为结果负责的工具产品

内容简介

本期博客我试图给出一个除了工具业务场景分类以外的视角：为结果负责的工具，和为过程负责的工具，并分析了他们的特点和区别。同时结合AI能力展开讨论了这两类工具被AI影响的可能结果。最后引申讨论了上面我的工具理性延伸到生活中的问题，提出我们应对工具使用在生活语境中同样有所节制。

正文

为结果与为过程负责的产品

在这一期，我想谈谈我对于工具产品的观察，因为我一直非常关注工具产品，它可以被看成一种记忆的可复用性和显性化，所谓在技术哲学中的工具对于人记忆的一种重复。所以今天我想通过几个问题来聊聊工具产品。

首先是为什么工具产品重要，在市场上我们能够使用非常多的产品，有用于娱乐的游戏，也有用于交易撮合的电商。从广义来说，我们熟悉的数字产品都是工具类的产品。电商类的产品是用于交易撮合的工具，社交类的产品是用于人与人沟通的工具，有用于订票订酒店的工具，也有用于学英语学健身的工具。

但这样的分类是有问题的，这可能会让我们认知一个产品的时候，都把它看成了完成某个目的的工具，那么其实这里的所谓工具和应用就已经混用了。这也是现实发生的情况，每个用户和每个做产品的人，都会更多的强调业务属性，把一个应用的工具属性藏在后面。

我们去看苹果应用市场的分类，有很多对于应用的用途分类，有社交，有摄影与录像，有生活，也有天气。但我想要抛另一个视角，就在于这个类型的工具是在为用户使用的结果负责，还是在为用户使用的过程优化。这是一个更可以从商业角度分析产品的视角。

以我属性的设计工具产品为例，它其实是一个典型的为结果负责的工具。如果是类似于 Figma 的 UI/UX 设计软件，体验设计师使用它来完成体验设计，并且体验设计师的最终产出物也就是这样的页面，或者这是最重要的产出物之一。

而对于像 CAD 或者 Revit 这样的工具产品也是一样，图纸和模型就是建筑设计师的最核心的产出物，那么这样的工具天然和最终交付结果绑定了，它就是为结果负责的工具。

为结果负责的工具有它的特点，首先是由于和最终交付物的质量强绑定，那么使用者一定是对这类产品的功能非常苛刻的，这反过来要求产品的功能需要非常完善。但另一方面也由于它和使用者的产出结果强绑定，那么它的替换成本也是非常高的，或者需要搭建相对完善的替代工作流。在 UIUX 领域已经看到了从 PS 到 Sketch 再到 Figma 的迁移。但它也经历了一些时间，而建筑设计领域，20 多年以来在国内一直使用的是CAD。

同类型的为结果负责的产品还有一些:

• 常规的比如 CAD 和 CAM 的软件，工程师使用这些产品来设计和仿真，或者用这些软件直接控制数控机床和 3D 打印机，这里的工具直接为结果的好坏负责。
• 编程的 IDE 也是同类型的产品，程序员用他们进行程序编写和调试。
• 医疗的设备，科学研究仪器。也是同类型的产品，能否做某种类型的手术，越来越依赖于某些设备而不只是医生，比如近视手术，就是典型的例子。

那么与它相对的，就是为过程负责的工具，这一类工具通常来说更多，因为作为人总是有期望改进流程的诉求，可以举这些例子：

• 记账类工具，通常来说用它也行不用它也行，因为一般来说个人记账的目的是为了优化财务支出规划，但记账类的工具不直接为结果负责
• 日程管理类的工具，这类的工具也是非常多的人在做，但是从结果和过程的视角来看，我们每个人做日程管理的目的各不相同，可能是为了让自己完成任务更加高效，有的可能是为了有更多的休闲时间。但是日程管理类的工具都是为过程负责，而不为一个人是否高效负责。
• 企业管理如 OKR 工具，OKR 是为了一个组织在目标对齐时更加方便和清晰，但是 OKR 并不为一个组织是否是透明的，高效的负责。

为过程负责的工具也是一样，有它的好处和弊端，好处在于每个人都有改进流程的需求，并且有正是因为它不为最终用户的产出结果负责，那么用户在迁移的时候也就没有那么有负担，通常来说做这类的产品获客没有那么的困难。

