AI产品的崛起正在颠覆传统产品经理的工作范式——从PRD驱动转向Prompt驱动，从确定性设计转向拥抱不确定性的模型引导。本文通过一线产品经理的实战反思，揭示了如何完成从‘功能车间’到‘模型工坊’的思维跃迁，以及在迷雾中培育AI产品的核心方法论。

最近看到一句话，说“Prompt就是新的PRD”，当时心里咯噔一下。这句话听起来简单，但仔细琢磨，其实藏着我们这个行业正在发生的巨大变化。作为一个在互联网摸爬滚打了几年的产品经理，我突然意识到，我们熟悉的那些工作方法，可能正在慢慢失效

记得刚入行的时候，师傅教我的第一件事就是写PRD。那时候觉得PRD就是产品经理的圣经，只要把功能描述清楚，交互逻辑写明白，开发就能照着做。我们花大量时间讨论按钮的位置，表单的字段，流程的跳转，以为把这些都定下来，产品就能成功

但现在不一样了。当AI开始走进产品的核心，很多原来的经验好像都不管用了。你没法像以前那样，把所有功能都定义清楚，因为模型的输出是不确定的。你也不能只关注界面上的那些元素，因为用户真正在意的是AI给出的结果够不够好，够不够智能

这篇文章想聊聊我对这个变化的一些思考。不是什么专家观点，就是一个普通产品经理的感悟。如果你也在做AI相关的产品，或者正在考虑转型，希望这些思考能给你带来一点启发

AI时代产品经理的转型与思维跃迁

我们到底该怎么理解这场变革？从功能驱动到模型驱动，到底意味着什么？我们的思维方式需要做哪些调整？这些问题，我也还在寻找答案

一、哲学转向：在不确定性中创造新价值

从确定性到不确定性，产品开发的哲学正在转变

传统的产品开发就像盖房子。先有图纸，然后按图施工，最后验收交付。整个过程追求的是确定性，每一步都要有明确的规划和预期。我们习惯了这种线性思维，从需求分析到设计开发，再到测试上线，一切都按部就班

我以前做功能型产品的时候，最自豪的就是能把复杂的需求拆解成一个个具体的功能点。那时候觉得，只要把每个功能都做对，用户就会满意。我们会为了一个按钮的颜色讨论半天，为了一个流程的步骤争论不休。现在回头看，那些争论好像有点小题大做

AI产品完全是另一种逻辑。它的核心是模型，而模型的本质是概率性的。你给它同样的输入，可能会得到不同的输出。这种不确定性让很多习惯了确定性思维的产品经理感到无所适从

我第一次接触大语言模型的时候，就遇到了这个问题。当时我们想做一个智能客服的产品，我习惯性地想定义清楚它能回答哪些问题，不能回答哪些问题。结果技术同事告诉我，模型的能力边界是模糊的，它不是简单的if-else逻辑

这就像养孩子，你不能规定他每天必须说什么话，做什么事，但你可以引导他形成正确的价值观和行为习惯。AI模型也是一样，你没法精确控制它的每一个输出，但你可以通过提示词、通过反馈、通过调优，引导它朝着你期望的方向发展

这种思维的转变真的很难。我们习惯了掌控一切，习惯了明确的因果关系。突然要面对一个“黑箱”，一个会自主学习、不断变化的系统，那种感觉就像手里的方向盘突然失灵了

但换个角度想，这种不确定性也带来了新的可能。传统产品的功能是固定的，用户只能按照我们设计的路径去使用。而AI产品可以根据不同用户的需求，提供个性化的体验。它不是一个静态的工具，而是一个可以不断进化的伙伴

我记得有一次，我们的模型突然学会了一种新的回答方式，不是我们教的，而是它从海量数据中自己总结出来的。当时团队既惊喜又紧张，惊喜的是模型的能力超出了预期，紧张的是我们不知道它还会“偷偷”学会什么

这种不确定性要求我们用全新的方式看待产品设计。我们不再是蓝图的绘制者，而是模型的训练师和引导者。我们的工作不再是定义功能，而是塑造模型的行为

AI产品的工作流从线性转向与模型协同的动态过程

这就像从指挥交响乐团变成了培育一片森林。交响乐团的每个音符都可以精确控制，而森林的生长有它自己的规律，你能做的是提供合适的土壤和环境，让它自然生长

很多时候，我们会陷入过去的经验中无法自拔。看到模型输出不符合预期，第一反应就是“这是个bug，得修复”。但实际上，模型的输出没有绝对的对错，只有是否符合场景需求。我们需要学会在模糊中寻找平衡，在不确定中创造确定的价值

