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      騰訊的產品經理,都在做程序員了

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      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,騰訊發布《2025騰訊研發大數據報告》,首次系統披露 2025 年研發進展。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。

      整個工作研發方式可以說是全變了。

      計算機行業,技術變革非常快,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,這種穩定的功能操作才是價值所在,AI屬于錦上添花,但是優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

      現在產品研發涉及到的原型、會議、需求分析、UI設計、編碼,每個環節都有配套的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,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,還要看文章發表情況,要是沒有文章,即使學校優秀,還是會面試被刷。

      在企業不看重發表論文,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,這就導致企業技術總監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。

      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、以及基準能力。

      并且掌握這些模型的開發者賬戶、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。

      “關注我,一個產品經理的創業故事”

      產品經理一鍵AI工作站,Paraflow

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