相信很多產(chǎn)品同行最近都有類似的感受：以前耗時的競品分析、數(shù)據(jù)報表初稿、甚至PRD的部分內(nèi)容，現(xiàn)在都能交給AI工具快速生成，這帶來一個直接的沖擊——大量重復(fù)、結(jié)構(gòu)化的執(zhí)行工作正被高效“接管”，這不再是會不會用某個軟件的問題，而是是否懂得指揮AI協(xié)同工作的新職業(yè)素養(yǎng)。

一位在頭部互聯(lián)網(wǎng)公司負(fù)責(zé)工具軟件的產(chǎn)品經(jīng)理就提到，他的團隊現(xiàn)在要求所有需求腦暴前，先用AI生成三份不同的市場分析框架作為討論基礎(chǔ)，把人的精力從“整理信息”解放到“判斷與決策”上，工具變了，工作的起點和效率天花板確實被抬高了。

當(dāng)基礎(chǔ)功能體驗逐漸拉平，AI帶來的差異開始凸顯，產(chǎn)品的價值核心，正在從提供功能轉(zhuǎn)向提供“智能化的解決能力”，最近業(yè)界一個被多次討論的案例是，某知名旅行應(yīng)用上線了一項實驗性功能：用戶不再需要來回切換篩選酒店、景點和攻略，只需用自然語言描述“我想帶老人和孩子去個暖和、節(jié)奏慢的海邊城市，住離海近、有家庭房的酒店”，AI助手就能結(jié)合實時價格、用戶歷史偏好和復(fù)雜的地理信息，生成一份包含行程安排、住宿建議和備選方案的定制計劃。

這個過程的背后，不是簡單的功能疊加，而是產(chǎn)品經(jīng)理對“家庭出游”這個復(fù)雜場景的深度理解，并將AI的規(guī)劃、檢索、整合能力精準(zhǔn)嵌入其中的結(jié)果，競爭的壁壘，日益取決于這種“場景賦能”的深度與巧思。

面對技術(shù)變革，產(chǎn)品經(jīng)理的路徑選擇逐漸清晰，大致有三條：一是用AI提升個人工作效率，這是基礎(chǔ)；二是投身底層AI技術(shù)的研發(fā)，這需要深厚的專業(yè)背景；而第三條，即成為“AI賦能者”，正在成為眾多傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型的自然選擇，這條路徑不要求重學(xué)算法，但要求將我們最擅長的——洞察用戶、理解業(yè)務(wù)、設(shè)計系統(tǒng)——與AI能力進行創(chuàng)造性結(jié)合。

功能的成功，關(guān)鍵在于產(chǎn)品團隊精準(zhǔn)抓住了專業(yè)人士“高效識別風(fēng)險”的核心場景，并設(shè)計了讓AI能力可靠融入工作流的方式，產(chǎn)品經(jīng)理的角色，從“功能設(shè)計師”轉(zhuǎn)向了“能力與場景的接口設(shè)計師”。

明確了方向，焦慮就會轉(zhuǎn)化為行動力，對于想要嘗試轉(zhuǎn)型的產(chǎn)品經(jīng)理來說，最實際的建議不是馬上學(xué)習(xí)高深理論，而是立即在實踐中感受，可以嘗試用AI深度分析一批真實的用戶反饋，看看它歸納的需求點與你的判斷有何異同。

可以在團隊內(nèi)發(fā)起一次“AI+我們的業(yè)務(wù)”的暢想會，不設(shè)技術(shù)限制，只思考哪些環(huán)節(jié)的用戶體驗?zāi)鼙皇短嵘?；更可以找一個“最小可行性點”快速驗證，比如為你的產(chǎn)品做一個演示性的智能問答模塊，親身走通從調(diào)用AI能力到呈現(xiàn)用戶價值的全過程。

所以，AI沖擊帶來的不是職業(yè)的消亡，而是一次價值的重錨，產(chǎn)品經(jīng)理深厚的業(yè)務(wù)洞察與用戶共情能力，在智能時代反而成了更珍貴的稀缺資源。

轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理，本質(zhì)是握住AI這個新工具，在我們最熟悉的主場上，去解決更復(fù)雜、更本質(zhì)的問題，這條路不追風(fēng)口，但它需要我們主動上船，并找準(zhǔn)屬于自己的那塊甲板。