用户

Howie 不仅自己用 AI，也直接参与 AI 功能的构建。

你必须身处细节之中，不能只是「尝尝汤的味道」，而是必须亲自参与到「熬汤」的过程中。

这背后是一种清晰认知：在 AI 时代，产品的「体感」至关重要。它无法靠 PPT 或录视频传达，只能靠反复上手、不断打磨得来。CEO 必须是对这种体感最敏锐的人。

「快与慢」：卡尼曼式重组组织

改变 CEO 的工作节奏只是开端，为了让整个公司都进入 AI 节奏，组织本身也要重构。

Airtable 先后尝试过以「功能/表面积」划分（搜索、移动端等）与「事业部」划分（企业业务、团队业务、AI 业务等）。前者专注却易陷入增量思维，后者整体性更强但仍难匹配 AI 原生公司（如 Cursor）「周更级」的推进速度。

我们必须像一家 AI 原生公司那样思考和行动。

受《思考，快与慢》启发，Airtable 将 EPD（工程、产品、设计）重组为两大类：

快思考团队（AI Platform）

这个团队的使命用一个字概括——「快」。

我总是问团队一个问题：像 Cursor 或 Windsurf 这样的 AI 原生公司会怎么做？我们的执行速度和他们一样快吗？

这个团队的目标，是尽量以「接近每周一次」的频率推出令人眼前一亮的新能力。他们不被冗长路线图与重流程束缚，拥有高度的自主决策权。

这个团队需要的是创业型人才。未必真要当过创始人，但一定要能全栈思考——既懂技术可行性，也能拿捏用户体验，能做出真正的「Wow」时刻。

他们擅长在不确定中探索，而不是被开放式问题吓住。

慢思考团队

「慢」并非指效率慢，而是把精力投向那些需要深思熟虑、长期打磨的领域。

例如构建能处理数亿行记录的数据存储引擎，或把高稳定与高安全要求的底层设施打磨到位。这些任务无法靠一次 Hackathon 速成，必须严密规划、稳步推进。

这两种节奏形成互补，产生了奇妙的化学反应：

• • 「快思考团队」负责开拓新的战场，例如创造兴奋点，吸引新用户、激发新场景，为公司注入活力和增长动力，开拓新的战场；
• • 「慢思考团队」负责巩固和扩大战果，确保「快思考团队」播下的种子能落地生根、可扩可控，并成长为大规模的部署。

Howie 观察到，许多 AI 原生公司面临的挑战是，它们可以凭借一个酷炫的功能吸引大量的「AI 游客」，但很难将这些早期的兴趣转化为持久的、可扩展的商业增长。

而 Airtable 的团队快慢动静相宜，既能追上 AI 的速度，又守住企业级服务的深度与可靠性。

AI 时代的产品研发：玩、原型与「全栈」

组织的变革，带来工作方法论的更新。在 Airtable，Howie 总结了三条面向 AI 的产品法则。

法则一：把「玩」当硬性动作

我反复强调玩(play) 的价值。「玩」和「完成任务」是两种心态。前者更好奇、更有探索劲头，也更能学到东西。

为了鼓励「玩」的文化，他还给公司员工下过一个指令：

如果你想取消所有会议，花一天甚至一整周的时间，去玩你能找到的、所有你认为可能与 Airtable 相关的 AI 产品，放手去做。你可以告诉任何人，是我让你这么做的。

对「玩」的强调，来自对 AI 本质的理解：能力边界模糊且变动，只有大量、非功利、甚至天马行空的尝试，才能摸出潜力与最佳实践。

Howie 也以身作则，经常在公司内部群里分享他用各种 AI 工具制作的「周末项目」——可能是一个用 AI 生成的营销落地页，也可能是一段用 HeyGen 虚拟形象制作的搞笑短视频。

他希望通过这种方式，让团队成员亲身体验 AI 的可能性，而不是仅仅通过阅读别人的文章来了解。

法则二：原型胜过 PRD/PPT

到了 AI 时代，传统的 PRD 和 PPT 正在失效。

你可以用华丽的辞藻在文档里描述需求，比如「我们要让我们的 AI 助手 Omni 擅长构建某种类型的应用」，但这些终归只是文字。真正的考验在于，当我输入一个真实的、复杂的指令时，它表现如何？

对于 AI 产品，它的响应速度、推理过程的透明度、交互的流畅性……这些都很难通过静态的文档来传达。唯一的办法，就是构建一个可以工作的、开放式的原型，让人们可以亲手去测试、去感受。

一句「让助手 Omni 擅长构建这类应用」写在 PRD 里毫无说服力。真正的检验必须来自可交互的原型：输入几个真实的复杂指令，感受响应延迟、推理可解释性与交互流畅度。

现在，Airtable 内部的工作流程，已经从过去的「文档驱动」转向了「原型驱动」和「实验驱动」。产品开发过程，更像是一个不断迭代的「游乐场」，而不是一个按部就班的「工厂」。

法则三：「感觉」先于「评估」(Vibes Before Evals)

在数据驱动的时代，我们习惯于用严谨的评估 (Evals) 来衡量产品的优劣。但在 Howie 看来，对于全新的、颠覆性的 AI 产品体验，你应该从「感觉 (vibes)」开始。

