在当今快速发展的科技环境中，人工智能正在重塑产品开发的各个环节。随着AI辅助编程工具的普及，软件产品的构建速度达到了前所未有的高度。然而，这一进步也带来了一个意想不到的挑战：当构建速度不再受限时，决定构建什么成为了新的瓶颈。这就是所谓的"产品管理瓶颈"——一个在AI时代尤为突出的问题。
瓶颈的本质：从构建速度到决策速度
现代写作工具的发明使写作变得更加容易，但同时也带来了"写作障碍"——决定写什么成为了新的瓶颈。同样，智能编码助手的出现导致了"构建者障碍"——阻碍变成了决定构建什么。这种现象在早期项目中尤为明显，因为此时产品方向尚未完全确立。
产品管理既是艺术也是科学，其核心在于决定构建什么。随着高度自主的编码工具将根据给定产品规范编写软件的速度大幅提升，决定构建什么成为了新的瓶颈。在我合作的团队中，随着他们越来越多地利用自主编码工具，我越来越重视那些具有高度用户同理心并能快速做出产品决策的产品经理(PMs)，从而使产品决策速度与编码速度相匹配。
用户同理心：快速决策的核心能力
具有高度用户同理心的产品经理可以凭借直觉做出决策，并且在大多数情况下都能做出正确的判断。当新信息出现时，他们能够不断完善对用户喜好或反感的心理模型——从而完善他们的直觉——并持续做出质量越来越高的快速决策。
获取用户反馈和其他形式数据的方法有很多，包括与少数用户对话、焦点小组、调查以及针对已规模化产品的A/B测试。然而，为了以生成式AI的速度推动进展，我发现将所有这些数据源在产品经理的"直觉"中综合起来，能帮助我们更快地前进。
数据与直觉的平衡：构建用户心智模型
最近，我的团队就用户会更喜欢哪四个功能进行了讨论。我有自己的直觉，但我们都无法确定，因此我们对大约1000名用户进行了调查。结果与我的初始信念相矛盾——我错了！那么，在这种情况下正确的做法是什么？
- 按照调查结果构建用户明确表示偏好的功能。
- 详细检查调查数据，看看它如何改变我对用户需求的信念。也就是说，完善我对用户的心理模型。然后使用修正后的心理模型来决定下一步该做什么。
尽管有些人会将选项1视为"数据驱动"的决策方式，但我认为对于大多数项目来说，这是一种次优方法。调查可能存在缺陷。此外，在做出决定前花时间进行调查会导致决策缓慢。
相比之下，使用选项2，调查结果提供了更具普遍性的信息，不仅可以帮助我塑造这一决策，还可以帮助我塑造许多其他决策。它让我能够将这一数据与所有用户对话、调查、市场报告以及用户与我们产品互动时的行为观察一起处理，从而形成关于如何服务用户的更全面视角。最终，这种心理模型驱动着我的产品决策。
决策策略的适用边界
当然，这种技术并不总是可扩展的。例如，在程序化在线广告中，AI可能试图优化显示广告的点击次数，此时自动化系统会并行进行更多实验，收集用户点击和不点击的数据，以过滤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，例如在大量页面上显示哪些广告（或推荐哪些产品），产品经理审查和人类直觉无法扩展。
但在团队做出少量关键决策的产品中，例如优先考虑哪些关键功能，我发现数据——用于帮助构建良好的用户心理模型，然后应用于快速做出决策——仍然是推动快速进展和缓解产品管理瓶颈的最佳方式。
实践建议：构建高效的产品决策流程
培养用户同理心：产品经理应投入时间与用户互动，理解他们的需求和痛点，建立深厚的用户洞察。
建立反馈循环：实施快速的用户反馈收集机制，包括用户访谈、行为分析和简短调查，确保信息流的持续性和及时性。
数据与直觉结合：不要盲目依赖数据或直觉，而是将两者结合，用数据验证和修正直觉，用直觉引导数据解读。
快速实验与迭代：设计小型快速实验来验证假设，基于结果快速调整方向，避免在错误方向上投入过多资源。
建立决策框架：为不同类型的产品决策建立清晰的决策框架，明确何时依赖数据、何时依赖直觉，以及如何平衡两者。
未来展望：AI与产品管理的协同进化
随着AI技术的不断发展，产品管理角色也在不断演变。未来的产品经理将需要更加擅长与AI系统协作，利用AI处理大量数据和模式识别，同时保持对用户需求的深刻理解和战略思考能力。
产品管理瓶颈的出现实际上是一个积极信号，它表明我们已经解决了构建速度的问题。现在，我们需要将注意力转向如何更智能、更快速地做出决策。通过结合人类同理心与AI的分析能力，我们可以突破这一瓶颈，创造真正满足用户需求的产品。
在AI驱动的产品开发时代，那些能够快速决策、深刻理解用户的产品团队将获得显著竞争优势。产品管理不再是简单的优先级排序，而是成为连接技术与用户需求的战略桥梁，这既是挑战，也是产品管理专业的新机遇。
