在当今快速发展的科技环境中，AI辅助编程正在以前所未有的速度加速软件产品的构建过程。然而，正如打字机的发明虽然让写作变得更容易，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也催生了'构建者障碍'，即决定构建什么成为新的挑战。这一现象我称之为'产品管理瓶颈'。
产品管理瓶颈的本质
产品管理既是艺术也是科学，其核心在于决定构建什么。随着高度智能化的编码工具能够根据给定的产品规范快速编写软件代码，决定构建什么已成为新的瓶颈，特别是在项目早期阶段。
在我合作的团队充分利用智能编码助手的过程中，我越来越重视那些具有极高用户共情能力且能够快速做出产品决策的产品经理(PMs)。只有当产品决策的速度与编码的速度相匹配时，团队才能充分发挥AI工具的潜力。
用户共情与快速决策的价值
具有高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能做出正确的判断。当新信息不断涌入时，他们能够持续完善对用户喜好的心理模型，从而调整自己的直觉，并不断做出质量越来越高的快速决策。
数据收集的多维渠道
有许多策略可以获取用户反馈和其他形式的数据，这些数据有助于我们形成对用户的认知。这些策略包括：
- 与少量用户的深度对话
- 焦点小组讨论
- 大规模问卷调查
- 已上线产品的A/B测试
然而，为了以GenAI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。
实例分析：从数据到决策的转变
最近，我的团队就用户更喜欢哪四个功能展开讨论。我凭直觉有一些想法，但我们都无法确定，因此我们对大约1000名用户进行了调查。结果与我的初步信念相矛盾——我错了！那么，在这种情况下，正确的做法是什么呢？
两种决策路径的比较
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，然后使用修正后的模型来决定下一步行动。
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，这是一种次优的方法。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决策，还可以指导许多其他决策。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结合起来，形成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。
数据与直觉的平衡艺术
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，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，比如在大量页面上显示什么广告（或推荐什么产品），产品经理审查和人类直觉无法扩展。
但在团队只需要做出少量关键决策的产品中，例如确定优先开发哪些关键功能，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。
构建高效的产品决策框架
1. 建立用户心理模型
产品经理应该持续收集各种形式的数据，并将其整合成对用户的全面理解。这包括：
- 定性数据：用户访谈、焦点小组、开放式问题的回答
- 定量数据：使用情况统计、A/B测试结果、问卷调查
- 行为数据：用户互动模式、功能使用频率、停留时间
2. 快速实验与迭代
在AI时代，产品团队应该采用快速实验的方法：
- 提出假设
- 设计最小可行实验
- 快速实施并收集反馈
- 分析结果并调整方向
这种方法使产品团队能够以较小的风险测试多个想法，并根据实际反馈快速调整。
3. 决策速度与质量的平衡
产品经理需要在决策速度和质量之间找到平衡点：
- 低风险决策：可以基于现有数据和直觉快速决定
- 高风险决策：需要更多数据和深入分析
- 时间敏感决策：即使在信息不完全的情况下也需要做出决定
不同场景下的决策策略
1. 初创企业
在资源有限的初创企业中，产品经理应该：
- 优先构建核心功能
- 通过早期用户反馈快速迭代
- 避免过度分析导致的决策延迟
2. 成熟企业
对于已经拥有大量用户数据的企业：
- 利用大数据分析用户行为模式
- 建立更精确的用户画像
- 在数据支持下进行更精细的功能规划
3. AI驱动产品
在AI驱动的产品中：
*利用AI系统进行大规模实验和数据收集
- 将人类判断与AI分析相结合
- 建立反馈循环持续优化模型
产品管理者的新能力要求
随着AI工具的发展，产品管理者需要培养以下新能力：
1. 数据解读能力
能够从各种数据源中提取有价值的洞察，并将其转化为可操作的决策依据。
2. 快速学习能力
在信息快速变化的环境中，能够迅速吸收新信息并调整决策方向。
3. 用户共情能力
深入理解用户需求和痛点，将用户视角融入产品决策的每一个环节。
4. 技术理解能力
了解AI和编码工具的能力和限制，以便更好地与技术团队协作。
结论：突破瓶颈的未来路径
产品管理瓶颈是AI时代不可避免的新挑战，但它也为我们提供了重新思考产品管理价值的机会。通过培养高用户共情能力和快速决策能力，产品经理可以帮助团队突破这一瓶颈，充分利用AI工具加速产品开发。
未来的产品管理将更加注重：
- 人机协作：将人类的直觉判断与AI的数据分析能力相结合
- 快速迭代：通过小步快跑的方式验证假设并调整方向
- 用户中心：始终将用户需求和价值作为决策的核心依据
通过这种方式，我们不仅能够缓解产品管理瓶颈，还能够创造出真正满足用户需求、具有市场竞争力的产品。
