AI2.0时代，产品经理的变与不变
自2022年11月ChatGPT的横空出世后，我们进入了一个新的充斥着AI的时代。但其实在2023-2024，作为产品人，除了偶尔被所谓的“AI取代论”困扰一下，咱们的工作并无本质变化。
但踏入2025，还是能明显感知到，有一些事情变了。
1. 产品经理可以“Vibe-Coding”做出产品了
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我是几个月前听一个播客，讲到Saga Su在GPT的帮助下写出了一款AI漫画翻译产品，据说最终代码量高达30万行，商业上线后在其垂直领域做到了Top3。当时听完就觉得“wow，原来还可以这么玩”。
这背后，归功于是底层模型代码能力的不断突破，以及优秀的代码Agent产品（如Cursor）等的出现。
对于产品经理，什么变了？
产品经理将想法具象化、可视化的门槛和周期大大降低了。在几乎不依赖或轻度依赖技术人员的情况下，快速交付一个可演示的MVP，变得更加可行。
对于产品经理，什么没变？
在“Vibe”的背后，那个真正需要被解决的用户问题或市场痛点，依然是我们出发的原点。如何从一个初步的产出，迭代到一个真正有价值、用户满意的产品，依然考验着我们的产品思维和执行力。
一些值得进一步思考的问题：
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当“实现一个MVP”变得更容易，我们是会更频繁地验证和迭代，还是更容易陷入“为了做而做”的陷阱？
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这种“直觉驱动”的创造方式，与传统“需求分析-设计-开发”流程该如何结合？
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如果产品经理能更独立地完成早期原型，团队内的协作模式又会如何演变？
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2. 厉害的Agent产品涌现：“超能力”唾手可得
现在涌现出很多非常强大的Agent，比如Gemini DeepResearch、Manus、Flowith、Lovart、v0.dev、GenSpark等。它们能在很短的时间内，给出质量极高的输出。
对于产品经理，什么变了？
过去可能需要数小时甚至数天才能完成的竞品分析、产品原型、视觉设计、营销素材，现在可能几分钟就能获得一个高质量的起点，获取专业知识和初步成果的效率得到了指数级的提升。借助于各种Agent，产品经理会变得越来越全栈。
对于产品经理，什么没变？
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如何向这些Agent提出“正确且高质量的问题”，依然是获取优质答案的关键。
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对Agent输出结果的辨别能力、批判性思维，以及如何将其有效融入实际工作流，依然依赖产品经理的专业判断。
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将不同Agent的输出整合优化，并最终形成可行方案，依然需要人的智慧和决策。
一些值得进一步思考的问题：
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当“获取高质量信息/打造MVP”的门槛降低，产品经理的核心竞争力会更多地体现在哪些方面？是提问能力、整合能力，还是最终的决策和价值判断能力？
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我们又该如何有效地“管理”和“协同”多个AI Agent，让它们成为真正的左膀右臂？
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这些“超能力”的普及，对我们的成长路径和知识结构会带来哪些影响？
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3. AI不仅仅是降本增效，更是业务重塑
小到纯靠AI运营的小红书账号，中到AI操盘经营的AGI Bar，大到国家的经济体系，都能看到AI对商业体系的重塑。只盯着降本增效这点事，显然是短视了。
对于产品经理，什么变了？
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我们需要跟进AI能力进展，深入理解其能力边界，思考如何将AI深度融入业务设计，而不仅仅是交付一个AI功能。
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企业对产品经理的要求，可能不再局限于具体产品的设计迭代，而是期望我们能从AI的视角思考整个业务的创新和增长。
对于产品经理，什么没变？
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深刻理解商业本质、洞察用户真实需求，依然是产品成功的基石。
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将AI技术与具体业务场景有效结合，并最终转化为用户价值和商业价值，依然考验产品经理的战略眼光和落地能力。
一些值得进一步思考的问题：
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当AI成为企业核心战略的一部分，产品经理如何在产品规划中更主动地融入AI思维，甚至推动AI驱动的业务创新？
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我们如何平衡AI带来的效率提升与可能产生的风险挑战？
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在推动企业AI能力建设和应用落地的过程中，我们与业务、AI平台/数据团队的协作关系会发生怎样的变化？产品经理又能扮演哪些关键角色？
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这点思考，可能只是冰山一角。AI时代给产品经理带来的冲击和机遇，远比我们想象的要丰富和深刻，期待与大家一起碰撞和探讨～