这种哲学层面的转变，可能是AI时代产品经理面临的最大挑战。它要求我们放下对控制的执念，学会与不确定性共舞

我曾经遇到过一个项目，团队花了三个月时间打磨一个AI写作助手。我们定义了各种规则，试图让模型写出符合特定风格的文章。结果上线后发现，用户反而更喜欢模型偶尔“出格”的创意输出。这个经历让我明白，有时候我们太执着于控制，反而限制了AI的潜力

传统产品开发就像在白纸上画画，每一笔都在我们的掌控之中。而AI产品开发更像是在雾中前行，你知道大致方向，但具体路径需要不断探索和调整

这种探索需要勇气，也需要耐心。我们可能会走很多弯路，可能会遇到很多意想不到的问题。但正是这种不确定性，让AI产品有了无限的可能性

作为产品经理，我们需要学会接受这种不确定性，甚至拥抱它。因为正是在这种不确定性中，才能创造出真正创新的产品体验

你有没有过这样的经历？当你不再执着于控制每一个细节，反而得到了更好的结果。AI产品开发就是这样，有时候放手，反而能收获更多

这种思维的转变不是一蹴而就的。我花了将近一年的时间，才慢慢适应这种新的工作方式。中间有过迷茫，有过怀疑，甚至想过放弃。但现在回头看，这种转变是值得的

我们正在从“功能车间”的模式，转向“模型工坊”的模式。在功能车间里，我们生产标准化的零件；而在模型工坊里，我们培育智能化的系统

这种转变不仅仅是工作方法的变化，更是一种思维方式的革命。它要求我们用更开放、更包容的心态去面对产品开发，去接受那些我们无法完全掌控的东西

也许这就是AI时代给我们的最大启示：真正的创新，往往发生在确定性的边界之外

二、能力重构：锻造驾驭不确定性的核心能力

AI时代产品经理需要重构能力模型

当产品开发的逻辑从确定性转向不确定性，产品经理的能力模型也需要随之重构。我们不能再只关注功能设计和流程优化，而是要培养一些新的核心能力

我发现很多传统产品经理转型AI产品时，最容易陷入的误区就是用旧的思维方式做新的事情。他们会试图把AI功能拆解成一个个具体的规则，就像以前设计普通功能那样

但AI产品的核心不在界面，而在效果。用户不会因为你的界面设计得多漂亮而买单，他们只会关心AI能不能解决他们的问题，够不够智能，够不够好用

这就要求我们把关注点从“界面”转向“效果”。我们需要学会评估模型的输出质量，理解影响模型效果的各种因素，并且知道如何通过提示词、数据和反馈来优化模型

我刚开始做AI产品的时候，总是忍不住想改界面。觉得这里的按钮应该放左边，那里的文字应该改一改。后来发现，用户根本不在意这些，他们只关心AI给出的答案准不准确，够不够有帮助

这种转变说起来容易，做起来难。我们习惯了通过视觉设计来优化用户体验，突然要转到关注看不见摸不着的模型效果，确实需要一段时间适应

另一个重要的能力是“品味”和“编辑能力”。随着AI生成内容的普及，每个人都能很容易地创作出大量内容。这时候，筛选、判断和优化的能力就变得尤为重要

我最近在做一个内容创作类的AI产品，深刻体会到了这一点。模型可以生成很多版本的内容，但哪个版本最符合用户需求，哪个版本质量最高，都需要产品经理来判断和选择

这就像一个编辑，面对大量的稿件，需要从中挑选出最优秀的，然后进行修改和优化。产品经理不再是创意的唯一来源，而是创意的筛选者和优化者

你可能会问，那我们还需要自己有创意吗？当然需要。但我们的创意更多体现在如何引导AI生成更好的内容，如何定义好的标准，如何把AI生成的内容打磨得更符合用户需求

我认识一个做AI设计工具的产品经理，他自己并不会画画，但他能通过提示词让AI生成各种风格的设计稿，然后从中挑选最合适的进行优化。他的价值不在于自己能创造什么，而在于能判断什么是好的，如何让AI创造得更好

