在AI辅助编程技术飞速发展的今天，软件开发的速度已经达到了前所未有的水平。然而，正如打字机的发明虽然让写作变得更加容易，但也带来了'写作障碍'——决定写什么成为新的瓶颈一样，智能编码助手的普及催生了新的'构建障碍'——决定构建什么成为了产品开发流程中的新瓶颈。我称之为'产品管理瓶颈'。
产品管理的本质：决定构建什么
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助手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，尤其是在项目早期阶段。在我所合作的团队中，随着他们开始充分利用自主编码工具的价值，我越来越重视那些具有高度用户共情能力并能快速做出产品决策的产品经理(PMs)，从而使产品决策的速度能够与编码的速度相匹配。
高用户共情：快速决策的关键
具有高度用户共情能力的产品经理可以通过直觉做出决策，并且在大多数情况下都是正确的。随着新信息的不断涌入，他们能够持续完善对用户喜好或反感的心理模型——从而完善他们的直觉——并持续做出质量不断提高的快速决策。
有许多策略可以获取用户反馈和其他形式的数据，这些数据能够塑造我们对用户的认知。包括与少数用户进行对话、焦点小组讨论、问卷调查以及规模化产品的A/B测试等。然而，要推动生成式AI(GenAI)速度的进展，我发现将这些数据源在产品经理的直觉中综合运用，能够帮助我们更快地前进。
数据与直觉的平衡：一个实际案例
让我通过一个例子来说明。最近，我的团队就用户更偏好的4个功能中的哪一个展开了讨论。我凭直觉有自己的想法，但没有人能够确定，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，在这种情况下应该怎么做才是正确的呢？
选项1：按照调查结果，构建用户明确表示偏好的功能。
选项2：详细分析调查数据，看它如何改变我对用户需求的认知。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。
尽管有些人可能认为选项1是'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、调查、市场报告以及对用户与我们产品互动时的行为观察结合起来，形成一个更全面的用户服务视角。最终，这种心理模型驱动着我的产品决策。
心智模型的构建与应用
在AI时代，产品经理的核心竞争力在于构建高质量的用户心智模型。这种模型不是静态的，而是随着用户反馈、市场变化和产品迭代不断演化的动态系统。一个优秀的产品经理能够将各种数据源——定量和定性的、直接和间接的——整合到一个连贯的用户认知框架中，从而在需要时能够快速做出高质量的决策。
这种心智模型的构建需要产品经理具备以下能力：
- 敏锐的观察力：能够捕捉用户行为中的细微模式和趋势
- 批判性思维：能够评估不同数据源的可靠性和相关性
- 系统性思考：能够将孤立的数据点连接成有意义的模式
- 适应性学习：能够根据新证据快速调整自己的认知框架
瓶颈突破策略：不同场景下的决策方法
早期项目：快速迭代与直觉决策
在项目早期，当团队需要做出少量关键决策时（如优先考虑哪些核心功能），依靠数据构建用户心智模型并快速应用的方法仍然是推动快速进展和缓解产品管理瓶颈的最佳方式。在这个阶段，速度往往比完美更重要，因为快速迭代能够提供更多学习机会。
规模化产品：数据驱动的自动化决策
然而，这种方法并非在所有场景下都能扩展。例如，在程序化在线广告中，AI可能试图优化展示广告的点击次数，在这种情况下，自动化系统能够并行进行更多实验，收集用户点击和不点击的数据，通过产品经理的用户心理模型进行筛选。当一个系统需要做出大量决策时，例如在大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无法扩展。
混合方法：人类与AI的协同
在需要大量决策的场景中，最佳策略是采用混合方法：利用AI系统处理大规模数据收集和初步分析，同时依靠人类产品经理提供战略指导和价值判断。人类负责设定目标、解释结果、确保决策符合道德和长期战略考虑，而AI则负责执行大规模的实验和优化。
实践建议：提升产品决策速度与质量
基于以上分析，我提出以下实践建议，帮助产品经理在AI时代突破管理瓶颈：
1. 建立用户心智模型而非依赖单一数据点
不要过度依赖单一的调查或实验结果，而是将各种数据源整合到用户心智模型中。这种模型更具韧性，能够适应新信息，并为多种决策提供指导。
2. 采用'快速失败'原则
在项目早期，采用快速决策、快速验证的方法。不要追求完美的决策，而是追求能够快速验证和迭代的决策。这样可以在有限的时间内尝试更多想法，从而增加找到最佳解决方案的概率。
3. 平衡定量与定性研究
定量研究（如调查、A/B测试）提供广度，而定性研究（如用户访谈、可用性测试）提供深度。两者结合才能形成全面的用户理解。
4. 培养跨职能团队的决策能力
产品经理不应是唯一做决策的人。培养团队成员的决策能力，建立清晰的决策框架和流程，可以在保持决策质量的同时提高决策速度。
5. 利用AI工具辅助决策而非替代决策
将AI视为决策的辅助工具，而非替代品。AI可以帮助分析数据、识别模式、提出假设，但最终的战略决策仍需人类做出。
未来展望：产品管理的新角色
随着AI技术的不断发展，产品管理角色也在演变。未来的产品经理将更加专注于：
- 战略愿景：定义产品的长期方向和价值主张
- 伦理考量：确保产品决策符合社会伦理和用户福祉
- 创新思维：探索新的可能性，而非仅仅优化现有方案
- 跨领域整合：将技术、商业和用户需求整合为连贯的产品战略
AI辅助产品决策流程：从数据收集到心智模型构建，再到快速决策的实施与验证
结论
在AI加速软件开发的背景下，产品管理瓶颈已成为制约创新速度的关键因素。通过构建高质量的用户心智模型、平衡直觉与数据、采用适合不同场景的决策方法，产品经理可以突破这一瓶颈，实现快速而高质量的产品决策。
未来的产品管理将更加注重人类独有的能力——共情、创造力和战略思维，同时充分利用AI的数据处理和分析能力。这种人类与AI的协同合作，将使产品开发进入一个前所未有的高效创新时代。
