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      產(chǎn)品經(jīng)理的工作可能要反過來做了

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      文:王智遠(yuǎn) | ID:Z201440

      這幾個(gè)月,參加不少會(huì),也體驗(yàn)不少新的 AI 產(chǎn)品;越看越清楚一件事:產(chǎn)品經(jīng)理的工作,要被反過來了。為什么被反過來?

      01

      我們今天手機(jī)里的 App、電腦上各種軟件,看起來理所當(dāng)然,但它們不是天生就應(yīng)該長(zhǎng)成這樣的。之所以現(xiàn)在這鳥樣,完全被時(shí)代的技術(shù)「逼」出來的。

      最早電腦能追溯到1946 年的 ENIAC

      它只會(huì)等你給指令。你敲一行,它執(zhí)行一行;所以當(dāng)年所有軟件,本質(zhì)上是命令行、菜單、按鈕,這些東西很無奈。

      70 年代,個(gè)人電腦剛冒頭,比如:Apple I(1976)。照樣沒有界面,全是命令行,敲字,回車,執(zhí)行,電腦依舊不懂人。

      真正讓軟件「看起來像軟件」的,是 1984 年的 Macintosh。

      圖標(biāo)、窗口、菜單,這套我們今天習(xí)以為常的交互,就是那時(shí)被發(fā)明出來的。之所以發(fā)明這個(gè),因?yàn)殡娔X不理解你,只能讓你“點(diǎn)”給它看。

      界面為了教一個(gè)不會(huì)思考的系統(tǒng)「我現(xiàn)在想干這個(gè)」。

      后來到了2007 年的 iPhone,又被逼了一次;手機(jī)屏幕太小、輸入方式太弱,沒法給你搞復(fù)雜操作,只能把功能拆成一個(gè)一個(gè) App。

      于是,一個(gè)圖標(biāo)等于一個(gè)場(chǎng)景,一個(gè)界面等于一次任務(wù),所有產(chǎn)品都被訓(xùn)練成「傻瓜式入口」。

      所以,整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)幾十年,產(chǎn)品底層邏輯只有一條:系統(tǒng)不理解你,必須設(shè)計(jì)界面,讓界面教會(huì)一個(gè)用戶怎么用,怎么點(diǎn),你點(diǎn)了哪里、滑倒哪里,系統(tǒng)才會(huì)有意識(shí)加在內(nèi)容。

      說得更直白一點(diǎn):

      過去產(chǎn)品長(zhǎng)這樣,技術(shù)做不到讓軟件理解人,產(chǎn)品經(jīng)理開發(fā),就必須設(shè)計(jì)路徑、按鈕;也正是因?yàn)檫@個(gè)底層邏輯,它直接把一個(gè)后果推到了所有產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)面前:產(chǎn)品會(huì)越來越臃腫。

      我當(dāng)年做 SaaS 時(shí),這個(gè)感受特別明顯;最開始大家想得很簡(jiǎn)單,我們就做一個(gè)核心能力,做一件事就夠了。

      聽上去很美,是吧?

      可只要產(chǎn)品一上線、客戶一進(jìn)來,現(xiàn)實(shí)馬上給你一巴掌,每一家流程都不一樣,審批鏈不同,權(quán)限不同,甚至連業(yè)務(wù)邏輯都能南轅北轍。

      本以為在做一個(gè)「標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品」,老板當(dāng)甩手掌柜,結(jié)果十個(gè)客戶來了,你就要做十套邏輯。

      定制化需求越積越多,功能越堆越厚,最后發(fā)現(xiàn),和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手做出來的東西很像,更像一個(gè)「能賣什么,就往里塞什么」的商城。

      這就是舊范式的宿命。

      02

      為什么這套舊范式,在 AI 面前突然站不住了?這個(gè)問題的本質(zhì)在于,大語(yǔ)言模型出來后到底吞并了什么。

      我們老說「模型很強(qiáng)、模型很牛」,但真正讓它成為新物種的,是它把底層一大堆「原本需要我們手工設(shè)計(jì)的東西」直接吃掉了。

      以前我們做產(chǎn)品,最重的幾個(gè)活是啥?界面、流程、功能。這幾樣是「產(chǎn)品的外殼」。

      界面,為了把我們的意圖翻譯給不會(huì)思考的系統(tǒng);流程,為了把不確定的事情拆成可執(zhí)行的步驟;功能,為了把計(jì)算機(jī)能做的事情包裝成能被用戶找到的入口。

      它們之所以重要,因?yàn)殡娔X的腦子太簡(jiǎn)單了。你不把路徑畫清楚,它真不知道你要干嘛;說得直白點(diǎn),它理解能力大概也就停在五歲以下。

      但大語(yǔ)言模型完全不是這回事。

      它能聽懂說的話,也能理解上下文;甚至知道你想干的是什么事;然后,自己想步驟、找方法,跨工具幫你把事干完。

      你看,抽象吧,這是吞并;做頁(yè)面、 App 本身都能生成,這意味著,界面、流程、功能都不是必須的東西了。

      所以,舊范式為什么站不住?是底層技術(shù)一換,整個(gè)產(chǎn)品世界跟著就得換一遍。

      那目前技術(shù)狀態(tài)是什么呢?

