第一章：引言：AI浪潮下的产品经理“场景”危机

最近和不少同行聊天，发现大家都有点焦虑。办公室里每天都在讨论ChatGPT又出了什么新功能，Midjourney生成的图片已经能达到什么水准，AI好像突然之间就从一个”未来概念”变成了”现在进行时”。这种兴奋感背后，其实藏着不少困惑。

你有没有遇到过这种情况？团队开会时有人兴奋地说”我们也应该加个AI功能”，然后大家开始头脑风暴各种可能性，但讨论了半天却发现这些想法和业务核心没什么关系。最后做出来的东西用户不买单，自己也觉得别扭。这其实是 典型的”为AI而AI”陷阱。

我开始思考，我们一直依赖的场景分析方法是不是出了问题？以前我们习惯把用户行为拆解成明确的步骤，设计对应的功能。但AI不一样，它有那么强的泛化能力，又带着点不确定性，传统方法还管用吗？

老实说，我觉得不是场景方法论失效了，而是它需要一次彻底的升级。就像智能手机出来后，我们不能再用功能机的思维来设计产品一样，AI时代的场景分析也需要新的框架和视角

第二章：基石回顾：传统场景方法论的核心理念

聊升级之前，咱们先回头看看传统场景方法论到底是什么。毕竟不知道从哪里来，就很难判断要到哪里去。

最核心的应该是场景五要素吧？就是Who、Where、When、How、What。这个框架帮我们把一个模糊的用户需求拆解成具体的情境。比如一个上班族早上通勤时听新闻，Who是上班族，Where是地铁上，When是早上7点半，How是用手机APP，What是获取当天重要资讯。这样拆解下来，产品设计就有了明确的目标。

然后是场景化分析三步法：列举、组合、预判。先把所有可能的用户场景都列出来，再根据业务目标进行组合，最后预判不同场景下用户可能的反应。这个过程是从具体到抽象，帮助我们找到最有价值的场景。

还有几个核心原则不能忘：业务驱动、用户中心、深入细节。我记得以前看过一句话，”在这个阶段，不需要懂AI，甚至需要忘记AI”。当时不太理解，现在想想挺有道理的。这句话的意思是说，场景分析的出发点应该是用户需求和业务目标，而不是技术可能性。技术只是实现手段，不能本末倒置

理解了这些基础，我们才能清楚地看到 ，面对AI，哪些部分需要保留，哪些部分必须改变

第三章：升级一：场景拆解——从“流程固化”到“动态演化”

AI给场景分析带来的第一个大变化，就是场景本身变得不那么”固定”了。

以前我们分析场景，比如电商下单，路径很清晰：搜索商品、比价、加入购物车、支付。每个步骤都是确定的，我们可以针对每个节点设计功能。这种流程固化的场景分析很有效，因为用户行为模式相对稳定。

但AI时代不一样了。传统产品依赖的是预设好的、所有用户都一样的“固定流程”，就像一张必须按顺序走完的地图；而AI驱动的产品则能实时解读你的行为和意图，为你动态生成一条独一无二的“最短路径”，它不再要求你按部就班地操作，而是像一位贴身的智能助手，直接把你最可能需要的呈现给你，这让基于固定步骤的传统分析方法难以衡量这种灵活、个性化的新体验。

那方法论上怎么升级呢？我觉得有两个方向。

首先是从”用户故事”到”意图识别”。以前我们关注用户做了什么动作，现在要深挖这些动作背后的真实意图。用户搜索”夏天去哪里旅游”，表面看是想知道旅游地点，实际上可能是想避暑，或者想找个适合亲子游的地方，或者只是随便看看。不同的意图，需要AI给出完全不同的回应。

其次是引入”概率性思维”。场景流不再是唯一的，而是有多种可能的分支。就像下棋一样，每一步都有很多种走法。产品设计需要具备容错和引导能力，允许用户”走弯路”，同时能巧妙地把用户引导回有价值的路径上。

最近看到一篇文章里提到的”场景拆解”，把业务流程分解为可被AI理解和优化的”意图单元”，这个思路我觉得很有启发。不再是拆解步骤，而是拆解意图，这可能就是AI时代场景分析的关键

第四章：升级二：技术匹配——从“工具库”到“能力伙伴”

技术和场景的关系，在AI时代也发生了根本变化。这个变化可能比场景本身的变化更难把握。

以前做技术匹配，感觉就像在工具箱里挑工具。要做用户数据存储，就用数据库；要做消息推送，就接推送接口；要做支付，就对接支付SDK。每个工具的能力边界都很清晰，能做什么不能做什么，一目了然。

AI完全不同，尤其是大模型出来以后。它更像一个有自己想法的”能力伙伴”，而不是被动的工具。你给它一个任务，它可能会用你没想到的方式完成。而且它的能力边界一直在变，今天不能做的事，明天可能就行。这种模糊性和扩展性，让技术匹配变得复杂多了。

那怎么调整技术匹配的方法论呢？我觉得也有两个关键点。

第一个是建立”AI能力认知图谱”。这不仅仅是知道AI能做什么，更重要的是理解它的局限性、可能的偏见和不确定性。比如大模型会有”幻觉”问题，明明不知道答案却会编造一个看起来很像的。了解这些特性，才能在场景设计时提前规避风险。

