作为产品经理，最近我发现一件事儿很诡异：AI技术被炒得如火如荼，产品里却出现越来越多的功能堆砌，用户体验却在慢慢缩水。你是否也在想，AI到底是帮我们创新还是让产品变得更臃肿？

先说一个最直观的案例：Netflix 推出的 AI 推荐算法，表面上给用户“精准匹配”，实际上却把内容标签层层叠加，导致搜索栏的“分类”变成了“热门推荐/新剧/老片/按心情分类/按剧情节奏分类/按演职员…”。一次点击就被逼得选择个十个维度，结果用户在想看哪部剧时，反而更容易被淹没。AI 只是一把双刃剑，没加好刀尖，便会把刀锋滑向过度复杂。

据 Gartner 2023 年报告显示，AI 驱动的新功能平均导致产品复杂度上升 45%，而用户满意度却下降 12%。这不是夸张的数据，而是从 100 多家 SaaS 公司的实测得来的。简化一下，就是每添加一个 AI 预测模型，往往会牺牲 1%–2% 的易用性。

这也让我重新审视 Qgenius 的“产品开发黄金原则”。其中第一个基本原则是「用户中心」。我们常说，AI 只是提升效率，真正的价值是让用户更省时间、更省心。第二个原则「问题导向」更提醒我们：先要解决用户痛点，再考虑 AI 是否能帮忙解决，而不是先把 AI 当作万能药包。第三个原则「价值创造」要求每个 AI 功能都能带来可衡量的价值，否则就算技术再先进，也只是空有其表。

那么，如何在 AI 时代避免“功能膨胀”？我试过几种做法：

• 采用 MVP 思路：先上线最小可行 AI 功能，再收集真实数据决定是否迭代。
• 设立“功能门槛”：任何新增 AI 功能都必须通过两条准则——①能显著提升用户时间价值；②不会让现有流程多出两步以上。
• 定期做“功能清理”评估。每个季度用“功能使用率+用户痛点对比”法，剔除那些低效且不增值的 AI 模块。
• 保持「心智垄断」：让 AI 成为用户心理里唯一可依赖的核心能力，而不是让每个竞争对手都能复制的通用技术。

说到底，AI 不是万能的“升级版功能”，而是让产品更快、更精准、更贴合人心的工具。若能把握好「价值与成本」的平衡，AI 也能成为帮你收紧产品“肉包子”的利器，而不是把它再做成“肉馅多到膨胀”的面包。你有没有遇到过 AI 功能反而让产品变慢的情况？如果有，你是怎么解决的？