      簡(jiǎn)單說,現(xiàn)在這個(gè)階段有點(diǎn)像「新物種剛出生,還沒長(zhǎng)齊毛發(fā)」,但已經(jīng)能看出來它和以前完全不是一類東西了。

      我們現(xiàn)在看到的產(chǎn)品,大概在走兩條路線。

      一條,從底層重構(gòu),這部分最容易被忽略。你想一下,一臺(tái)電腦剛誕生的時(shí)候,是沒有軟件的。

      ENIAC 那會(huì)兒,你想讓它算點(diǎn)東西,得把一整面墻的電路重新插一遍;沒有界面,也沒有應(yīng)用,一切從零開始。

      軟件后來為什么出現(xiàn)?

      本質(zhì)上是為了讓人能跟機(jī)器說話,讓機(jī)器能把東西反饋給人;如果把軟件拆到最初的形態(tài),只有兩件事:「寫給它看」和「聽它怎么回」。

      世界上最早的軟件就這兩類,寫程序的工具(匯編、文本編輯器),和輸出結(jié)果的工具(打印、顯示)。

      所以,你看今天這些基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品,文檔、表格、操作系統(tǒng)、瀏覽器,它們本質(zhì)上還是承載「說、寫、展示」的地基。

      這個(gè)地基上長(zhǎng)內(nèi)容、長(zhǎng)結(jié)構(gòu)、長(zhǎng)流程、長(zhǎng)關(guān)系,其他應(yīng)用都是在這層上搭建的。

      也正因?yàn)樗鼈兪亲畹讓拥臇|西,當(dāng) AI 有了理解能力之后,整套智能能力最先在這類基座上生長(zhǎng)起來。

      這不難理解吧?

      比如,為什么 Notion、飛書表格、Office 這些東西,一加 AI 就立刻爆發(fā)?

      因?yàn)樗鼈兙拖癞?dāng)年的「文本編輯器」和「操作系統(tǒng)」,是數(shù)字世界里最原始的「寫」和「展示」的入口。

      你不管寫小說、寫代碼、寫流程、寫公式,最終都要落在這塊地上;它是整個(gè)數(shù)字世界最通用、最像「土壤」的部分,只要土壤夠通用、夠底層,AI 一來就能在上面快速發(fā)芽。

      所以,很多人以為 Chatbot 是新的底層,但恰恰相反。

      Chatbot 是一個(gè)新的「說話界面」,它解決「怎么表達(dá)」的問題。

      真正能承載結(jié)構(gòu)、內(nèi)容、關(guān)系、流程的,還是文檔、表格、網(wǎng)頁(yè)、操作系統(tǒng)這些基座;只有地基穩(wěn)固,智能能力才能在上面不斷生長(zhǎng)。

      03

      另一條線,從chat bot改造開始。不知道你有沒有觀察過,為什么現(xiàn)在幾乎所有舊產(chǎn)品,都得先從 Chatbot改造開始?

      原因特別現(xiàn)實(shí),是擺在眼前的物理限制。

      你看那些老的 SaaS,有贊、小鵝通,甚至更傳統(tǒng)一點(diǎn)的 ERP。

      這些系統(tǒng)十幾年被客戶需求推著長(zhǎng),一層疊一層、一個(gè)功能壓一個(gè)功能。長(zhǎng)到后來,它們自己都搞不清楚哪些是核心、哪些是補(bǔ)丁;邏輯很大,流程很深,你不可能說一句「我們重構(gòu)一下」就把它推翻重來。

      那怎么辦?

