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快捷導航

懂AI的產(chǎn)品經(jīng)理,起飛了

2025-2-28 10:03| 發(fā)布者: admin| 查看: 163| 評論: 0
摘要: 隨著AI技術的飛速發(fā)展,產(chǎn)品經(jīng)理的工作正面臨前所未有的變革。本文探討了AI如何深度介入產(chǎn)品管理的各個環(huán)節(jié),從需求分析到方案設計,再到用戶體驗優(yōu)化。標題或許帶著知識付費的既視感,其實想聊聊AI給產(chǎn)品經(jīng)理這個角 ...

隨著AI技術的飛速發(fā)展,產(chǎn)品經(jīng)理的工作正面臨前所未有的變革。本文探討了AI如何深度介入產(chǎn)品管理的各個環(huán)節(jié),從需求分析到方案設計,再到用戶體驗優(yōu)化。

懂AI的產(chǎn)品經(jīng)理,起飛了


標題或許帶著知識付費的既視感,其實想聊聊AI給產(chǎn)品經(jīng)理這個角色帶來的變化。

當AI不再是PRD里的功能模塊,而是深度介入從用戶洞察到方案推演的每個決策框架時,產(chǎn)品經(jīng)理的工作形態(tài)正在發(fā)生血肉重鑄式的蛻變

上周參加某大廠閉門會,CTO現(xiàn)場演示了他們用自研Agent完成的全流程需求開發(fā):PRD解讀、接口設計、前端組件生成一氣呵成。當看到原本需要5人日的功能模塊在4小時內(nèi)自動部署到預發(fā)環(huán)境時,在座PM們交換的眼神里既有震撼,也有隱憂。

讓我們先看組數(shù)據(jù):GitHub Copilot用戶已突破180萬,平均代碼貢獻率38%;Replit最新報告顯示,使用AI輔助的開發(fā)者周代碼量提升2.7倍;更顛覆的是Devin這類全棧AI工程師,已在SWE-bench基準測試中解決13.86%的真實工單。這些不是科幻片段,而是正在發(fā)生的生產(chǎn)力革命。

我知道有人要拍桌子:”AI連需求文檔都讀不懂,更別說理解業(yè)務場景!”去年我也是這么想的,直到親眼見證Claude 3用思維鏈拆解某銀行反欺詐系統(tǒng)的142個用戶故事,精準識別出3處業(yè)務邏輯矛盾。當AI開始具備上下文感知和領域建模能力時,PRD撰寫本身就可能成為被迭代的對象。

但真正的轉折點藏在資本流向里。A16Z最新研報顯示,2023年全球AI產(chǎn)品工具層融資額同比暴漲430%,其中面向PM的智能決策賽道增速最快。Notion的QPM模塊讓非技術人員能搭建審批流,Mutable.ai的PRD生成器已服務3000家初創(chuàng)公司,就連Figma都推出了AI驅動的用戶旅程模擬功能。

這引出一個殘酷現(xiàn)實:當AI能完成60%的文檔撰寫、80%的原型設計和90%的數(shù)據(jù)分析時,那些只會傳話、跟進度、寫PPT的產(chǎn)品經(jīng)理,確實面臨著生存危機。就像汽車取代馬車時,最先失業(yè)的不是馬匹,而是駕馭馬車的車夫。

但硬幣的另一面更值得玩味。某頭部基金合伙人私下透露,他們評估AI初創(chuàng)公司時,PM出身創(chuàng)始人的項目估值平均高出30%。究其原因,當技術壁壘被大模型抹平后,真正的護城河變成了三個能力:場景洞察的敏銳度、體驗設計的顆粒度、商業(yè)閉環(huán)的掌控力——這些恰恰是頂級PM的看家本領。

吳恩達上月那篇《AI時代的PM新范式》說得很透徹:未來產(chǎn)品決策不再是需求優(yōu)先級的排列組合,而是要在技術可能性、用戶體驗、商業(yè)價值的三維空間里做連續(xù)決策。就像特斯拉團隊用第一性原理重構汽車制造,AI產(chǎn)品經(jīng)理需要具備”需求量子化”能力——把模糊的市場需求拆解為可計算的AI任務流。

我親身經(jīng)歷的案例或許更具說服力。去年為某零售客戶設計智能補貨系統(tǒng)時,傳統(tǒng)方案需要6周需求調(diào)研+3輪原型評審。而借助AI用戶模擬器,我們72小時內(nèi)生成12種場景的決策樹,用強化學習跑出最優(yōu)交互路徑。最終方案不僅交付周期縮短60%,更意外發(fā)現(xiàn)了3個隱藏的交叉銷售機會。

這印證了紅杉資本那份著名報告的判斷:AI不會取代產(chǎn)品經(jīng)理,但會用AI的產(chǎn)品經(jīng)理正在取代所有人。當技術民主化到人人都能調(diào)用大模型時,真正的稀缺資源變成對業(yè)務本質的穿透力、對用戶心智的掌控力、對技術邊界的判斷力——這些無法被算法量化的能力,恰恰構成了新一代PM的護城河。

當然,轉型陣痛不可避免。有個大廠朋友吐槽,他們AI產(chǎn)品崗的面試題已變成”如何用蒙特卡洛樹搜索優(yōu)化功能迭代路線”、”設計Prompt框架讓模型理解供應鏈金融”。這要求PM既要懂技術原理,又要通商業(yè)邏輯,還要有哲學層面的抽象能力。

站在2025年的轉折點上,我清晰看到兩個平行世界:在舊大陸,PM們還在為需求文檔的版本號爭吵;在新大陸,AI產(chǎn)品經(jīng)理正在用提示詞重塑商業(yè)邏輯。就像移動互聯(lián)網(wǎng)時代催生出增長黑客這個新物種,AIGC浪潮正在孕育一批”產(chǎn)品煉金師”——他們不寫代碼,但能用AI將創(chuàng)意快速冶煉成產(chǎn)品;他們不敲公式,但能用自然語言調(diào)度智能體軍團。

紅利從來都是給準備好的人。當多數(shù)人還在爭論AI會不會搶飯碗時,真正的先行者早已在重構價值鏈條。這個時代最性感的職業(yè),或許就是站在人機協(xié)同最前沿的AI產(chǎn)品經(jīng)理——他們不是技術的附庸,而是新規(guī)則的制定者。

本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理作者【產(chǎn)品經(jīng)理駱齊】,微信公眾號:【駱齊】,原創(chuàng)/授權 發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash,基于 CC0 協(xié)議。

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