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當(dāng)AI能高效完成PRD、原型和數(shù)據(jù)分析時(shí)，產(chǎn)品經(jīng)理的價(jià)值何在？本文探討了AI的局限與產(chǎn)品經(jīng)理的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，強(qiáng)調(diào)了定義價(jià)值、業(yè)務(wù)洞察、批判性思維和跨領(lǐng)域協(xié)同的重要性，并提供了實(shí)戰(zhàn)建議。

我的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)來了個(gè)“新實(shí)習(xí)生”——它一天能寫十份PRD，五分鐘出三套高保真原型，數(shù)據(jù)分析報(bào)告秒出，還從不請(qǐng)假。是的，這個(gè)實(shí)習(xí)生就是AI。

于是有朋友開玩笑問我：“那你是不是該準(zhǔn)備簡(jiǎn)歷了？”

今天就來聊聊，當(dāng)AI什么都會(huì)做時(shí)，我們產(chǎn)品經(jīng)理到底還有什么用？

01 AI在行什么，不在行什么？

先說說我的“實(shí)習(xí)生”有多能干。它確實(shí)是個(gè)超級(jí)執(zhí)行者：需要整理用戶反饋？它秒出分析報(bào)告。需要競(jìng)品調(diào)研？它分分鐘生成對(duì)比表格。寫PRD？它結(jié)構(gòu)清晰、從無錯(cuò)字。

但之前發(fā)生的一件事很有意思：我們讓它優(yōu)化客服系統(tǒng)，它給出了一個(gè)準(zhǔn)確率99%的解決方案?？墒巧暇€后用戶投訴反而增加了。為什么？因?yàn)榭头?strong>不僅是解決問題，更是情感連接。用戶需要的是被理解，而不只是標(biāo)準(zhǔn)答案。

這就是AI的“短板”——它擅長(zhǎng)處理確定性任務(wù)，但難以把握那些微妙的、需要人情世故和上下文理解的場(chǎng)景。就像你知道的，有些需求用戶自己都說不清楚，但好產(chǎn)品經(jīng)理就能嗅出真需求。

02 產(chǎn)品經(jīng)理的“鐵飯碗”是什么？

那么，什么是AI拿不走的“鐵飯碗”呢？

1. 定義“做什么”比“怎么做”更重要

AI能告訴你“怎么做”，但為什么要做這個(gè)、做了能帶來什么價(jià)值，這些決策還得人來拍板。

比如，公司資源有限，是優(yōu)先優(yōu)化下單流程還是推薦算法？AI能給你數(shù)據(jù)，但最終決策需要綜合考慮戰(zhàn)略、用戶、市場(chǎng)等多維度因素。這個(gè)拍板的責(zé)任，AI可擔(dān)不起。

2. 業(yè)務(wù)洞察與場(chǎng)景定義能力

見過很多技術(shù)團(tuán)隊(duì)開發(fā)了準(zhǔn)確率超高的AI模型，但當(dāng)被問及“這模型具體用在什么場(chǎng)景”時(shí)，卻支支吾吾。

將技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際價(jià)值，這需要產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)業(yè)務(wù)有深刻理解。例如，通過深入業(yè)務(wù)分析，我們可能發(fā)現(xiàn)客服的核心痛點(diǎn)不是回答問題的數(shù)量，而是解決問題的效率和用戶滿意度。基于此，我們可以決定不追求“全知全能”的AI客服，而是專注于“精準(zhǔn)分流”的方案。

3. 批判性思維與風(fēng)險(xiǎn)管控

AI生成的結(jié)果不一定總是可靠或合適。產(chǎn)品經(jīng)理需要判斷什么該做，什么不該做。例如，一個(gè)AI招聘工具可能在測(cè)試中被發(fā)現(xiàn)對(duì)女性候選人有歧視傾向。產(chǎn)品經(jīng)理需要識(shí)別這種算法偏見風(fēng)險(xiǎn)，并推動(dòng)解決。此外，數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)等都是需要產(chǎn)品經(jīng)理提前識(shí)別并管控的風(fēng)險(xiǎn)。

4. 跨領(lǐng)域協(xié)同與復(fù)雜系統(tǒng)架構(gòu)

AI產(chǎn)品往往不是單一功能，而是涉及多模塊協(xié)作的復(fù)雜系統(tǒng)。產(chǎn)品經(jīng)理需要協(xié)調(diào)算法、工程、設(shè)計(jì)、運(yùn)營(yíng)等多方資源，確保大家朝著共同目標(biāo)努力。

例如，一個(gè)多Agent協(xié)作的智能辦公系統(tǒng)，需要協(xié)調(diào)文檔處理、數(shù)據(jù)分析、會(huì)議記錄等多個(gè)Agent。設(shè)計(jì)它們之間的通信協(xié)議和上下文共享機(jī)制，就需要產(chǎn)品經(jīng)理具備系統(tǒng)架構(gòu)能力。

03 具體怎么做？來自前線的實(shí)戰(zhàn)建議

1. 從“How”到“What”和“Why”的轉(zhuǎn)變

把“How”（如何實(shí)現(xiàn)）交給AI，把更多精力放在“What”（做什么）和“Why”（為什么做）上。我以前花80%時(shí)間寫文檔，現(xiàn)在用AI只需20%時(shí)間，剩下時(shí)間用來和用戶聊天、研究行業(yè)趨勢(shì)。

2. 學(xué)會(huì)給AI當(dāng)“主編”

好的產(chǎn)品經(jīng)理要成為AI的“主編”，而不是被AI牽著鼻子走。這意味著要明確需求、提供上下文、判斷結(jié)果質(zhì)量。例如，不是簡(jiǎn)單說“幫我寫個(gè)PRD”，而是明確背景、目標(biāo)用戶、核心價(jià)值等關(guān)鍵信息。

3. 擁抱“小步快跑”的敏捷迭代

AI產(chǎn)品更適合采用敏捷開發(fā)方式，先快速推出MVP（最小可行產(chǎn)品），然后根據(jù)用戶反饋和數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化。因?yàn)锳I模型的效果和用戶接受度存在不確定性，需要通過實(shí)際驗(yàn)證來調(diào)整。

4. 關(guān)注數(shù)據(jù)積累與管理

數(shù)據(jù)是AI的“生產(chǎn)資料”。企業(yè)需要建立標(biāo)準(zhǔn)化的知識(shí)庫(kù)，對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、客戶反饋等信息進(jìn)行歸類整理。這不僅能提高AI工作效率，還能為分析客戶需求和產(chǎn)品改進(jìn)提供支持。

04 未來已來，怎么做？

面對(duì)AI時(shí)代，產(chǎn)品經(jīng)理的價(jià)值不僅沒有降低，反而更加重要。我們需要從“需求翻譯官”轉(zhuǎn)變?yōu)椤?strong>價(jià)值定義者”，從“功能設(shè)計(jì)者”升級(jí)為“體驗(yàn)架構(gòu)師”。

真正的產(chǎn)品經(jīng)理，不會(huì)被工具淘汰，而是會(huì)利用工具創(chuàng)造更大價(jià)值。AI不是來?yè)岋埻氲?，而是?strong>給我們“換裝備”的——從“鉛筆刀”升級(jí)到“全自動(dòng)生產(chǎn)線”，但生產(chǎn)什么、為什么生產(chǎn)，還是得靠我們的人腦和智慧。