就在前天，看到一個朋友圈，提到現在在騰訊內部 AI編程已近有接近40%的代碼是來自騰訊codybuddy,大部分基于騰訊混元模型，并且至今騰訊內部已經形成了AI與公司的融合。

10月24日，騰訊發(fā)布《2025騰訊研發(fā)大數據報告》，首次系統(tǒng)披露 2025 年研發(fā)進展。顯示，2025年，騰訊產研人員占比達76%，每 4 個騰訊員工中就有 3 個從事研發(fā)工作。騰訊月均新增代碼3.25億行。其中，AI已全面融入騰訊研發(fā)體系。超過90%的騰訊工程師使用AI編程助手CodeBuddy輔助編程，50%的新增代碼由AI輔助生成。

可以看到相比以前的產品經理工作，現在我們做產品經理的每一項工作，包括會議上的需求討論上，以及產品原型設計上、以及UI設計甚至是PPT規(guī)劃上，都會來自于AI進行重構了。

比如會議有AI做的會議總結、甚至是需求總結；原型設計有AI工具幫你撰寫；UI設計也是有AI工具幫你繪制。

整個過程中，產品經理除了通過項目經驗完成提示詞，就只需要等AI的決策任務，來由產品經理來挑選。

整個工作研發(fā)方式可以說是全變了。

計算機行業(yè)，技術變革非?？?，要是讓曾經離職的騰訊產品經理再回到現在的騰訊工位，他可能什么都不會了，要是還沒有怎么使用AI產品，那幾乎不可能在做產品了。

現在仍然有90%的公司，沒有辦法轉型做AI產品

比如現在仍然很多傳統(tǒng)SaaS軟件公司，到現在為止都沒有辦法做AI。本質上是以前的軟件代碼堆積太多了，你想要讓其核心產品棄用，幾乎不可能。

其次重要原因是很多的SaaS 是面向B端類的客戶，而功能性的產品最重要的是提供穩(wěn)定的操作結果，比如庫存管理、資產管理，就是要有信息化進行數據錄入，并且不能存在任何模型幻覺。

如果要讓這些核心業(yè)務SaaS軟件甚至是客戶端的軟件native的AI產品，幾乎就不太可能讓客戶滿意。

因為AI通過對話的形式以及生成的方式，在具體任務處理上，某個單元操作上，還是比不上功能操作。對以往的傳統(tǒng)軟件進行AI產品設計，強制性的改為AI框架或者為了AI產品而做AI功能模塊，實際上是沒有必要的。

同時對于研發(fā)資源成本來說，這就是在不斷燒錢。

對于B端類的產品來說，這種穩(wěn)定的功能操作才是價值所在，AI屬于錦上添花，但是優(yōu)先信息化需求是第一，所以很多SaaS類的軟件公司，都沒有接入AI，只是部分的接入一些小功能模塊。

畢竟AI，不是客戶核心需求，也不賺錢

現在的大廠工作方式全變了

現在產品研發(fā)涉及到的原型、會議、需求分析、UI設計、編碼，每個環(huán)節(jié)都有配套的AI編碼工具，所以就導致每一個角色的工作內容全部變了。

因為這些AI工具幾乎覆蓋了每一個職業(yè)，從產品經理、UI設計師、再到程序員，甚至是運營，都有固定的AI工具來成為他們的生產力。

現在不僅要學會AI編程，而且還要看文獻研究

現在在大廠的產品經理在校招進入的時候，還要看文章發(fā)表情況，要是沒有文章，即使學校優(yōu)秀，還是會面試被刷。

在企業(yè)不看重發(fā)表論文，甚至也沒有論文的配套獎勵，但是能夠看懂英文文獻里面的算法與實現方式，就可以讓產品有更多競爭力，這一個觀點曾經我分享過

文獻的產品經理本質上就是有強的解決問題能力，以前的話都只能夠依靠自己公司的開發(fā)來做技術調研或技術評估，而現在有了AI之后就可以完成技術調研和框架設計。

要知道，這以前完全取決于技術總監(jiān)的技術站與技術學習能力，很多技術框架一個人是完全不夠的，這就導致企業(yè)技術總監(jiān)這類中層一定會找到競品公司的人進行挖掘。這也就是有了獵頭的市場行業(yè)。

現在一個合格的AI產品經理至少要用下面的工具

1.ChatGPT(付費版本）

這個就不說了，但是要說明，如果不是付費版本，就不合格。

2.figma maker 或者cursor 或者國產編碼IDE工具

這個就不說了，直接將產品經理的ideal拆解為PRD文檔與功能模塊，甚至是前端代碼、后端代碼，可以直接完成項目上線甚至是基礎頁面

3.AI項目管理、版本管理、BUG管理工具

這類就是在具體項目上的代碼、軟件版本、以及BUG上的管理，但是要有AI功能植入，比如現在騰訊的Tapd可以通過AI來預測相關功能模塊的風險程度，以及BUG對應的工程師的技能考核。

以上這些有AI能力的工具，可以幫忙生成對應的測試用例，從而大大減少了測試的工作時間。

4.其他AI模型、模型管理工具的活躍用戶

除了以上的工具平臺外，其他的針對Gemini、GROK、蘋果、微軟以及圖像生成、語音生成、qwen這些模型的活躍用戶、dify、N8N。

隨時可以通過這些模型管理工具與這些AI模型交互，知道模型能力的多模態(tài)、以及基準能力。

并且掌握這些模型的開發(fā)者賬戶、SDK、API對接標準甚至是費用、資質要求，這都可以讓你成為一個合格的AI產品經理，而不是做個案例

今天的分享就在這里。

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