一個(gè)企業(yè)的AI轉(zhuǎn)型路徑正在浮現(xiàn)——通過先進(jìn)的項(xiàng)目管理軟件首先構(gòu)建出足夠結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)體系，在這個(gè)優(yōu)質(zhì)的體系之上，用最先進(jìn)的Agent范式、Coding能力和CLI、MCP組件，對數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化演繹和基于流程節(jié)點(diǎn)的智能表達(dá)，最終幫助企業(yè)從數(shù)字化邁向AI原生。

這個(gè)路徑的特殊之處，或者說飛書項(xiàng)目映射出的新型企業(yè)級AI軟件的獨(dú)特價(jià)值點(diǎn)在于：它們既能在個(gè)人層面持續(xù)放大自下而上的創(chuàng)新涌現(xiàn)，也能在企業(yè)層面穩(wěn)步推動自上而下的集體進(jìn)步。

———— / BEGIN / ————

說實(shí)話，在之前的工作中，我對AI在研發(fā)流程里的認(rèn)知一直停留在一個(gè)很窄的范圍——開發(fā)用AI寫代碼，僅此而已。

我自己用AI最多的場景，就是輔助寫寫解決方案材料，幫忙潤色一下文檔，僅此而已。

直到入職新公司。

新公司對AI的態(tài)度完全不一樣。不是”鼓勵大家試試”，而是”每個(gè)角色都要深度用起來”。從產(chǎn)品、UI、前后端研發(fā)到測試，幾乎每個(gè)人都在用AI工具輔助自己的工作。

用了一段時(shí)間之后，我才真正意識到一件事：AI不是在某個(gè)環(huán)節(jié)幫你提提速，它是在全面顛覆整個(gè)研發(fā)流程的工作方式。

基于我自己最近一個(gè)月的使用和接觸，今天就跟大家聊聊，AI接入之后，研發(fā)流程中的每個(gè)角色都發(fā)生了哪些變化，以及我對未來研發(fā)流程的一些暢想。

產(chǎn)品經(jīng)理

產(chǎn)品經(jīng)理是整個(gè)研發(fā)流程的起點(diǎn)，需求從這里發(fā)出，文檔從這里產(chǎn)出。

以前產(chǎn)品經(jīng)理寫PRD、畫原型、開評審、跟進(jìn)度、做驗(yàn)收，每一項(xiàng)都是實(shí)打?qū)嵉捏w力活。

AI接入之后，產(chǎn)品經(jīng)理的工作方式發(fā)生了幾個(gè)很明顯的變化：

① 代碼即知識庫，快速熟悉業(yè)務(wù)

這個(gè)場景我自己感觸最深。之前的文章也提到過，我入職新公司的時(shí)候，面對一個(gè)完全陌生的領(lǐng)域，沒有交接人，文檔也零散不全，要快速搞清楚平臺的架構(gòu)和功能，難度很大。

我的做法是，把負(fù)責(zé)的平臺的服務(wù)代碼從GIT上拷貝下來，導(dǎo)入Kiro，讓它幫我生成系統(tǒng)架構(gòu)圖、功能模塊圖、業(yè)務(wù)流程圖，然后讓它詳細(xì)講解每個(gè)模塊的產(chǎn)品功能、使用場景、對應(yīng)的用戶角色。

這種方式，比看殘缺的文檔高效太多了。代碼是不會騙人的，它忠實(shí)地記錄了系統(tǒng)的每一個(gè)功能和邏輯。AI能夠讀懂代碼，并且用產(chǎn)品經(jīng)理能理解的語言把它翻譯出來，這對于快速熟悉一個(gè)陌生系統(tǒng)來說，簡直是降維打擊。

我覺得這種方式特別適合新人入職的場景。公司對于產(chǎn)品的介紹資料一般都比較薄弱，就算有，新人讀起來接受難度也比較大，因?yàn)槿鄙偕舷挛暮蜆I(yè)務(wù)背景。但如果用AI+代碼的方式，新人可以隨時(shí)提問，AI會結(jié)合代碼邏輯給出準(zhǔn)確的回答，就像身邊坐了一個(gè)隨時(shí)在線的”老員工”，有問必答，不會不耐煩。

