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ChatGPT可以通过IPD流程体系开发出来吗？

和君咨询

2026-07-07

导读：管理的目的，从来不是增加流程，而是提升商业成功率。

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作者：揭应平和君咨询合伙人

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作者简介

和君揭应平团队一直专注在产品研发管理与IPD（集成产品开发）领域，团队负责人有超过20年的研发管理和IPD的实践经验，为百亿规模以上企业和大量中小型企业做过咨询和培训。团队出版了产品研发管理标准性著作《一本书讲透产品研发管理》，并获得机工出版畅销书大奖。此外，团队还在著名期刊《企业管理》杂志上发表了中小型企业在成长过程中产品研发的底层规律和模型，为广大中小企业如何做好产品研发提供借鉴。和君揭应平团队是目前国内产品研发管理理论与实践结合得最好的团队之一。

ChatGPT可以通过IPD流程体系开发出来吗？

我的答案很明确：不能，但可以借鉴IPD的很多思想。

这个结论可能会让不少长期学习和实践IPD的人感到意外。毕竟，在很多人的认知中，IPD几乎已经成为研发管理的“万能公式”，只要产品开发做不好，就想到导入IPD，但任何一种管理体系都有自己的适用边界。

ChatGPT为什么不能用IPD开发？

很多人认为，ChatGPT也是一款产品，既然是产品，就应该按照IPD去开发。实际上，这是把产品开发和技术创新混为一谈了。IPD最核心的前提，是产品开发路径相对清晰。

例如，一家汽车企业开发一款新能源汽车，一家家电企业开发一款冰箱，一家通信企业开发一台交换机，它们虽然复杂，但研发路线基本是可以规划出来的。

市场需求是什么？
客户是谁？
竞争产品有哪些？
需要哪些技术？
每个阶段交付什么成果？
什么时候进行概念决策？
什么时候进行计划决策？
什么时候上市？

这些问题，在项目启动的时候，大部分都能够回答。

但是，大模型完全不是这样的。

OpenAI在研发GPT的时候，并不知道GPT-3一定能够成功，也不知道Scaling Law到底是不是正确，更不知道增加算力之后模型能力是否会持续提升。

很多关键技术路线，本身就是研发过程中不断试出来的。它不是先有产品，再去开发；而是先有技术探索，再逐渐形成产品。

这是两种完全不同的研发逻辑。

如果按照传统IPD流程，很多工作都会遇到困难。

例如，IPD要求需求驱动开发。可是ChatGPT最初真正的客户需求是什么？没有人知道。甚至连OpenAI自己，也没有想到ChatGPT会成为今天这样的产品。GPT最开始更多只是一个语言模型研究项目，而ChatGPT只是后来为了验证人机交互体验而推出的一个应用。它的成功，很大程度上来自用户不断使用后的反馈，而不是前期完整的市场调研。

再比如，IPD强调阶段决策。一个阶段结束，进入下一阶段。每一个阶段都有明确的输出物。但是，大模型研发很多时候根本不知道什么时候算阶段结束。模型效果不好，是继续训练？增加数据？修改网络结构？还是重新设计算法？

很多时候，答案都是不断试出来的，而不是评审出来的。如果硬要按照IPD去划分阶段，最后很容易变成形式主义。

更重要的是，IPD强调商业成功。研发投入，需要计算ROI，需要进行投资分析，需要业务计划书，需要产品组合管理。但基础模型研发很多时候属于典型的高风险投入。几年投入数百亿美元甚至更多，最后可能什么成果都没有。如果按照传统商业逻辑，大概率很多项目在早期就已经被砍掉了。

由此，我们可以看到，大模型研发真正依赖的是持续探索能力，而不是流程控制能力。

当然，这并不是说IPD没有价值。恰恰相反，IPD里面很多管理思想，仍然值得人工智能企业借鉴。只是借鉴的对象，不再是完整流程，而是其中的管理理念。

软硬件协同开发，完全可以借鉴IPD思想

虽然ChatGPT本身不能简单套用IPD，但如果把视角放大，就会发现另一件事情。真正商业化的大模型产品，从来都不是一个模型，而是一个完整的产品系统。

例如今天很多企业看到的AI PC、智能机器人、智能汽车、AI手机，本质上都是软件、硬件、云平台共同组成的复杂产品。这时候，IPD的价值就开始体现出来了。

过去这些年，我们辅导很多制造企业导入IPD，一个最大的变化，就是研发不再只是研发部门自己的事情，而是市场、研发、供应链、制造、质量、采购等多个部门共同参与产品开发。这种跨部门协同思想，在AI时代反而变得更加重要。

举一个典型的例子。一家机器人企业，如果希望把大模型真正落地到机器人产品中，就绝不仅仅是把ChatGPT接进去那么简单。研发部门需要考虑模型能力，硬件部门需要考虑算力芯片，供应链需要考虑核心器件采购，制造部门需要考虑量产可制造性，售后部门需要考虑现场升级，市场部门需要考虑客户真正愿意为什么买单等等。整个产品已经远远超过了一个软件项目，它实际上就是一个典型的复杂产品开发过程。

这个时候，如果没有统一的流程体系，没有统一的决策机制，没有统一的产品团队，企业很容易重新回到过去“各部门各干各的”状态。

事实上，我们现在服务的一些高科技企业，已经开始遇到类似问题。

算法团队认为模型效果最重要，硬件团队认为成本最重要，销售希望功能越多越好，制造希望产品越简单越好。如果没有统一的平台，没有共同的目标，这些部门每天都在博弈，导致产品上市时间不断推迟。