      最穩(wěn)的方式,在原系統(tǒng)上加一個(gè) Chatbot,讓它接一些「輕動(dòng)作」,比如總結(jié)信息、盤數(shù)據(jù)、查庫(kù)存、梳理流程。

      這不用動(dòng)舊功能,也不需要推翻歷史,它就像給系統(tǒng)裝了個(gè)加速鍵,讓一些以前要點(diǎn)七八步的事情,一句話能搞定。

      換句話說:Chatbot 是一種「不用拆原系統(tǒng),就能繞過去」的方式。

      從用戶角度看,也一樣。

      大家可以接受對(duì)話,但你讓一個(gè)用了十幾年按鈕的人,突然面對(duì)一個(gè)全新的「沒有界面」的系統(tǒng),誰都會(huì)懵。

      人類的大腦被按鈕訓(xùn)練了四十年,你一下子把按鈕拿走,誰都受不了。

      所以,Chatbot 是什么?一種軟著陸方式;先讓用戶習(xí)慣「讓系統(tǒng)自己動(dòng)起來」這件事。

      從商業(yè)角度看,更不用說了;一個(gè)成熟產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)連著收入、客戶、服務(wù)體系,你不可能因?yàn)?AI 的出現(xiàn)就把整個(gè)盤子推倒重來。

      風(fēng)險(xiǎn)太高了;而 Chatbot 的好處,是它能立刻釋放 AI 的價(jià)值,但又不會(huì)傷到原來的業(yè)務(wù)骨架。

      所以,Chatbot 更像一個(gè)「托臺(tái)」。

      它是舊舞臺(tái)和新舞臺(tái)之間的那塊平臺(tái),讓演員有地方站,讓燈光能先亮起來,讓觀眾先適應(yīng)一下新氣氛。

      等這件事做得差不多了,用戶習(xí)慣了、邏輯通了、底層結(jié)構(gòu)重新整合好了,你會(huì)看到,舊系統(tǒng)的按鈕、流程、復(fù)雜操作,會(huì)一個(gè)一個(gè)被拆掉。

      這就是許多舊軟件正在經(jīng)歷的「改造期」。那未來會(huì)變成什么樣呢?我覺得最終會(huì)被新的「意圖層」替代。

      什么是意圖層?它怎么工作的?我覺得最好的比喻,把它想成一個(gè)「住在你設(shè)備里的生命體」。

      以前的軟件是死的。

      你點(diǎn)它一下,它動(dòng)一下;你不點(diǎn),它就停在那兒,一句話都不會(huì)說;而生命體不是這樣,它一直在,你不找它,它也在那里呼吸。

      就拿心理咨詢來說。

      以前要預(yù)約、要排時(shí)間,一次聊一個(gè)小時(shí)。但人的情緒是碎片化的,早上被一句話刺了一下,中午突然焦慮,晚上又放松下來。

      那如果心理咨詢變成一個(gè)生命體,它應(yīng)該是什么樣?

      后來我想明白了:你一句話,它回一句話;我下一次來,它還能接著上一句往下走;它永遠(yuǎn)在線,不用等我難受到極限再出現(xiàn)。

      這是生命體的第一層:它是持續(xù)的。

      第二層,它會(huì)「感到你需要它」。我語(yǔ)氣不對(duì)、作息亂了、開會(huì)前明顯緊張,它會(huì)先來找你問一句:你是不是不太對(duì)勁?要我?guī)湍闾幚硪幌聠幔?/p>

      你看,這就有了存在感。

      再往下,它能聽懂我真正的意圖。比如我說,這個(gè)客戶不好搞,它可能會(huì)說,我們是不是要換一種溝通的思路拿下他?

      這,就是意圖層。一個(gè)理解你、陪著你、能自己動(dòng)、不會(huì)消失的系統(tǒng)。

      你可能會(huì)覺得這像科幻,但現(xiàn)實(shí)里這種「生命體雛形」已經(jīng)長(zhǎng)出來了。比如現(xiàn)在很多 Agent 框架,都在給系統(tǒng)裝「記憶」。

      亞馬遜的 AgentCore Memory 就在做這件事,它讓代理能「理解你反復(fù)出現(xiàn)的需求」,甚至能自動(dòng)幫你規(guī)劃下一步。

      開源社區(qū)里也有人在做 Memora,它的目標(biāo)是讓 AI 助手擁有「人類式記憶」,能把你前幾天說過的一句話、一個(gè)想法、一條任務(wù)記住,然后在你下一次需要時(shí)主動(dòng)喊你。

      甚至現(xiàn)在一些企業(yè)級(jí)代理,比如:以色列的 Alta,已經(jīng)能「長(zhǎng)期陪伴一個(gè)項(xiàng)目」,是幾周、幾個(gè)月;它們會(huì)跟著你的團(tuán)隊(duì)一起推進(jìn)任務(wù)、記錄狀態(tài)、預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn),非常像一個(gè)「團(tuán)隊(duì)里的新人」,但永遠(yuǎn)不下線。

      這些技術(shù)都很早期,但方向非常清楚:軟件第一次開始從「工具」往「生命體」這個(gè)方向生長(zhǎng)。

      04

      所以,如果按照生命體這種角度看,未來產(chǎn)品應(yīng)該怎么樣?這個(gè)問題聽起來很大,但越往里想,越發(fā)現(xiàn)答案藏在場(chǎng)景里。

      我們以前做產(chǎn)品,從功能反推出來的,「做個(gè)工具、放幾個(gè)按鈕、加幾個(gè)入口」;但生命體是「長(zhǎng)在場(chǎng)景里」的。

      所以,做產(chǎn)品可能要反問幾個(gè)問題:

      人在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)、這個(gè)動(dòng)作里、這個(gè)狀態(tài)下,他需要什么樣動(dòng)作?