② 需求文檔，從0到1的效率翻倍

以前寫PRD，從需求背景、需求目標(biāo)、需求價(jià)值、功能詳情、交互說明、灰度策略到驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)，每一項(xiàng)都要自己手搓，一份完整的PRD寫下來，少則半天，多則一兩天。

現(xiàn)在的做法是，先制定好需求文檔的標(biāo)準(zhǔn)格式規(guī)范，形成AI的技能模板。當(dāng)業(yè)務(wù)或運(yùn)營提過來一個(gè)需求的時(shí)候，把需求背景和核心訴求告訴AI，它就能直接生成一份結(jié)構(gòu)完整的需求文檔初稿，需求背景、需求目標(biāo)、需求價(jià)值、功能點(diǎn)、交互說明、灰度策略、驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)，寫得很全面。

產(chǎn)品經(jīng)理要做的，就是在這個(gè)初稿的基礎(chǔ)上，結(jié)合自己對業(yè)務(wù)的理解去修改和補(bǔ)充。比從零開始手搓，效率至少提升了一倍。而且AI生成的文檔，往往能幫你想到一些你自己容易遺漏的點(diǎn)，比如異常場景、邊界條件、數(shù)據(jù)回滾機(jī)制這些。

PS：生成的是html網(wǎng)頁，為了便于讓我下載，還直接生成了一個(gè)可以保存圖片的按鈕，真是貼心~~~

③ 高保真效果圖，產(chǎn)品自己就能出

這個(gè)變化可能是最讓人意外的。以前產(chǎn)品經(jīng)理出的是線框圖或者低保真原型，然后交給UI設(shè)計(jì)師去做高保真設(shè)計(jì)。

現(xiàn)在呢？UI設(shè)計(jì)師把公司的設(shè)計(jì)規(guī)范形成AI的技能模板，產(chǎn)品經(jīng)理可以直接用AI生成符合公司設(shè)計(jì)規(guī)范的高保真UI效果圖。

這意味著什么？意味著在需求評審的時(shí)候，研發(fā)看到的不再是粗糙的線框圖，而是接近最終效果的高保真設(shè)計(jì)稿，理解成本大幅降低，溝通效率大幅提升。而且對于一些簡單的需求，UI設(shè)計(jì)師甚至不需要再介入，產(chǎn)品經(jīng)理自己就能搞定從需求到設(shè)計(jì)的全流程。

④ 預(yù)評審，減少無效溝通

每次需求評審，產(chǎn)品經(jīng)理最怕的就是被研發(fā)”靈魂拷問”——這個(gè)場景沒考慮到吧？這個(gè)邊界條件怎么處理？這個(gè)異常流程呢？被問住的感覺，真的很尷尬。

現(xiàn)在我們的做法是，把日常評審中常見的審查規(guī)范，也形成AI的預(yù)評審技能。產(chǎn)品經(jīng)理寫完P(guān)RD之后，先交給AI做一輪預(yù)評審，它會從研發(fā)、測試、業(yè)務(wù)等多個(gè)角度，把文檔里不合格、遺漏的點(diǎn)摘取出來，給出詳細(xì)的描述和補(bǔ)充建議。

相當(dāng)于在正式評審之前，先過了一遍”模擬考試”，把能補(bǔ)的漏洞先補(bǔ)上。這樣正式評審的時(shí)候，溝通效率會高很多，研發(fā)也不用花大量時(shí)間在”挑刺”上，可以把精力集中在技術(shù)方案的討論上。

UI設(shè)計(jì)

