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AI降低了产品工作的门槛,却提高了产品经理的门槛

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AI工具正在快速接管产品经理的执行层工作,从写PRD到画原型,效率提升惊人。但这是否意味着产品经理正在失去价值?本文从政务服务AI落地实践出发,揭示一个核心观点:AI替代的是执行,不是判断;降低的是门槛,提高的是职业门槛。真正决定产品经理价值的,始终是判断力。

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昨天我录了一段关于 AI 产品经理的视频,有一个问题反复被提起:“AI 越来越强,产品经理还有未来吗?”

过去一年,AI 产品的发展速度远远超过了很多人的预期。

从 ChatGPT 到 Claude,从 Codex 到 Workbody,越来越多的 AI 工具开始进入产品经理的日常工作。

以前需要花半天写完的需求文档,现在几分钟就能生成;过去需要反复推敲的原型方案,现在一句 Prompt 就能得到多个版本;甚至连数据分析、流程梳理、代码编写,AI 都开始承担越来越多的工作。

看到这里,很多产品经理开始焦虑了。既然 AI 已经能够完成这么多事情,那产品经理是不是正在失去自己的价值?

我觉得,很多人都误解了一件事情。

AI 的出现,确实降低了产品工作的门槛,但它提高的,是产品经理这个职业的门槛。这两者看起来只有几个字的区别,本质上却完全不同。

过去,一个产品经理的大量时间都花在执行层面:整理需求、编写 PRD、画原型、协调开发、整理会议纪要……这些工作虽然重要,但本质上都属于可以被标准化、流程化的工作。

而今天,AI 正在迅速接管这些环节,它能够帮助我们把过去需要几天完成的事情压缩到几个小时,甚至几十分钟。

很多人因此得出了一个结论:既然 AI 能做这些工作,产品经理是不是就不重要了?

但真正的问题在于,我们把”产品工作的内容”误认为了”产品经理的价值”。

产品经理真正的价值,从来不是会不会写一份 PRD,也不是会不会画一个原型,而是在面对十个需求的时候,知道哪一个应该优先做;在面对多个解决方案的时候,知道哪一个最符合用户价值;在面对业务、技术、运营等不同角色的时候,能够找到一个所有人都能够接受的平衡点。

这些能力,AI 很难替代。

因为它需要的不只是知识,更需要判断。

过去两年,我一直在政务服务领域探索 AI 的落地实践。从智能问答、智能导办,到办事辅助,再到 AI Agent 在政务服务场景中的应用,我们团队几乎把目前主流的大模型能力都尝试了一遍。

很多朋友会觉得,大模型能力越来越强,接入之后很多问题应该迎刃而解,但真正进入项目之后才发现,模型只是整个方案中的一部分,真正困难的反而是业务本身。

比如:


  • AI 到底应该在哪个环节介入?

  • 什么时候应该自动处理,什么时候必须人工审核?

  • 知识库如何维护才能保证回答准确?

  • 用户到底需要一个聊天机器人,还是需要一个真正能够帮他把事情办完的智能助手?


这些问题,没有任何一个模型能够直接告诉你答案。

换句话说,AI 替代的是执行,而不是判断;降低的是工作的门槛,而提高的是职业的门槛。

这也是为什么,我一直建议身边的产品经理,不要把时间都花在研究某一个工具上,而应该更多地研究行业、研究用户、研究业务流程。

也正因为这些年的实践,我越来越相信,在 AI 时代,真正有价值的学习,不是每天刷几十条碎片化内容,也不是收藏一堆 Prompt,而是去学习那些真正做过项目的人是如何思考、如何决策、如何解决问题的。

很多经验并不会出现在一篇文章里,也不会出现在大模型的回答里,它们往往藏在一次次失败、一次次复盘,以及一个个真实项目的实践过程中。

最后,我想把这篇文章浓缩成一句话送给大家:

AI 会让工具越来越强,也会让效率越来越高,但真正决定一个产品经理价值的,始终不是工具,而是判断力。

未来,最稀缺的不是会使用 AI 的人,而是知道什么时候该相信 AI、什么时候该相信自己的产品经理。

本文来自公众号:柳星聊产品 作者:柳星聊产品

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