这种“编辑能力”还体现在对用户需求的理解和转化上。我们需要把模糊的用户需求，转化为清晰的提示词，让AI能够理解并生成符合期望的结果

这有点像翻译，把人类的需求翻译成AI能理解的语言。这个过程需要对用户需求有深刻的洞察，也需要对AI的能力有充分的了解

我曾经犯过一个错误，就是给AI的提示词太复杂，试图一次解决所有问题。结果模型反而无所适从，输出的结果不尽如人意。后来我学会了把复杂问题拆解成多个简单的提示，逐步引导模型生成想要的结果。这个过程让我明白，和AI沟通也需要技巧和耐心

除了关注效果和培养编辑能力，我们还需要学会避免“伪精确”的陷阱。在传统产品开发中，我们习惯了用各种指标来衡量产品的成功与否，比如点击率、转化率、留存率等等

但在AI产品的早期阶段，尤其是在探索期，过分关注这些指标可能会让我们误入歧途。因为AI模型需要时间学习和进化，它的效果提升往往不是线性的

我见过很多团队，在AI产品刚上线的时候，就因为点击率不高而匆匆调整方向，结果错过了让模型不断优化的机会。其实在早期阶段，用户的定性反馈可能比定量数据更有价值

这就要求我们有勇气在模糊中前进，有判断力区分哪些问题是暂时的，哪些是需要立即解决的。我们需要相信自己的直觉，同时也要保持开放的心态，不断从用户反馈中学习

还有一个重要的能力是跨学科协作。AI产品开发涉及到很多领域，包括机器学习、自然语言处理、数据科学等等。产品经理不需要成为这些领域的专家，但需要能够和这些领域的专家有效沟通

我花了很多时间学习机器学习的基础知识，不是为了自己训练模型，而是为了能和算法工程师有共同语言。当他们谈论模型精度、召回率的时候，我能明白他们在说什么；当我提出产品需求的时候，他们也能理解我的意图

理解机器学习模型开发流程是有效沟通的基础

这种跨学科的沟通能力，在AI产品开发中变得越来越重要。我们需要成为连接业务需求和技术实现的桥梁，需要能够把复杂的技术概念转化为用户能理解的产品价值

最后，我认为最重要的能力是持续学习的能力。AI技术发展太快了，新的模型、新的算法、新的应用场景不断涌现。如果我们停滞不前，很快就会被淘汰

我每天都会花至少一个小时阅读行业动态，学习新的AI技术和应用案例。有时候看到一个新的模型能力，我会立刻思考它能解决什么问题，能应用到什么场景

这种持续学习不是为了成为技术专家，而是为了保持对技术可能性的敏感度。只有了解技术能做什么，不能做什么，我们才能设计出真正有价值的AI产品

能力重构不是一蹴而就的过程。它需要我们不断实践、不断反思、不断调整。但只要我们保持开放的心态，勇于拥抱变化，就一定能适应这个AI时代的要求

你有没有发现，当你开始关注模型效果而不是界面设计时，你的产品思路会豁然开朗？当你学会用编辑的眼光看待AI生成内容时，你对产品价值的理解会更加深刻？这些都是能力重构带给我们的改变

在这个快速变化的时代，唯一不变的就是变化本身。作为产品经理，我们的核心竞争力不再是掌握某种固定的技能，而是拥有不断学习和适应变化的能力

也许这就是AI时代对我们的要求：不仅要会设计产品，更要会设计学习的路径；不仅要懂用户需求，更要懂技术的可能性；不仅要关注当下的产品表现，更要预见未来的发展趋势

三、组织升级：成为AI时代的卓越实践者

组织需要升级以适应AI时代的创新需求

当我们个人的思维和能力发生转变后，接下来要面对的就是组织层面的挑战。AI产品开发不仅仅是个人能力的问题，还需要整个组织的支持和配合

我发现很多公司在尝试AI转型时，最大的障碍不是技术，而是组织文化和工作流程。传统的产品开发流程，从需求收集到产品上线，往往需要经过层层审批和严格的流程控制

但AI产品开发需要更灵活、更敏捷的工作方式。模型的迭代速度很快，用户的反馈也需要及时 Incorporate 到产品优化中。如果还是按照传统的流程来，很容易错失机会