說實(shí)話，UI設(shè)計(jì)師可能是AI時(shí)代變化最大的角色之一。

以前UI設(shè)計(jì)師的工作量是很大的，一個(gè)需求從產(chǎn)品經(jīng)理那里接過來，要做競品分析、確定設(shè)計(jì)方向、出設(shè)計(jì)稿、反復(fù)修改、標(biāo)注切圖、跟進(jìn)還原度……一套流程下來，一個(gè)中等復(fù)雜度的需求，設(shè)計(jì)周期至少要兩三天。

現(xiàn)在呢？借助AI，出圖效率高了太多。AI可以根據(jù)設(shè)計(jì)規(guī)范和需求描述，快速生成多套設(shè)計(jì)方案，UI設(shè)計(jì)師要做的，更多是把關(guān)和微調(diào)——確保設(shè)計(jì)方案符合品牌調(diào)性、交互體驗(yàn)合理、視覺層次清晰。

更有意思的是，因?yàn)锳I幫UI設(shè)計(jì)師省下了大量的執(zhí)行時(shí)間，他們開始有精力參與到更上游的工作中。有些UI設(shè)計(jì)師已經(jīng)開始直接對接業(yè)務(wù)需求，做一些產(chǎn)品經(jīng)理的工作，比如需求分析、交互方案設(shè)計(jì)、用戶體驗(yàn)優(yōu)化。

角色的邊界，正在變得越來越模糊。

前后端全棧研發(fā)

前后端研發(fā)，是AI接入之后提效效果最明顯的角色，沒有之一。

以前前端就是前端，后端就是后端，各干各的，邊界很清晰。前端不懂后端的業(yè)務(wù)邏輯，后端也不想碰前端的頁面樣式，遇到需要跨領(lǐng)域的工作，要么找對方幫忙，要么硬著頭皮自己啃，效率很低。

現(xiàn)在有了AI，這個(gè)邊界幾乎被打破了。前端工程師遇到后端的接口邏輯，直接問AI，AI能結(jié)合代碼上下文給出準(zhǔn)確的解釋和實(shí)現(xiàn)方案；后端工程師要改個(gè)前端頁面，AI也能幫他快速搞定。前端可以直接做后端的工作，后端也可以直接做前端的工作，真正意義上的全棧開發(fā)，不再是一句口號。

還有一個(gè)場景變化特別明顯——排查問題。

以前有平臺相關(guān)的問題咨詢到開發(fā)，開發(fā)需要搜索相關(guān)代碼，分析代碼邏輯，理清調(diào)用鏈路，排查一個(gè)問題動輒半天時(shí)間�，F(xiàn)在呢？直接把問題描述丟給AI，它能快速定位到相關(guān)代碼，分析邏輯，給出問題原因和解決方案，幾分鐘就能搞定。

這個(gè)效率提升，不是百分之幾十，是數(shù)量級的。

測試

測試工程師的核心工作之一，就是編寫測試用例。

以前拿到產(chǎn)品的需求文檔之后，測試需要逐條分析功能點(diǎn)，梳理正向流程、反向流程、邊界條件、異常場景，然后一條一條地寫測試用例。一個(gè)中等復(fù)雜度的需求，光寫測試用例就要花一兩天。

現(xiàn)在呢？拿到需求文檔之后，直接丟給AI，一鍵生成測試用例。AI會自動分析需求中的功能點(diǎn)，生成正向測試、反向測試、邊界值測試、異常場景測試，覆蓋面比人工編寫的還要全面。

測試工程師要做的，是在AI生成的用例基礎(chǔ)上，結(jié)合自己對業(yè)務(wù)的理解，去補(bǔ)充一些AI可能遺漏的業(yè)務(wù)場景，以及調(diào)整用例的優(yōu)先級。從”從0到1寫用例”變成了”在80分的基礎(chǔ)上優(yōu)化到95分”，效率和質(zhì)量都有了明顯提升。

