现代写作工具如打字机的发明简化了书写过程，但也催生了“写作瓶颈”——决定写什么本身成为了一大难题。如今，类似的情况也出现在软件开发领域：随着高度智能化的编码助手问世，它们极大地加速了软件的构建，却导致了新的“建造者瓶颈”，即决定“该构建什么”成为了主要障碍。我将此现象称为“产品管理瓶颈”。
产品管理是一门艺术与科学，其核心在于决定要开发什么。鉴于高度智能化的编码工具能够根据既定的产品规范快速编写软件，尤其是在项目早期阶段，决定构建什么已成为新的制约因素。在我所合作的团队充分利用这些智能编码器时，我越来越重视那些具备极高用户同理心并能迅速做出产品决策的产品经理（PM），以便产品决策的速度能够与编码速度相匹配。
具备高用户同理心的产品经理，往往能够凭借直觉做出正确的决策。随着新信息的不断涌入，他们能够持续优化对用户喜好或厌恶的心理模型，从而不断提升直觉的准确性，并持续做出高质量的快速决策。
获取用户反馈及其他形式的数据以塑造我们对用户的认知，有多种策略可用。这些策略包括与少数用户的对话、焦点小组访谈、问卷调查以及对大规模产品的A/B测试。然而，要在GenAI时代实现快速进展，我发现将所有这些数据来源融会贯通于产品经理的直觉中，能够帮助我们更快地推进。
让我用一个例子来说明。最近，我的团队就用户会更偏爱四项功能中的哪一项进行了讨论。我有一些直觉，但我们都不确定，因此我们对大约1000名用户进行了调查。结果与我最初的设想相悖——我错了！那么，此时正确的做法是什么呢？
- 选项一：遵循调查结果，构建用户明确告诉我们他们偏爱的内容。
- 选项二：详细审视调查数据，了解它如何改变我对用户需求的看法。也就是说，完善我对用户的心理模型。然后，利用我修正后的心理模型来决定下一步行动。
尽管有些人会认为选项一是一种“数据驱动”的决策方式，但我认为对于大多数项目而言，这是一种次优方法。调查本身可能存在缺陷。此外，在做出决策前花费时间进行调查会导致决策速度缓慢。
相比之下，采用选项二，调查结果提供了更具普遍性的信息，这不仅有助于我做出当前的决策，还能影响许多其他决策。它让我能够将这一数据与所有用户对话、其他调查结果、市场报告以及观察用户在使用我们产品时的行为等多种信息进行整合处理，从而形成一个更全面的视角来服务用户。最终，正是这种心智模型驱动着我的产品决策。
当然，这种技术并非总是可扩展的。例如，在程序化在线广告中，AI可能会尝试优化广告的点击量，自动化系统会并行进行更多实验，并收集用户点击与不点击哪些广告的数据，以超越产品经理对用户的心理模型。当一个系统需要做出大量决策时，例如在海量页面上展示哪些广告（或推荐哪些产品），产品经理的审查和人类直觉就难以扩展。
但在团队需要做出少量关键决策的产品中，例如优先考虑哪些核心功能，我发现利用数据来构建良好的用户心智模型，并在此基础上快速做出决策，仍然是推动快速进展和缓解产品管理瓶颈的最佳方式。
持续构建，不断创新！
