AI工具正快速重塑產(chǎn)品設(shè)計流程，從需求分析到原型生成，效率大幅提升。但技術(shù)的進步也帶來挑戰(zhàn)：產(chǎn)品經(jīng)理的核心價值是否會被取代？本文探討了AI無法復制的關(guān)鍵能力，并提出了“AI增強型”產(chǎn)品經(jīng)理的進化路徑，強調(diào)在智能時代，唯有將工具與人性洞察結(jié)合，才能真正創(chuàng)造不可替代的價值。

可能你們會好奇，為什么我會突然寫這篇文章，原因在于今天，我借助多個AI工具，通過幾句話就完成了20+頁面的高保證可交互的原型設(shè)計，連UI都省去了，而且設(shè)計的效果非常好，作者不得不分享出來。

一、被AI「解構(gòu)」的產(chǎn)品設(shè)計工作流

當豆包輸出的需求網(wǎng)頁里精確到「Kafka日志采集的backpressure策略」，當Figma原型能自動生成Prometheus指標采集配置，我突然意識到：AI正在肢解傳統(tǒng)產(chǎn)品設(shè)計工作的「經(jīng)驗壁壘」。

過去，產(chǎn)品經(jīng)理的核心能力體現(xiàn)在三個層面：

需求翻譯：將業(yè)務(wù)語言轉(zhuǎn)化為技術(shù)語言（如將「用戶體驗優(yōu)化」拆解為頁面加載速度≤1.5s）

方案設(shè)計：平衡用戶體驗、技術(shù)可行性與商業(yè)目標（如決定是否為某個功能增加埋點）

價值驗證：通過數(shù)據(jù)證明設(shè)計決策的正確性（如A/B測試驗證新監(jiān)控看板的故障定位效率）

而如今，AI正在同時侵蝕這三個領(lǐng)域：

需求翻譯：通過自然語言處理直接生成帶優(yōu)先級的功能清單

方案設(shè)計：基于約束條件自動推導最優(yōu)交互路徑

價值驗證：調(diào)用歷史數(shù)據(jù)模擬用戶行為變化

更可怕的是，當AI開始理解「SRE文化中的混沌工程理念」，當它知道「金融級系統(tǒng)的可觀測性需要滿足99.999%的SLA」，傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理賴以生存的「領(lǐng)域知識護城河」正在迅速干涸

二、AI無法復制的「元能力」

但當我仔細審視AI生成的方案，某些致命缺陷開始顯現(xiàn)：

業(yè)務(wù)場景錯位：AI建議的「全量日志實時分析」方案，忽略了客戶實際網(wǎng)絡(luò)帶寬限制

價值判斷偏差：將「異常檢測準確率」作為唯一優(yōu)化指標，卻未考慮誤報對運維人員心理的影響

文化適配缺失：在為中東客戶設(shè)計監(jiān)控界面時，AI默認使用「牛仔藍」主色調(diào)，觸犯了當?shù)刈诮探?/p>

這些細節(jié)讓我想起敦煌研究院的案例：當AI修復壁畫時，雖然能完美還原色彩，卻無法理解「飛天衣袂的飄動方向必須符合敦煌地區(qū)常年風向」的文化密碼

產(chǎn)品設(shè)計同樣如此——AI擅長處理「WHAT」，但無法回答「WHY」。

真正不可替代的能力，恰恰藏在三個「人性化」維度：

1.痛點洞察的共情力

AI能統(tǒng)計用戶點擊熱圖，但讀不懂實習生凌晨三點提交工單時的挫敗感；能分析客服錄音中的高頻詞，卻無法感知用戶說「這個功能真難用」時攥緊鼠標的顫抖。就像柬埔寨設(shè)計師用鐵魚解決補鐵問題，真正的創(chuàng)新往往源于對人性細微之處的洞察

2.復雜系統(tǒng)的權(quán)衡力

當AI建議「為每個API接口添加200+個監(jiān)控指標」時，我們需要判斷：這究竟是「精細化運維」還是「成本黑洞」？就像醫(yī)療AI協(xié)同員需要平衡診斷準確率與誤報對患者心理的沖擊，產(chǎn)品經(jīng)理必須在技術(shù)理想主義與商業(yè)現(xiàn)實主義間找到支點

3.價值傳遞的敘事力

AI可以生成PRD網(wǎng)頁，但無法像喬布斯那樣用「把1000首歌裝進口袋」的比喻點燃團隊激情；能輸出數(shù)據(jù)看板，卻不能像張小龍那樣用「微信是一個生活方式」的愿景凝聚共識。在AI生成的「監(jiān)控告警收斂方案」背后，需要有人講述「如何讓運維工程師睡個安穩(wěn)覺」的故事

三、進化指南：成為「AI增強型」產(chǎn)品經(jīng)理

在浙江嘉溢制衣廠的案例中，設(shè)計師用AI生成3秒設(shè)計圖后，反而將80%的時間投入面料舒適度測試——當工具替代了基礎(chǔ)勞動，人類終于能聚焦于真正創(chuàng)造價值的部分對于產(chǎn)品經(jīng)理，這意味著：1.重構(gòu)技能樹

技術(shù)深度：理解AIOps中的「指標降噪算法」原理，才能給AI設(shè)定正確的約束條件

商業(yè)敏感：通過AI生成的「客戶價值預測模型」，反向推導產(chǎn)品路線圖

倫理判斷：建立AI設(shè)計倫理審查機制，防止出現(xiàn)「為提升告警覆蓋率而過度打擾用戶」的陷阱

2.建立新工作流

提示詞工程：將「設(shè)計端到端可觀測性」拆解為「數(shù)據(jù)采集→分析→告警→處置」的鏈式提示

人機協(xié)作模式：用AI生成初版方案，但必須進行「極端場景壓力測試」（如模擬雙十一流量洪峰）

認知升維：通過AI快速驗證小眾假設(shè)（如「游戲行業(yè)是否需要業(yè)務(wù)鏈路追蹤」），釋放創(chuàng)造力

3.尋找新定位

香港理工大學的「生成式AI與人文科學」課程給了啟示：未來產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)是「T型人才」——縱向深耕某個領(lǐng)域（如云原生監(jiān)控），橫向掌握AI工具鏈與商業(yè)思維就像阿里云設(shè)計團隊用AI調(diào)用工程資源優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，頂級產(chǎn)品經(jīng)理正在成為「人機協(xié)作的交響樂指揮」

結(jié)語：在洪流中尋找燈塔

當我向豆包追問「未來產(chǎn)品經(jīng)理的核心競爭力」時，它的回答讓我印象深刻：

“當機器能完美復刻你的設(shè)計，你要么成為定義機器思考方式的人，要么淪為機器的燃料。”

AI不會殺死產(chǎn)品經(jīng)理，但會殺死「只會用舊地圖找新大陸」的產(chǎn)品經(jīng)理。那些既能駕馭AI工具，又能守住人性溫度；既懂技術(shù)底層邏輯，又能講述動人故事的人，終將在智能浪潮中找到自己的坐標。

畢竟，能被替代的從來不是「產(chǎn)品設(shè)計者」，而是「把AI當作拐杖而非翅膀」的守舊者。

Demo：從文字->原型設(shè)計

1）需求輸出

2）原型設(shè)計

專欄作家