暢想未來

基于目前AI的發(fā)展速度，我覺得未來1~2年，研發(fā)流程會發(fā)生更加深刻的變化。

① 需求直達(dá)代碼

現(xiàn)在的研發(fā)流程是：業(yè)務(wù)提需求 → 產(chǎn)品寫PRD → UI出設(shè)計(jì)稿 → 研發(fā)寫代碼 → 測試驗(yàn)證 → 上線。中間環(huán)節(jié)多，信息傳遞損耗大，一個(gè)需求從提出到上線，快則一兩周，慢則一兩個(gè)月。

未來，AI會把中間的很多環(huán)節(jié)壓縮甚至合并。產(chǎn)品經(jīng)理用自然語言描述需求，AI直接生成PRD、設(shè)計(jì)稿、甚至前后端代碼的初始版本，研發(fā)在這個(gè)基礎(chǔ)上檢查和調(diào)優(yōu)，測試用例也同步自動生成。一個(gè)中等復(fù)雜度的需求，從提出到上線，可能只需要兩三天。

② 角色邊界進(jìn)一步模糊

現(xiàn)在已經(jīng)能看到這個(gè)趨勢了——產(chǎn)品經(jīng)理能出高保真設(shè)計(jì)稿，前端能寫后端代碼，UI設(shè)計(jì)師能做需求分析。未來這個(gè)趨勢會更加明顯。

每個(gè)人不再被崗位title限制，而是根據(jù)項(xiàng)目需要，靈活承擔(dān)不同的角色。一個(gè)人可能上午在寫需求文檔，下午在調(diào)前端頁面，晚上在檢查后端接口。

AI能讓你快速實(shí)現(xiàn)自己的想法，讓”一專多能”不再是一句空話。

③ AI成為團(tuán)隊(duì)的”第N+1個(gè)成員”

現(xiàn)在我們用AI，更多是”工具”的心態(tài)——需要的時(shí)候打開用一下，用完就關(guān)了。未來，AI會更像是團(tuán)隊(duì)里的一個(gè)正式成員，它參與需求討論、提出方案建議、檢查代碼質(zhì)量、監(jiān)控線上問題，甚至能根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)判哪些需求可能會出問題。

想象一下這個(gè)場景：產(chǎn)品經(jīng)理在需求評審會上講完方案，AI實(shí)時(shí)給出風(fēng)險(xiǎn)評估和優(yōu)化建議；研發(fā)提交代碼的時(shí)候，AI自動做code review，不僅檢查語法錯(cuò)誤，還能發(fā)現(xiàn)潛在的業(yè)務(wù)邏輯漏洞；測試執(zhí)行完用例之后，AI自動分析測試結(jié)果，生成質(zhì)量報(bào)告，并給出是否可以上線的建議。

④ 研發(fā)團(tuán)隊(duì)的組織形態(tài)會變

當(dāng)AI能夠承擔(dān)大量基礎(chǔ)性工作的時(shí)候，團(tuán)隊(duì)不再需要那么多”執(zhí)行層”的人力。未來的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，可能會變成”小而精”的模式——幾個(gè)核心成員負(fù)責(zé)思考、決策和把關(guān)，AI負(fù)責(zé)執(zhí)行和產(chǎn)出。

一個(gè)5人的小團(tuán)隊(duì)，配合AI工具，可能就能產(chǎn)出以前20人團(tuán)隊(duì)的工作量。這不是要淘汰誰，而是每個(gè)人的產(chǎn)出能力都被AI放大了。

寫這篇文章之前，我也跟一些字節(jié)、騰訊的朋友聊了很多，AI確實(shí)實(shí)打?qū)嵉奶嵝�，但是就意味著企業(yè)未來肯定不再需要這么多人力了，會大批量裁員，會有更多的人失業(yè)，就業(yè)形勢會更加嚴(yán)峻。

雖然對未來自身的發(fā)展大家其實(shí)都挺悲觀的，但是這個(gè)就是趨勢呢，無力抵抗，只能現(xiàn)在多接觸多學(xué)習(xí)，走一步看一步，努力尋找著屬于自己的那條道路。

本文來自公眾號：晨陽產(chǎn)品筆記 作者：晨陽產(chǎn)品筆記