文章核心观点 - 在人工智能时代，真正的竞争优势并非执行速度，而是识别出值得解决的问题的能力[1][7] - 设计思维作为一种系统性理解问题的方法，与人工智能结合可形成强大优势，帮助定义正确的问题和选择正确的优化指标[8][9] - 未来属于那些能提出更好问题、观察用户真实行为并对想法进行低成本原型测试的个人和团队[10][11][12] 对执行力的认知偏差 - 行业普遍存在对人工智能的认知误区，即认为成功等于更好的提示词和更快的执行速度[2] - 人工智能只会让糟糕的决策变得更快，而非让决策变得更好，没有方向的快速执行纯属代价高昂的乱撞[1][2] - 当人工智能可以在几分钟内执行任何想法时，想法的质量就成为决定性因素，问题从“能做吗”转变为“应该做吗”[2] 错误问题解决带来的后果 - 行业正在为不存在的问题创造更多解决方案，因为人工智能让解决方案构建大众化，但大多数人不擅长识别真正问题[3] - 人工智能会放大行业对问题重要性的既有偏见，它帮助更快执行当前假设，但不会帮助质疑假设的正确性[3] - 行业通过快速完成任务制造虚假进步感，团队将忙碌误认为进步，尽管交付物不能带来实质性改变[3] 问题识别与解决方案的价值对比 - 执行力从来都不是项目失败的瓶颈，项目失败是因为为不值得解决的问题做出了解决方案[4][5] - 主导市场的公司并非执行速度最快，而是最擅长识别值得解决的问题，如Instagram发现人们想分享精心策划的瞬间而非仅仅是照片[6][7] - 当每个人都能以大致相同的速度执行时，唯一可持续优势就是知道什么值得去做[7] 设计思维与人工智能的协同 - 设计思维是在仓促提出解决方案前系统性地理解问题的方法，人工智能无法越俎代庖[8] - 人工智能可为明确定义的问题生成解决方案，而设计思维帮助定义正确问题，确保改进的是真正重要的事情[9] - 掌握设计思维的团队将拥有不公平优势，能用人工智能为他人尚未注意到的问题构建完美解决方案[14] 未来所需的关键能力 - 提出更好问题的能力至关重要，需思考“互动度对用户意味着什么”而非仅“如何提高互动度”[10][11] - 观察用户所说需求与实际行为之间差距的能力，矛盾之处常隐藏真正需求[11] - 对想法进行原型测试而非仅测试产品，在投入昂贵方案前用低成本实验验证问题存在[12][13] 设计思维能力的培养方法 - 从共情图谱开始，描绘用户真实想法、感受和挣扎，而非假设内容[14] - 练习问题阶梯法，对每个问题问五次“为什么”，深刻洞见需在多数人停止追问后再深挖三层[14] - 成为专业观察者，通过直接观察用户行为模式获得人工智能分析无法替代的洞察[14]