AI让原型立等可取，但产品经理的核心挑战才刚开始

最近圈内热议AI对程序员工作的冲击，但产品经理群体似乎被讨论得少一些。

这段时间结合自己团队管理、产品设计和使用AI工具的实践，我越来越清晰地感受到：产品经理的工作同样被AI深刻改变着。AI确实提升了产品设计环节的效率，页面、原型、演示版本都能快速产出。可问题在于，产出之后这个需求究竟有没有价值、产品该面向哪些用户、哪些结果可以信赖，反而成了更加棘手的课题。

过去产品经理想把一个复杂需求阐述清楚，其实相当困难：

口头表达太模糊，流程图只能呈现大致框架。即使完整讲述了，业务方也很难立即理解；真要做出可点击、可跳转、有完整逻辑链的原型，往往需要耗费数天，而一旦与业务预期不符，这几天的投入就打了水漂。

如今有了AI工具，情况完全不同了：

产品经理可以直接将业务方收集的用户诉求、现有系统的功能现状一股脑儿交给AI（很多聪明的同行已经是语音输入加现有文档直接丢给AI处理），只要与AI多轮对话，就能生成一套可交互的网页原型。原来需要好几天才能完成的高保真原型，现在半小时左右就能跑起来，这个效果确实令人惊艳。

而且这套网页交付给业务方后，他们也不必再对着冗长的需求文档或流程图去自行想象效果了。自己动手操作一遍，哪里与预期不符，一目了然。

但千万别以为万事大吉，页面能快速生成，并不意味着页面所呈现的需求就一定正确。

前阵子，有位朋友私下拿了一个"保险产品推荐智能助手"的想法来找我：阿康，你看看我设计的这个产品推荐智能体效果如何，有没有可行性？

我看了一下页面，说实话制作得相当不错，看起来也是借助AI生成的，整体效果值得肯定。

功能层面，就是让客户填写年龄、预算、保障需求和健康状况，这个智能助手根据用户输入的信息再去检索库内产品资料，进而给出候选产品方案。交互逻辑完整，界面也很清晰，作为演示版本已经能让业务方理解产品的大致运行方式。

（原页面就不展示了，为了说明效果用GPT模拟了一个类似的页面，仅供参考）

我向他提了两个问题：

面向客户：会不会产生误导？这个功能是否超出合规展业范围？客户能否准确填写自身的健康信息？

面向内部员工：结果能否直接采纳？遇到复杂客户，智能助手能否精准匹配产品？人工还需要复核哪些内容？

他听完有些尴尬，因为这两个问题他确实还没有深入思考，只是一味沉浸在做出这个看起来很酷炫的演示页面，却忘了核心问题。

这也很正常，前期大量精力都投入到了演示页面的实现上，页面如何设计、流程如何运转、智能助手如何给出结果，每一项都很具体，也需要人与AI反复沟通才能打磨出像样的效果。相比之下，"这个产品究竟该给谁用"反而容易被搁置到后面。

页面能跑通，只能证明技术层面可以实现。以这个场景为例，真正落地应用，至少还要继续考虑以下两类问题。

因此，技术可行只是第一步，产品经理还需要评估业务价值和使用边界。

在我看来，这个场景的一个合理定位，应该是让智能助手协助顾问整理初步的客户KYC信息，先检查材料是否完整，再检索条款、生成候选产品，最终必须由专业的保险顾问、核保人员进行审核确认。但肯定不能因为演示效果不错，就直接将其视为可以落地推广的产品。

从这个案例可以看出，AI时代产品经理的价值正在从"完成原型和需求文档"，逐步转向"更快速、更精准地判断什么值得去做"。这种判断不仅来自对业务的理解，还需要产品经理快速掌握最新的技术动态，找到它与自身业务场景的结合点，并把判断转化为后续的具体行动。

页面、演示版本制作得再快，也只能证明这个思路在技术层面可以实现。实现层面提速后，压力更多地转移到了前置的需求分析判断环节。所以更要快速准确地评估业务价值，再尽快组织验证、推动落地。

另外，今年AI能力的突飞猛进，可能让之前无法实现的复杂方案又重新焕发可能。产品经理也需要持续关注这些AI能力进展，并结合自身业务思考，看原有业务领域有哪些曾经无法实现的事情，现在又有了发挥的空间？这就是AI赋能的体现。

未来真正拉开产品经理岗位差距的，已经不只是谁的原型做得快、谁的推进稳当，更重要的是谁能最早洞察业务价值，更快找到新技术与业务场景的结合点，并成功将其落地实施。

创作说明：本文内容由作者原创完成，部分配图使用AI工具辅助生成。

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