第二个是价值排序的新维度。以前评估场景价值，主要看ROI和用户体验。现在还得加上”AI可行性置信度”和”数据可获得性与质量”。有些场景看起来很有价值，但AI实现的把握不大，或者需要的数据拿不到，那也只能放弃。

就像商品推荐这个场景，以前我们考虑的是用协同过滤还是基于内容的推荐算法。现在呢？我们要评估能不能用生成式AI做个性化的对话式导购。用户说”我想买件适合夏天约会的裙子”，AI能不能理解这个需求背后的风格偏好、预算考量，甚至是约会场合的特殊性，然后给出真正贴心的推荐。

这种技术匹配思路的转变，对产品经理来说可能是个不小的挑战，但也是提升产品竞争力的关键

第五章：核心挑战：新范式下的产品设计原则

升级方法论的过程中，产品经理会遇到不少具体挑战。这些挑战不是技术问题，而是思维方式和工作方法的转变。

第一个挑战是从”功能设计”到”交互范式设计”。以前我们习惯把产品拆解成一个个功能模块，然后设计每个模块的界面和交互。AI产品不一样，它不是功能的堆砌，而是一种全新的人机协作模式。是用聊天界面？还是指令式交互？或者是混合模式？这种范式设计决定了产品的基因，比单个功能重要得多。

第二个挑战是提示词作为新的”产品界面”。这个变化太有意思了。以前我们设计按钮、表单、导航，现在我们要设计提示词。怎么让用户用自然语言准确表达需求？怎么设计系统提示词让AI稳定输出期望的结果？这些都成了产品设计的新课题。我最近看到有些产品团队甚至专门设立了”提示词设计师”这个岗位，可见其重要性。

第三个挑战是评估体系的重构。以前我们看DAU、转化率、留存率这些指标。AI产品呢？一个动态的、生成式的场景，怎么衡量它的成功？当然不是DAU、转化率、留存率这些指标不重要，而是模型的准确率，任务完成率、会话轮次会更重要。用户是不是一次对话就解决了问题？愿不愿意和AI多轮交互？例如在客户领域中，人们能不能感觉出这是AI机器人，？这些可能比单纯的准确率更能反映产品价值。

第四个挑战是伦理与责任。AI的”黑箱”特性带来了很多新问题。推荐结果是不是有偏见？用户隐私有没有被保护？AI生成的内容会不会误导用户？这些问题以前可能只是锦上添花的考虑，现在却成了产品设计的底线。我们不能等到出了问题再想办法补救，必须在场景设计阶段就前置考虑这些因素

这些挑战说到底，都是要求产品经理跳出传统思维框架，用全新的视角看待产品设计

第六章：未来展望：场景方法论与AI的共进化

聊了这么多挑战和升级，那未来会是什么样子？我觉得关键词是”共进化”。场景方法论和AI技术会相互影响、共同发展。

一方面，AI会逐渐承担部分场景分析的工作。比如自动从用户反馈中聚类分析新场景，或者预测现有场景的变化趋势。这不是说产品经理会被替代，而是我们可以从重复的分析工作中解放出来，更专注于定义问题、设定边界和评估价值。就像当年数据分析工具普及后，分析师没有消失，而是把更多精力放在了数据解读和业务洞察上。

另一方面，场景方法论或是场景分析的工具（KANO 模型、MoSCoW 法则、RICE/ICE评分、四象限等等工具）会变得更具韧性。它模型、的核心——”从业务中来，到业务中去”——不会改变，因为无论技术怎么发展，产品最终还是要解决业务问题、创造用户价值。但具体的框架和工具会持续演化，吸收AI技术的新特性，适应新的产品形态。

我想起之前看到的一句话：”AI与业务的完美融合”。这应该是我们追求的目标。不是为了用AI而用AI，而是让AI成为场景方法论的一部分，增强我们洞察用户需求的能力，提升产品创新的效率。

未来的产品经理，可能需要同时具备深厚的场景思维和对AI技术的理解。这听起来要求很高，但其实也是机会。毕竟，技术变革期往往是行业格局重塑的关键时期，谁能率先掌握新的方法论，谁就可能在下一个阶段领先

第七章：结语

AI浪潮确实给产品经理带来了不少挑战，但换个角度看，这也是深化场景方法论、提升产品价值的重大机遇。我们不需要害怕变化，而是要以更开放、更谦逊的心态拥抱变化。

说到底，无论技术怎么发展，用户需求和业务目标始终是我们的北极星。场景方法论的升级，不是为了追逐新技术，而是为了更好地抵达这个北极星。

在AI时代，升级后的场景方法论就像一张更精准的航图。它不能保证我们一帆风顺，但能让我们在波涛汹涌的技术变革中，始终保持正确的航向，最终打造出真正有价值的产品

作为产品人，我们的价值从来不是掌握某种固定的方法，而是不断学习、不断适应、不断创新的能力。AI时代的场景方法论变革，正是这种能力的又一次考验和升华