这就要求我们重新思考组织的结构和工作方式。我们需要建立一种能够快速试错、快速学习的组织文化。允许团队在一定范围内自主决策，鼓励创新和实验

我所在的团队曾经尝试过一种“前沿探索”项目模式。我们成立了一个小型的跨职能团队，包括产品、算法、设计和开发人员。这个团队有很大的自主权，可以快速尝试新的想法，不需要经过繁琐的审批流程

结果这个团队在短短三个月内，就探索出了好几个有潜力的AI应用场景。虽然不是所有的尝试都成功了，但这种快速探索的模式，让我们能够在短时间内积累大量的经验和 insights

这种小团队、快速迭代的模式，特别适合AI产品的早期探索阶段。它可以让我们在资源投入不大的情况下，快速验证想法的可行性

但这种模式也需要组织的支持。管理层需要有容忍失败的勇气，需要给团队足够的空间去尝试。很多公司之所以在AI转型中失败，就是因为太害怕失败，不敢尝试新的工作方式

除了组织结构，我们还需要重新定义产品开发的流程。传统的瀑布式开发流程，在AI产品开发中往往行不通。因为AI模型的效果很难预先设计，需要通过不断的实验和反馈来优化

我们正在尝试一种新的开发流程，我们称之为“循环迭代”模式。不是先设计好所有功能再开发，而是先搭建一个最小可行的AI模型，然后通过用户反馈不断优化模型和产品体验

这种模式有点像培育植物，你不能期望它一夜长大，而是需要不断浇水、施肥、修剪，让它慢慢成长。AI产品也是一样，需要通过持续的迭代和优化，才能逐渐达到理想的效果

在这个过程中，数据扮演着至关重要的角色。AI模型的好坏，很大程度上取决于训练数据的质量和数量。因此，我们需要建立一套完善的数据收集、标注和管理机制

我曾经见过一个团队，他们开发的AI产品效果一直不理想。后来发现，问题不是出在算法上，而是出在数据上。他们使用的数据质量不高，标注也不够准确，导致模型无法学到正确的模式

这就像做饭，再好的厨师，如果食材不好，也做不出美味的菜肴。AI产品开发也是一样，高质量的数据是成功的基础

因此，组织需要投资于数据基础设施的建设，建立数据治理的流程和规范。同时，也需要培养团队的数据意识，让每个人都明白数据的重要性

我们团队曾经花了两个月时间，专门优化数据标注的流程。我们建立了详细的标注指南，培训了专业的标注人员，还开发了一些辅助标注的工具。结果发现，模型的准确率提升了近20%。这个经历让我深刻认识到，数据质量对AI产品的重要性

除了组织结构和数据基础，组织文化的转变也至关重要。AI产品开发充满了不确定性，失败是常态。因此，我们需要建立一种鼓励尝试、容忍失败的文化

在传统的产品开发中，失败往往被视为一种错误。但在AI产品开发中，失败是学习的机会。每一次失败，都能让我们更了解模型的能力和局限，从而调整方向，改进产品

我们团队有一个习惯，就是定期举办“失败分享会”。大家会分享自己在项目中遇到的失败和教训，讨论从中能学到什么。这种开放的氛围，让大家不再害怕失败，而是把失败看作成长的机会

另外，跨职能协作也变得越来越重要。AI产品开发需要产品、技术、设计、数据等多个领域的专家紧密合作。打破部门壁垒，建立跨职能的协作机制，成为组织升级的关键

我们正在尝试建立“产品-算法-数据”三位一体的协作模式。产品经理负责理解用户需求和定义产品价值，算法工程师负责模型的设计和优化，数据科学家负责数据的收集和分析。三方面紧密合作，共同推动产品的迭代和优化