      比如你在開車,那這個(gè)生命體就應(yīng)該是「副駕」。你一句:某某同學(xué),我從朝陽(yáng)大學(xué)城到西單怎么走?

      它立刻給你三條路線,一條最快、一條不堵、一條風(fēng)景好;它的存在是「我身邊的那個(gè)懂路的人」;換句話說,要先決定它在這個(gè)場(chǎng)景里扮演什么角色;角色對(duì)了,產(chǎn)品方向自然就準(zhǔn)了。

      角色定下來之后,第二件問題來了:我到底怎么跟它交互?是說?是寫?是靠它自己感知?

      這個(gè)問題不能用舊軟件的邏輯來想了。因?yàn)橐郧暗慕换ブ挥幸环N:按鈕。而生命體是關(guān)系。

      有些場(chǎng)景適合說,比如開車、散步、做家務(wù);有些時(shí)候適合寫,比如規(guī)劃、記錄、總結(jié)思考;有些時(shí)候它應(yīng)該靠“感覺”來判斷,你語(yǔ)氣變了、節(jié)奏亂了、停頓變長(zhǎng)了,它都能聽出來。

      甚至有些時(shí)候,你一句都不用講,它也能覺察。比如:日程快到了、項(xiàng)目落后了、你狀態(tài)不對(duì)了,它來敲一下...

      而當(dāng)「場(chǎng)景」和「交互方式」都順下來了,我的下個(gè)疑問就來了,它得具備什么能力?

      以前的 PM 會(huì)想,這里要不要一個(gè)功能?那里要不要一個(gè)開關(guān)?但如果你在設(shè)計(jì)一個(gè)生命體,你想的會(huì)是另一套:

      它得聽懂你說話背后的意思,那要意圖理解;它得感覺你的情緒,那要選擇感知模型;它得能把事往前推,那得上推理與行動(dòng);它得記住你以前說過的事,那要長(zhǎng)期記憶;它得知道什么時(shí)候該說話、什么時(shí)候不該吭聲,那是行為邊界....

      所以,產(chǎn)品經(jīng)理在給它「裝大腦、裝神經(jīng)系統(tǒng)、裝反射弧」;至于敲代碼部分,交給AI就好了。

      說到底,未來產(chǎn)品經(jīng)理,做的是設(shè)計(jì)一個(gè)“會(huì)動(dòng)、會(huì)想、會(huì)陪你、會(huì)自己干活”的 Agent;你負(fù)責(zé)它的性格、它的本能、邊界、行為方式。

      這才是 Agent 時(shí)代真正的產(chǎn)品。

      不過,這件事不會(huì)太快,畢竟做手機(jī)上應(yīng)用的平臺(tái)還沒迭代。還有,我覺得網(wǎng)頁(yè)端,大概率會(huì)先來。

      比如說:像剪映、可靈、即夢(mèng)、百度蒸汽機(jī)這樣的平臺(tái),會(huì)出現(xiàn)很多,唯一不同的是,大家背后用的模型,流程編排不一樣而已。所以,未來,App或WEB的入口是什么?



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      新浪財(cái)經(jīng)
      2026-02-08 04:34:13
      從排隊(duì)3000桌到閉店80%!文和友的敗局,給網(wǎng)紅餐飲上了一課

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      青眼財(cái)經(jīng)
      2026-02-07 22:22:53
      女孩當(dāng)小姐,一晚要提供4到5次上門服務(wù),2015年被親人點(diǎn)到不赴約

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      漢史趣聞
      2025-11-08 09:27:32
      放進(jìn)冰箱變毒藥,這7種食物千萬不能放在冰箱里!尤其是第六種!

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      路醫(yī)生健康科普
      2026-02-06 16:16:28
      會(huì)談已經(jīng)結(jié)束,中美都沒簽字,中方帶隊(duì)回國(guó),臨行前將了美國(guó)一軍

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      風(fēng)信子的花
      2026-02-07 12:09:20
      2026-02-08 07:07:00
      智遠(yuǎn)同學(xué) incentive-icons
      智遠(yuǎn)同學(xué)
      暢銷書《復(fù)利思維》作者;精神生活與商業(yè)探索,關(guān)注科技人文、消費(fèi)電商、品牌營(yíng)銷、商業(yè)認(rèn)知思維等方面。
      618文章數(shù) 129關(guān)注度
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