在早期，当你还在寻找产品市场契合点时，你应该用一种更开放、更即兴的方式，把各种想法扔到墙上，看看哪个能粘住。

比如在做代码生成功能时，团队并没有一上来就制定繁复的评测指标，而是鼓励大家随手输入各种离经叛道的指令，去摸系统的天花板，观察它在哪些场景好用、在哪些场景出错。

等到对核心用例与能力边界形成了「手感」，再引入更系统、更程序化的评估体系，用以量化后续改进。

这过程类似著名的「双钻模型 (Double Diamond)」：先大范围发散，再聚焦收敛。太早设定严苛评估，反而会束缚住创新。

法则四：人人都要「全栈」，角色边界在淡化

AI 不仅在重塑公司，也在重塑每一个人的分工。

传统「产品铁三角」（产品、工程、设计）中，谁在 AI 时代获益最大？

Howie 的答案是：「取决于面对 AI 的姿态，而非具体的岗位名称。」

在 AI 时代，最成功的人才往往是那些「跨界者」和「多面手」：

• • 产品经理：更像「传统产品经理 + 原型师」，既要有设计敏感度，也要理解 AI 技术，能亲手做原型，而不再只是写文档与协调。
• • 设计师：要懂一点技术，并理解模型是如何工作的（比如什么是工具调用），这样才能设计出更富有想象力、更可实现的交互体验。
• • 工程师：要具备更强的产品与商业直觉。在 Stripe，很多 DRI（直接负责）都是工程师；在 AI 时代尤甚，最懂实现的人也常提出最有创造力的方案。

未来任何角色，都需要在其他领域达到「足够危险」的水平，在本职工作要足够深，同时在其他领域建立起较高的基线。

这听起来似乎要求很高，但 Howie 强调，这是一种可以后天习得的能力。尤其是在今天，AI 本身就是最好的老师。

当然，类似这些角色的融合，并不仅限于 EPD 团队。在市场、销售等其他职能部门，同样的趋势也在发生。传统的流水线作业模式正在被打破，每个人都需要具备更全面的「全栈」能力，以结果为导向，独立地完成更复杂的工作。

Airtable 的 AI 原生愿景：从 no code 到 vibe code

面对 AI 浪潮，Howie 和他的团队经常会问自己一个根本性问题：

如果我们今天才创立 Airtable，我们会怎么做？

Airtable 最初的使命是「民主化软件创造」。在过去，他们通过「无代码」的方式来实现这一目标。而在今天，答案显然已经变成了 AI。

我们必须拥抱 AI，因为如果我们今天从零开始，这绝对是我们会全力以赴的方向。

那么，如果用彻底的 AI 原生的方式去执行，那现有公司资产到底是优势，还是包袱？

这是一道生死题。若把传统软件积累视为负担，理性的选择也许是「卖掉再重新开一局」。

但 Howie 的判断很明确：Airtable 十年积累的无代码（no-code）组件，恰恰是 AI 时代最大的「不对称优势」。

他解释，直接用 Vibe Coding 生成商业应用面临几个硬伤：

• • 可靠性不稳定：全量从零生成代码，容易出漏洞与安全问题。
• • 上下文不可控：随着复杂度攀升，难以管理自己写过的代码，后续维护吃力。
• • 对非技术用户不友好：生生成代码像黑箱，难理解也难调整。

Airtable 的做法，是给 AI Agent 提供一套高质量且可靠的「乐高积木」：结构化表格、丰富视图、自定义界面引擎、自动化逻辑模块……这些「积木」都经过了长期生产验证。

AI 的角色，不是从零编写每一行 HTML/JS，而是像熟练工那样，使用 Airtable 提供的「领域特定语言」(DSL) 去快速、稳妥地「组装」应用。

这种混合模式的优势是显而易见的：

1. 1. 可靠性：基于成熟组件，显著减少 Bug 与不确定性。
2. 2. 可解释性：即便不懂代码，用户也能用图形化界面去理解和修改生成的应用。
3. 3. 效率：AI 专注于更高层次的逻辑编排，而非底层重复实现。

这正是 Airtable 在 AI 时代的赌注：将「无代码」的最佳实践与 AI 的理解生成能力相结合，为新一代的创造者提供一个前所未有的强大平台。

今天访问 Airtable 官网，会发现它已显著「AI 化」。首页不再堆叠功能列表，而是直给一个输入框，提示你「Build it now」：

AI 助手正在从侧栏工具，升级为产品交互的核心。

写在最后：回归「创始人模式」

回顾 Airtable 在 AI 时代的变革之路，主线就是「回归创始人模式」。

无论是 CEO 亲自下场写代码，还是打破部门墙、鼓励跨界协作，核心目标都是找回创业初期的整体性思考、对细节的执念，以及快速迭代的能力。

Howie 引用了 Airbnb CEO Brian Chesky 的「创始人模式」（founder mode）：CEO 必须兼任 CPO（首席产品官），不能远离产品。

在成长途中，Airtable 也曾落入「工业化生产」陷阱。听从许多「成熟经验」，搭建起职能架构，各自高效运转。代价则是丢掉了「整体性思考的魔力」与「跨越式大赌注」的胆量。

Howie 给所有创始人的建议是：

不要离开那些你所热爱的细节。即使公司规模变大了，需要处理各种管理事务，也不要失去让你创办这家公司的核心激情。对产品驱动的公司而言，只有对细节的热爱与投入，才能持续产出那种接近魔法的体验。」

这份热爱，是漫长创业旅程里的关键燃料。

展望未来，Howie 仍然乐观：AI 正以前所未有的方式降低创造门槛。「现在是成为创造者(builder) 最令人激动的时代。」

AI 就像一位 24/7 在线、耐心且博学的软件架构师/产品经理/设计导师，任何人都能通过对话学习与成长。

从「Airtable is dead」的阴影，到「IC CEO」回归、组织重构，再到 AI 原生的全面转身，Airtable 的故事提醒我们：

在这场无法回避的 AI 变革里，最珍贵的资产并不是旧代码与存量市场，而是创始人回到初心与细节的勇气，以及一个组织敢于打破自我、重新塑形的决心。