越用AI，產品經理工作越累

今天在做腦機接口的vision Pro、AndroidXRAPP產品設計，在現在開發空間計算應用，AI幾乎就不能幫太多，除了網頁端以外，普通的空間計算APP幾乎沒辦法用AI做。

在空間計算里只能手寫代碼，而空間計算的APP對于產品經理來說也是一樣的，我幾乎是手動的完成了空間的原型線框圖設計，因為有一個事實，是現在用AI來完成線框圖的設計，幾乎容易把需求搞得很復雜。

企業要的是需求排期是越快越好，AI是幾乎很難判斷出最適合當前公司業務、數據資源最好的MVP產品架構，非常容易投入過多研發資源。

這里做一個調研，你使用AI工具累嗎

如果需求太大，自然就導致上線的時間加長了。

使用Axure作為線框圖來完成原型設計，而不是AI工具。核心原因是為了產品盡可能的功能簡單，而且不會有太多復雜的功能。

如下是我們做vision Pro的腦機接口線框圖

再到UI設計圖

通過Axure完成的過程是比較快的，對于創業團隊來說，快速、敏捷開發、在研發上，這是最優解，這一點就走了比大廠更快的速度了。

因為Axure可以快速確定核心頁面、用戶最短路徑、核心業務操作而AI卻不能，比如我們說要生成一個ERP系統，即使提示詞會突出某個功能模塊，但是還會有全局功能，其他的功能頁面都會因為ERP關鍵詞而出現。

實際上可能是長得像ERP的框架，但是不是ERP的具體每個頁面功能。

AI產品經理的工作量細了，但是用不上

從工作的質量產出來說，有了AI的確會更高非常多的產出，需求文檔的字數、排版都會比以前好很多，但在工作里面要不要這么細節的需求文檔、框架結構，實際上是打問號的。

一次小的產品內部需求評審甚至是小的功能需求只有幾個按鈕或頁面變化，這都是一些小的改動，不用AI幾分鐘解決，用了AI則變成了幾十分鐘甚至是幾個小時的演變。

這就是AI產品經理把工作做大做復雜了，實際上卻不需要的。

這也是AI產品經理第一件事累了。

AI幻覺生成工作，工作管理成本指數型增加

在使用 AI 生成需求頁面時，初期往往感覺“入口齊全、功能完備”，但實際點擊后卻會發現大量子頁面缺失、用戶路徑無法閉環。

這導致AI 產品經理不得不花費大量時間反復測試和修復“原型”。而如果自己親手繪制線框圖，則能直觀看出哪些頁面尚未完成、哪些超出了當前能力范圍——這些問題本質上是經驗不足或復雜度過高導致的，且手繪復雜度通常較低，最多借鑒競品也不會讓需求一開始就膨脹得難以控制，團隊內部就能快速消化調整。

AI 產品經理最怕的恰恰是：剛開始用 AI 做需求調研，生成的內容過于詳盡、看似完美，很快就通過了團隊內部評審。這種“看起來合理、實際上難落地”的需求，往往忽略了開發成本、技術棧限制和真實用戶場景，最終不僅讓開發團隊疲于奔命，還會消耗大量 Token 和迭代資源。

AI產品經理，匹配一半的tokens

前幾天英偉達的黃仁勛提到，現在每個員工入職都會有匹配年薪一半的tokens，如果沒有用完，就達標績效成績沒有達標，作為硬性指標考核質之一。

而AI產品經理的tokens幾乎都在原型設計、文檔、以及線上文檔里面了，tokens花費的越多，就說明產品經理的需求越多，同時也說明了提示詞的優化度不高，產品經理要打磨自己從0到1以及從1到10的優化提示詞。

很多需求版本在后面，再使用提示詞很可能會報錯了，所以如何管理好自己的AI生成內容項目，也是產品經理的工作指標之一，否則就找不到之前的項目或代碼了。

產品經理的cursor：項目管理、需求文檔、原型設計、高保真前端

現在市面上還沒有產品經理的cursor，幾乎都是以編碼為中心的IDE工具，畢竟程序員與編碼的需求量夠大，而產品經理的人群非常少，相比設計師、程序員，產品經理非常稀缺。

以至于到現在很多團隊都沒有產品經理。

而不可否認，當我們團隊在做從0到1以及空間計算的時候，我作為產品經理，越使用AI越累。

今天的分享就到這里。

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