AI 驾驭复杂业务需求的困境与出路

本文暂不探讨具体实施手段，旨在厘清一个核心议题：若要让 AI 承担复杂系统的业务需求，首要任务是洞察当下互联网企业的需求落地流程。以下是我梳理出的逻辑链条，将其拆解为多张图表。

通常大家认为产品需求源自 PRD 文档。

国内许多大型企业对 B 端产品的规范极为严苛，要求 PRD 必须事无巨细，这与企业内部的责任认定机制紧密相关。

倘若 PRD 未涵盖的逻辑在上线后引发事故，PM 与研发在定责时往往各担一半。

对于内容简略的 PRD，工程师需在编写 TRD 及代码的同时，不断追问以填补细节。

而对于详尽的 PRD，工程师的角色便简化为将文档转化为代码的“翻译器”。

若公司连产品经理一职都缺失，工程师则不得不承担起双重职责。

当前许多企业，产品团队会先绘制线框图形成初版 PRD，随后在设计介入后，利用高保真原型打造最终版本。

产品人员逐渐演变为决定“做与不做”的决策者。

然而原型的局限在于，其展示的仍是用户旅程，且多集中于“主流程”。

复杂系统的后台逻辑难以在原型中穷尽，仍需依赖工程师进行梳理。

在利用 AI 推进项目的实践中我们发现，若产品文档与技术 TRD 中缺失相关描述，AI 极易自行发挥，产出偏离预期的结果，这与委托人类工程师的情况大相径庭；不过，在“主流程”方面，AI 的表现通常尚可。

此难题能否破解？答案应是肯定的，敬请持续关注后续篇章。