AI的强大能力常常被我们的提问方式所限制。当产品经理用简单的是非题与AI对话时，得到的往往是平庸的答案。本文将揭示如何通过重构提问方式，释放AI的真正潜力，让你与AI的对话从执行层跃升至战略思考层。

不是 AI 不行，是我们把它问傻了

这事儿得从一个挺普通的问题说起。

那天我对着 AI，随口问了一句：

是不是我们的提问方式，限制了 AI 的输出效果？

当时真没想太多。

就是那种——

你盯着屏幕，总觉得哪不对，但又说不上来的感觉。

AI 用得不少，功能也越来越猛，但就是老有一种感觉：

“它好像能干更多，只是没被我叫出来。”

后来我才意识到：

问题真不在 AI，在我自己。

事情的反转点，发生在我意识到一个细节

话说回来，咱们产品经理平时问问题，其实都挺“克制”的。

比如这种：

• 这个方案对不对？
• 这个字段是不是只能这么设计？
• 指标一定要是数值型吗？

是不是很熟？

需求评审、PRD、技术对齐，全是这种问法。

但你仔细想一想——

这不就是“判断题”吗？

而我心里真正想问的，其实是另一套东西：

• 有没有别的路？
• 这么做，会不会埋雷？
• 如果三个月后要扩展，还扛不扛得住？

问题是：

这些我一个字都没问出来。

AI 为什么老给你“及格但没惊喜”的答案？

简单来说一句大白话：

你怎么问，它就怎么想。

你把它当百度，它就老老实实给你百科答案；

你把它当执行员，它就照着你那点指令干活。

但很多时候，我们一边在心里期待它“像个高级产品顾问”，一边嘴上却只给了它一个**“能不能 / 对不对 / 是不是”**。

这就很尴尬了。

说句行业黑话：

这是典型的“认知没对齐，输出全靠运气”。

我后来才明白：提问，其实是在“下设计稿”

有一天我突然意识到一件事（说出来有点羞耻）：

我给 AI 的问题，本质上就是一份“思考 PRD”。

问题里有什么，它就只能在那个范围里打转。

举个真实的例子

之前我问过一句：

指标值一定是数值格式吗？

听起来没毛病，对吧？

但这个问题，其实已经把 AI 锁死了。

后来我换了个问法：

我在做一个长期要演进的行业指标体系，有点纠结：

– 指标是不是一定要做成数值型

– 非数值指标适合什么场景

– 会不会影响后面的分析、排序、预测

想从产品和数据建模角度，帮我系统捋一捋。

你猜怎么着？

就像把开关拧大了一档。

AI 开始主动提风险、讲边界、聊取舍，甚至还补了几个我压根没想到的坑。

那一刻我心里一句话：

“靠，我之前是在浪费它。”

更扎心的一层：我们其实也在限制自己

这事儿想深一点，其实挺不舒服的。

因为这意味着一件事：

AI 没有主动限制你，是你用“低配问题”，把自己和它一起降维了。

很多产品经理嘴上说：

• AI 替代人
• AI 抢饭碗

但真到日常用的时候，却只敢问一些**“不需要动脑筋的问题”**。

不是不会，是不自觉。

那到底该怎么问，才不浪费 AI？

我后来给自己定了一个特别土、但特别好用的小规矩。

每一个重要问题，至少多写两句话。

结构也不复杂：

• 我现在在干嘛（背景）
• 我真正担心什么（目标）
• 我现在的直觉是啥（假设）
• 你帮我：拆一拆、挑挑刺、给几个备选方案（任务、输出格式）

就这几行。

说白了，就是把你脑子里没说完的那半段，也一并交出去。

写在最后，说句掏心窝子的

我现在越来越确定一件事：

AI 时代，最值钱的不是“你知道什么”，而是“你能不能把问题定义清楚”。

AI 可以帮你生成方案、补细节、查资料、写文案。

但它不会替你决定：

• 这件事值不值得想
• 这个问题边界在哪
• 哪些是现在不该碰的雷

这些，还是人干的活。

简单来说一句话收尾吧：

AI 的上限，很少是模型决定的，更多时候，是你那一句问题决定的。

如果你已经开始意识到

“是不是我问得不太对”，那恭喜你。

这一步，比学会 100 个 Prompt，都重要。