在人工智能辅助编码加速软件产品构建的时代，决定构建什么成为了新的瓶颈。快速的决策和对用户的同理心可以克服这一难题。
产品管理瓶颈：人工智能时代的挑战
随着人工智能技术的飞速发展，软件开发过程变得越来越高效。传统的编码工作逐渐被智能化的工具所取代，这使得软件产品的构建速度大大提升。然而，这种变革也带来了一个新的问题：在拥有了强大的编码能力之后，我们应该构建什么样的产品？如何确保我们开发的产品真正满足用户的需求？
在过去，软件开发的主要瓶颈在于编码的复杂性和耗时性。但是，现在情况已经发生了变化。由于人工智能的辅助，编码不再是难题，真正的挑战在于如何明确产品的方向和功能。这就引出了“产品管理瓶颈”的概念，即在软件开发过程中，产品管理环节成为了制约整体效率的关键因素。
产品管理的核心：决定构建什么
产品管理是一门艺术，也是一门科学，它涉及到对市场趋势的洞察、对用户需求的理解、以及对技术可行性的评估。产品经理需要综合考虑各种因素，从而制定出合理的产品策略和Roadmap。在人工智能时代，产品管理的重要性更加凸显。
由于人工智能编码工具的出现，软件的编写速度得到了显著提升。这意味着，产品决策的速度必须与编码的速度相匹配，才能保证整个开发过程的顺畅进行。如果产品经理无法快速地做出决策，那么即使编码再高效，也无法避免项目延期和资源浪费。
用户同理心：产品决策的关键
那么，如何才能克服产品管理瓶颈，做出快速而明智的决策呢？答案在于用户同理心。一个优秀的产品经理应该具备高度的用户同理心，能够设身处地地理解用户的需求和痛点。只有真正了解用户，才能在产品设计和功能选择上做出正确的判断。
具备高度用户同理心的产品经理，即使在缺乏充分数据的情况下，也能凭借直觉做出正确的决策。当然，这种直觉并非凭空而来，而是建立在对用户长期观察和深入了解的基础之上。随着新的信息不断涌入，产品经理可以不断完善自己对用户偏好的认知，从而使自己的直觉更加准确。
利用用户反馈：优化产品决策
获取用户反馈的途径有很多，例如用户访谈、焦点小组、调查问卷、以及A/B测试等。通过这些方法，我们可以收集到大量关于用户需求和偏好的数据。然而，在快速迭代的GenAI时代，我们需要更加高效地利用这些数据。
我发现，将各种来源的数据整合到产品经理的直觉中，有助于我们更快地做出决策。让我们通过一个例子来说明这一点。最近，我的团队在讨论用户更喜欢哪种功能。我有一些直觉，但我们都不确定，所以我们调查了大约1000名用户。结果与我最初的想法相矛盾——我错了！那么，在这一点上，正确的事情是什么？
- 方案 1：按照调查进行，构建用户明确告诉我们他们喜欢的东西。
- 方案 2：详细检查调查数据，看看它如何改变了我对用户想要什么的看法。也就是说，改进我对用户的心理模型。然后用我修改后的心理模型来决定做什么。
尽管有些人会认为方案1是“数据驱动”的决策方式，但我认为这对于大多数项目来说是一种较差的方法。调查可能存在缺陷。此外，在做出决定之前花时间进行调查会导致决策缓慢。
相比之下，使用方案2，调查结果提供了更具普遍性的信息，可以帮助我不仅塑造这个决策，还可以塑造许多其他决策。它让我可以将这一数据与所有用户对话、调查、市场报告和用户行为观察结合起来，当他们参与我们的产品时，形成一个更全面的视角，了解如何为用户提供服务。最终，这种心理模型驱动着我的产品决策。
当然，这种技术并不总是可以扩展的。例如，在程序化在线广告中，人工智能可能会尝试优化广告展示的点击次数，一个自动化系统并行进行更多的实验，并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。
但是在团队做出少量关键决策（例如确定哪些关键功能优先）的产品中，我发现数据——用于帮助构建良好的用户心理模型，然后将其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。
保持构建！
结论：人工智能时代的产品管理之道
在人工智能时代，产品管理面临着新的挑战和机遇。产品经理需要具备高度的用户同理心，快速的决策能力，以及对数据的敏锐洞察力。只有这样，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，打造出真正满足用户需求的产品。
因此，拥抱用户同理心，利用用户反馈，并不断优化产品决策流程，是克服产品管理瓶颈的关键。只有这样，我们才能在人工智能时代取得更大的成功。
作者：Andrew