因此，未来AI企业真正需要借鉴的，不是IPD的所有流程，而是IPD最核心的几个思想：

第一，坚持市场需求驱动，而不是技术自嗨；

第二，坚持跨部门协同开发，而不是各自为战；

第三，坚持结构化决策，而不是老板拍脑袋；

第四，坚持产品全生命周期管理，而不仅关注模型训练本身。

换句话说，大模型可以不按照IPD开发，但基于大模型形成的商业产品，却完全可以借鉴IPD。这是很多企业容易忽略的一点。

为什么ChatGPT的研发更接近敏捷研发，而不是IPD？

如果说IPD更适合管理确定性的产品开发，那么ChatGPT代表的大模型研发，则更接近另外一种研发模式——敏捷研发。

这里需要强调的是，我所说的敏捷，不是很多企业理解的“每天开站会”“两周一个Sprint”，而是一种应对高度不确定性的研发思想。二者最大的区别，在于对“确定性”的假设不同。

IPD相信，大部分产品开发工作是可以提前规划的。项目开始之前，可以明确市场需求、商业目标、资源投入、关键里程碑和评审节点。整个开发过程虽然会有调整，但总体方向是明确的，因此IPD强调前端规划，强调流程控制，强调阶段决策，希望通过一套成熟的方法，把研发的不确定性降到最低。

而敏捷研发的出发点正好相反，它认为很多事情一开始根本不知道答案。既然不知道，就不要花大量时间去规划，而应该快速尝试、快速验证、快速调整。这正是今天大模型研发最真实的状态。

例如，大模型训练过程中，一个参数调整可能带来能力的大幅提升，也可能导致模型效果全面下降；一次数据清洗可能让模型性能明显改善，也可能几乎没有变化；一种新的训练方法，可能几个月后就被另一种方法取代。很多关键突破，并不是按照计划完成的，而是在不断试错中偶然发现的。

因此，大模型研发不是“设计出来”的，而是“实验出来”的。这一点，与互联网产品的发展非常相似。

今天我们看到ChatGPT拥有联网搜索、深度推理、代码生成、多模态等能力，但这些能力并不是第一天就规划好的，而是在产品不断迭代过程中，根据技术突破和用户反馈逐步增加的。这种研发方式，本质上就是典型的敏捷迭代。

很多企业容易陷入另一个误区，认为既然敏捷适合AI，那么IPD是不是就过时了？我认为恰恰不是，真正成熟的企业，从来不会纠结“IPD还是敏捷”，而是思考不同阶段应该采用什么样的方法。

技术探索阶段，需要更多敏捷。

产品工程化阶段，需要更多IPD。

商业规模化阶段，更需要IPD。

实际上，现在很多科技企业，本身就是这样做的。底层算法团队保持高度灵活，不断探索新的模型能力；而产品团队、平台团队、硬件团队则采用更加规范的工程管理方法，把技术真正变成可以交付、可以复制、可以商业化的产品。

很多人把这两种模式对立起来，其实是一个误解。真正优秀的研发管理，不是选择一种方法，而是知道什么时候该敏捷，什么时候该规范。管理最大的价值，不是增加流程，而是在正确的时间采用正确的方法。

IPD并没有过时，但一定要知道它的适用边界

最近两年，我经常听到一种声音：“AI时代来了，IPD是不是已经没有价值了？”

我的答案依然很明确：没有。真正过时的，从来不是IPD，而是对IPD的错误理解。

这些年，我们在咨询过程中发现，很多企业一谈IPD，就认为它是一套固定流程，是一套模板，是一套必须全部照搬的管理体系。实际上，IBM创造IPD、华为学习IPD，从来都不是为了建立更多流程，而是为了提升产品开发成功率。流程只是工具，而不是目的。企业真正应该学习的是IPD背后的管理思想。

例如，坚持市场需求驱动，而不是技术驱动；坚持跨部门协同，而不是部门各自为战；坚持产品投资管理，而不是研发资源平均分配；坚持产品生命周期管理，而不是只关注开发阶段。这些理念，今天不仅没有过时，反而比过去更加重要。因为AI时代的产品，比传统产品更加复杂。

一个智能机器人，背后可能涉及基础模型、算法平台、边缘计算、芯片、传感器、机械结构、软件系统、云平台等几十个专业领域。如果没有统一的产品管理体系，没有统一的组织协同机制，仅仅依靠几个技术专家，很难真正做出商业成功的产品。

当然，我们也必须承认，IPD并不是万能的。如果企业今天做的是前沿算法研究、基础模型研发、新技术探索，那么最重要的是给团队足够的探索空间，而不是用大量流程去约束创新。如果企业今天做的是成熟产品开发、产品平台建设、软硬件一体化开发，那么IPD依然是目前最成熟、最系统的方法之一。

因此，企业不要问“IPD还能不能用”，而应该问另外一个问题：我的业务，现在到底处于哪个阶段？不同的发展阶段，需要不同的管理方式。

探索期，要允许失败。

验证期，要快速迭代。

产品化阶段，要加强协同。

规模化阶段，要建立体系。

这个观点，早在2021年，我和我的一个客户、一家100亿规模企业的CTO就达成了共识，今天看来仍然是对的。

不迷信任何一种管理方法，也不轻易否定任何一种管理方法，而是根据业务特点，把不同的方法融合起来，为企业创造最大的商业价值。这或许是人工智能时代，我们重新理解IPD最大的意义。

结

语

过去，我们一直强调一句话：管理的目的，从来不是增加流程，而是提升商业成功率。今天来看依然是对的。IPD不会因为ChatGPT的出现而过时，也不会成为人工智能时代的万能钥匙。

真正优秀的企业，从来不会照搬一种管理模式，而是理解每一种方法背后的管理逻辑，在合适的场景使用合适的方法，让组织始终保持创新能力与工程能力的平衡，这一点非常重要。

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THE END

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