这种协作模式需要建立共同的目标和信任。每个人都需要了解其他角色的工作，尊重彼此的专业知识。只有这样，才能形成合力，开发出真正优秀的AI产品

最后，组织还需要投资于人才培养。AI产品开发需要新的技能和知识，组织需要为员工提供学习和成长的机会

我们公司定期举办AI技术分享会，邀请内部和外部的专家分享最新的技术和应用案例。我们还建立了内部的学习资源库，提供各种AI相关的学习材料和课程

更重要的是，我们鼓励员工在实践中学习。给他们机会参与AI项目，在实际工作中积累经验。毕竟，最好的学习方式就是动手实践

组织升级是一个系统工程，需要从结构、流程、文化、人才等多个方面入手。它不是一蹴而就的，需要持续的努力和调整

但我相信，只要我们能够建立起适应AI时代的组织能力，就一定能够在这个快速变化的时代中保持竞争力

你所在的组织是否已经开始了AI转型？遇到了哪些挑战？又是如何解决的？这些问题值得我们每一个人思考

在AI时代，组织的竞争力不再仅仅取决于资源和规模，更取决于学习能力和适应能力。能够快速学习、快速调整的组织，才能在激烈的竞争中脱颖而出

也许这就是组织升级的最终目标：建立一个能够持续学习、不断进化的组织，一个能够在不确定性中把握机会、创造价值的组织

结语

从“功能驱动”到“模型驱动”，不仅仅是产品开发方法的转变，更是一场深刻的思维革命。这场革命正在重塑产品经理的角色和价值，也在改变整个互联网行业的发展方向

作为这场变革的亲历者，我深感兴奋和挑战。兴奋的是，AI技术为产品创新带来了无限可能；挑战的是，我们需要不断学习和适应，才能跟上时代的步伐

回顾这几年的经历，我最大的感悟是，AI时代的产品经理需要具备“T型”知识结构。纵向要深入理解用户需求和产品价值，横向要了解AI技术的基本原理和应用边界

我们不需要成为AI技术专家，但需要能够与技术专家有效沟通；我们不需要自己训练模型，但需要理解模型的能力和局限；我们不需要掌握复杂的算法，但需要能够评估模型的效果和价值

这种“T型”知识结构，让我们能够在技术可能性和用户需求之间找到平衡点，设计出真正有价值的AI产品

同时，我们还需要培养一种“系统思维”。AI产品不是孤立的功能，而是一个复杂的系统。它涉及到模型、数据、交互、用户反馈等多个环节，需要我们从整体上进行思考和优化

我发现，那些成功的AI产品，往往是那些能够将技术、数据和用户需求有机结合的产品。它们不仅仅是技术的堆砌，而是真正理解用户痛点，用AI技术提供创新解决方案的产品

在这个过程中，产品经理的角色也在发生变化。我们不再是单纯的功能设计者，而是成为了“系统架构师”和“价值创造者”。我们需要设计整个AI系统的工作流程，定义模型的优化目标，平衡用户体验和技术可行性

这种角色的转变，要求我们具备更广阔的视野和更综合的能力。我们需要了解业务、技术、数据、设计等多个领域的知识，才能做出正确的产品决策

当然，这场变革也带来了很多困惑和挑战。我们常常会问自己：AI到底能做什么？不能做什么？我们如何平衡AI的自主性和可控性？如何确保AI产品的公平性和透明度？

这些问题没有标准答案，需要我们在实践中不断探索和思考。但正是这些问题，推动着我们不断前进，不断创新

有时候我会想，未来的产品经理会是什么样子？也许有一天，AI会帮助我们完成很多现在需要手动完成的工作，比如需求分析、用户研究、甚至产品设计。但我相信，人类的创造力、同理心和判断力，是AI无法替代的。产品经理的核心价值，永远是理解人性，创造价值

在这个快速变化的时代，我们需要保持开放的心态，拥抱不确定性。我们需要学会在模糊中寻找方向，在变化中把握机会。我们需要相信，每一次技术变革，都是一次重新定义产品价值的机会

作为AI时代的产品经理，我们既是变革的亲历者，也是变革的推动者。我们有责任用AI技术创造更有价值的产品，改善人们的生活和工作方式

最后，我想用一句话来总结我的思考：AI不是产品的目的，而是实现产品价值的手段。无论技术如何发展，产品的核心始终是满足用户需求，创造用户价值

让我们一起，在这个AI时代，做一个有温度、有思考、有创造力的产品经理。用我们的专业和热情，推动产品创新，创造更美好的未来

这条路可能充满挑战，但我相信，只要我们保持学习的热情和创新的勇气，就一定能够在这个时代中找到自己的位置，实现自己的价值

你准备好迎接这场思维跃迁了吗？让我们一起，在AI时代的浪潮中，乘风破浪，砥砺前行