但是反面也是由于这个特征造成的，我之前调研记账类产品的时候就发现，即便是广受好评的记账产品，存活的周期也不会很长，并且用户的付费意愿也很难提升，大家都有过于多的替代品，而它只是流程改进，又让用户难以坚持。

AI 产品的影响

那么顺着这个思路，我想继续讨论的是，在 AI 工具已经稍微过了一些热度之后，从为结果以及过程负责的角度来看哪一类工具是更有可能作为 AI 产品成功的，我的基础论点是，这次 AI 加成的产品，率先应用会是在为过程负责的产品上，但是最终只有为结果负责的产品应用 AI 才会最终存活。

从过往的趋势我们也可以看到，以包 SD 为产品形态的产品为例，由于研发成本比较低，会有很多文生图，或者图生图或类似的产品出来，就以建筑方案设计这个场景为例，很多公司或者个人开发者都会开始训练模型，然后进行产品化的尝试。

但是这里需要更进一步去看的是，建筑方案设计师的产出阶段重要产出物比如渲染图，用 SD 直接生成非常难可控得到，而它所擅长生成的建筑意向图，乍一看很像回事，但由于它不太可控，会导致 AI 产品的产出物和用户的最终产出物无法契合。

而由于它的研发成本较低，会有很多的竞争者参与进来，导致各方的利润归于零。这是第一个阶段，AI 会率先应用于为过程负责的产品上。比如用 AI 生成头像，GPT 再训练生成文案，都是类似的场景。

再下一步，可能会经历的还是具备为结果负责的产品应用 AI，会最终存活。在这个时间点上，用户会过了尝鲜的劲头后发现自己的工作流依旧比较难迁移，因为他工作的最终交付物并没有变化，在事情比较多的时候用户会开始抛弃，或只是部分少量应用 AI 参与过程的产品形态。

搭建为结果负责的产品形态所需要的工程化的脏活累活是少不了的，这个即便有 AI 也无法很好的提效。但如果为结果负责的产品能够增加一些单点上的 AI 能力，这会有非常好的提效，这也是看 Figma 的 Config 的很明显的感悟，Figma 始终在强化它的产品能力，而对于 AI 的应用或者宣发比外界想象的克制得多。

对个人的影响

从上一期西塞罗的表达的值得研究的问题来看，我们还是需要落回到个人这个视角来看。西塞罗说，我们一切思维和精神活动，不是专注于筹划哪些既符合道义又有助于过一种美好幸福生活的事情，就是专注于科学和学问的研究。

刚刚我们可以说是从科学学问或者偏技术的角度讨论的工具的话题。那么接下来我期望给一些对于个人的视角。

对于个人而言，我们日常的生活依旧可以用为过程和为结果的二分去审视我们日常会用到的工具。以生活上来看，我们会期望用食物为我们的健康生活负责，用娱乐为我们某一个时刻的好心情负责。但用我上面的描述可以看到的是，由于生活是一个系统，而不是一个系统建构。（比如建筑设计师需要交建筑图纸，这是一个系统建构）

那么我们非常难以去很好地用这个句式去描述：什么东西，什么行为为某个结果负责，因为生活和个人的好生活本就是非常复杂，并且各种因素互相影响的。食物无法为我们的健康负责，单纯的锻炼也不能。娱乐不能为好心情负责，即便是我们整天讲的良好实践也不能。

那么这里是一个由工具理性可引出的对于个人生活的看法。马克斯·韦伯在《现代社会与宗教的理论》中这样描述的，现代社会助长了我们理性和科学化，这导致了它反过来塑造了我们对于外界的感知和思维方式。这种方式会让我们下意识得会去做非常单纯的理性认知，它应该是有别于理性和科学化的话语体系。

所以用单纯的工具建构生活是很难的，反而是这个时候我们要放下戒备，放下一些建构，去用很很朴素的方式去认知。这也是对于工具理性使用的节制，正好可以呼应上一期《论节制生活》

参考

• 杨堃《决胜B端》
• 马克斯·韦伯《现代社会与宗教的理论》