AI 如何颠覆产品经理的工作模式

在近两个月产品实习生面试过程中,在最后的问答环节,经常会收到候选人关于“产品经理日常工作内容/核心技能”这样的问题。正巧上个月 Lenny 在他的付费专栏中,详细阐述了 AI 对产品经理的影响,并对产品经理日常最核心的工作做详细拆解。

Lenny 全名叫 Lenny Rachitsky,曾在 Airbnb、Dropbox 和 Facebook 等公司担任产品经理。他主理的 Lenny’s Newsletter 是一个付费周更的专栏,内容涉及产品构建、增长驱动和职业发展等方面,该专栏目前拥有超过 67.5 万订阅者。

本文主要探讨了 AI 对产品管理的影响,尤其是对产品经理的工作方式和所需技能的改变。尽管 AI 将在许多领域取代人工,但在软技能(像产品思维、沟通、创造力以及激活团队)方面,AI 还无法短期内完全接管,因此这些技能是你应该更加积极努力去培养。


我一直在思考这个问题。AI 正在取代许多工作,但当它开始取代你的工作时,情况就不同了。产品经理的工作是第一个被取代还是最后一个被取代的工作之一?在这个即将降临的未来,哪些技能将会是最有价值的,哪些又是最不重要的?

以下是 Lenny 在社交媒体上的问卷调查结果:

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一些人可能会认为,因为 AI 擅长帮助他们写作和完成各种小任务,很快它将接管我们大部分初阶的沟通、协作和执行工作。

相反,我相信 AI 将对产品管理的高阶技能产生最深远的影响:制定战略、构思愿景、发现新机会和设定目标。此外,像产品思维、沟通、创造力以及激活团队这样的软技能将变得更加重要(并成为公司之间的差异化因素)。

想想看,AI 最擅长什么?处理、分析大量数据,并给出简洁而有见地的答案。这听起来很像一种非常擅长识别聪明策略的工具。

如果你对此还有疑义,想想 AlphaGo 和李世石之间的比赛中的第 37 步。AI 看到了这个有着 4000 多年历史的游戏中人类没有看到过的东西。

在比赛的第二局中,AlphaGo 在第 37 步下出了神来之笔,落在了 19x19 棋盘的右侧,这让包括李世石在内的世界顶尖围棋选手都感到困惑。“这是一个非常奇怪的走法,”一位评论员说道,他本人是九段围棋选手,这是最高的段位。“我以为那是一个错误,”另一位说到。

事实上,这一步改变了比赛的走向。AlphaGo 继续赢得了第二局比赛,在赛后新闻发布会上,李世石感到震惊。“昨天,我感到惊讶,”他通过翻译说道,指的是他在第一局比赛中的失利。“但今天我无话可说。”

另一个例子——四年前,当 OpenAI 的 CEO Sam Altman 被问及 OpenAI 如何赚钱时,他的回答是:

我们已向投资者做出了一个暂时的承诺,一旦我们建立了这个通用智能系统,我们将要求它找出一种产生投资回报的方法。

类似的,英伟达公司的首席执行官黄仁勋告诉人们,很快没有人需要学习如何编程,因为人工智能将会为我们编程。

每个坐在这样的舞台上的人都会告诉你,让你的孩子学习计算机科学是至关重要的。每个人都应该学会编程。事实上,情况几乎恰恰相反。我们的工作是创造计算技术,让人们不再需要学习编程技能。现在世界上的每个人都是程序员。这就是 AI 奇迹。

他们在 AI 领域可以说是最聪明的人,他们表示,历史上高级技能如工程和商业(以及游戏)策略将会被人工智能解决。实际上,这已经在工程领域发生了(看看 D

### 人工智能在产品管理中的应用 人工智能AI)作为一项颠覆性的技术,已经在多个行业中得到了广泛应用。对于产品经理而言,AI不仅是一种工具,更是一个全新的思维模式和工作方式。以下是AI在产品管理中的具体应用场景: #### 数据驱动决策支持 AI能够通过分析海量的数据来提供洞察力,帮助产品经理做出更加科学的决策。例如,利用机器学习算法可以预测用户的购买行为或流失倾向,从而优化产品的功能设和服务策略[^1]。 #### 用户体验提升 AI使得个性化推荐成为可能,极大地提升了用户体验。通过对用户习惯的学习,智能系统能主动推送相关内容或服务,增强用户的粘性和满意度。此外,“感知层”至“存在感”的五层次理论也强调了如何借助AI技术打造沉浸式的交互环境。 #### 自动化流程改进 许多重复性高且耗时的任务可以通过引入自动化解决方案得到简化甚至完全取代。这不仅提高了工作效率,还让团队成员有更多时间专注于创造价值更高的活动上。比如自然语言处理(NLP)可用于自动摘要生成、情感分析等方面的工作效率提升[^3]。 ### 产品经理的新角色定义 随着AI时代的到来,传统意义上的产品经理职能发生了深刻变化,特别是在以下几个维度体现得尤为明显: #### 技术理解者 现代AI产品经理需要掌握一定水平的技术知识以便于更好地沟通跨部门需求并监督项目进展状况 。这意味着他们应该熟悉主流框架如TensorFlow, PyTorch以及常见算法原理 ,这样才能准确评估新技术可行性及其潜在影响 [^2]. #### 法规遵循保障员 由于涉及到敏感个人信息采集存储传输过程 ,因此必须高度重视数据安全合规问题 .一位优秀的 AI PM 不仅要熟知GDPR等国际标准条款规定外还需密切跟踪国内出台的相关政策法规动态调整内部操作规程确保企业经营活动始终处于合法范围内运行 . #### 创新引领探索家 面对快速迭代更新的技术浪潮 ,仅仅依靠既有经验远远不够 ;相反地 ,前瞻性眼光变得尤为重要起来 – 即使当前某些想法看似遥不可及也可能在未来某一天变成现实 。所以鼓励实验精神培养好奇心就显得格外重要了 . ```python # 示例代码展示了一个简单的线性回归模型实现方法 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression X = np.array([[1], [2], [3]]) y = np.array([1, 2, 3]) model = LinearRegression() model.fit(X, y) print(f"Coefficient: {model.coef_[0]} Intercept: {model.intercept_}") ```
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