产品负责人一直以来都是信息的管理者，也就是信息的翻译者。他们连接着业务需求和工程团队的开发成果。他们编写产品规格说明，完善产品待办事项列表，并确定功能的优先级。

人工智能改变了工作的经济模式。它并非取代产品负责人，而是将过去需要数周才能完成的工作压缩到数小时内。其结果并非缩小了产品负责人的岗位规模，而是让产品负责人终于有时间专注于重要的工作：理解问题、验证解决方案的正确性，并确保团队的工作重点是产生影响而非仅仅追求产出。

我开始把这看作是从信息技术向影响力技术的转变。为了适应这种转变，产品负责人必须掌握影响力技术的循环，将原始投入转化为人类价值：

数据：原始且非结构化的构建模块。

知识：经过处理、综合和理解的信息。

洞察：识别可操作的模式和联系。

智慧：运用这些洞察力进行战略性思考，以应对复杂问题。

积极影响：满足人类需求并创造实际价值。

我们花了数年时间收集、整理和报告数据。这个行业擅长信息收集，但不擅长将这些信息转化为能够改变用户体验的成果。产品负责人（PO）的价值就在于此：不是管理信息，而是推动从数据到知识、洞察再到影响的整个流程。

十五年的拖延，在一个下午就解决了

我的博客有600多篇文章，时间跨度20年。其中15年，分类系统一团糟。类别重叠，标签零散，命名不一致。“个人成长”和“个人发展”这两个类别同时存在。很多文章都未分类。清理分类的工作一直都很显眼，但总是被拖延，因为这既枯燥又费力，没人愿意花几周时间去做。

借助人工智能，清理工作只用了一个下午就完成了。

我首先制定了规则：合并重叠的分类，删除帖子数量少于三篇的单篇标签，并将层级结构精简到十个以下的主题。然后，我对所有帖子进行了频率分析，以确定重叠部分所在。

为了实现这一目标，我使用了LM Studio中的 Python 脚本，这样无需将数据发送到云 API 即可运行本地模型。对于简单的分类，我使用 DeepSeek（70 亿参数）以加快速度；而对于需要更多推理才能确定分类的文章，则使用更大的 GPT OSS（200 亿参数）模型。每个脚本都会先进行试运行。对于模型置信度低于 85% 的文章，脚本会生成一个 CSV 文件供人工审核，而不是自动进行更改。

在一批210篇文章中，有182篇被高置信度地归类。分类体系确定了九个核心主题。积压了15年的文章——只用了一个下午就全部处理完了。

这就是人工智能为产品负责人 (PO) 带来的益处：它大大缩短了那些原本值得做但却耗费大量人工成本的工作的时间线。在这个工作流程中，PO 的工作不再是输入或分类，而是定义规则、审查特殊情况，并做出模型无法判断的决策。这与 PO 在完善待办事项列表或验证验收标准时所运用的技能如出一辙。工具变了，但判断力始终如一。

描述“是什么”，而不是“如何做”

人工智能为产品负责人带来的转变之一，就是从编写规格说明转变为用自然语言描述结果并看着它们变成现实。

行为驱动开发（BDD）正是在此展现出其独特之处。“为了/作为/我想要”这种格式搭配 Gherkin 场景（Given/When/Then）已经存在多年。而新特性在于，生命周期模型（LLM）可以直接从这些场景中生成可运行的代码。产品负责人（PO）编写意图，模型生成实现。PO 审核输出是否符合意图。

我把“30秒惊艳”的那一刻称为“30秒惊艳”，这意味着快速展示具体内容，让视觉效果说话。我们可以先把原型展示给利益相关者。当利益相关者看到产品并开始提出“我们可以把它放在这里吗？”或“它还能做到那样吗？”等问题时，他们就会停止评估，开始贡献自己的想法。这就是验证意图的来源。一旦意图得到确认，原型就能为Scrum团队提供切实可行的基础，帮助他们在此基础上进行开发，从而比一份40页的规格说明文档更能有效地提高他们的工作效率。

在这个循环中，产品负责人 (PO) 的价值在于确保工作以结果为导向，而非以产出为导向。这要求产品负责人对用户的问题有足够深入的理解，以便能够识别出解决方案的不足之处，即使它表面上看起来是正确的。人工智能负责将用户意图转化为代码，而产品负责人则负责验证的意图是否正确。

寻求第二意见

我奉行的一条原则是：永远不要把任何重要的事交给任何人工智能程序。

当我使用人工智能来辅助制定计划、产品策略、迭代范围或优先级框架时，我会启动一个独立的实例，并向它发出对抗性提示：“找出这个计划中的漏洞。我遗漏了什么？哪些假设未经检验？”

之所以需要单独创建一个实例，是因为一个实例存在情境偏见。它参与了方案的制定，因此倾向于维护该方案。而新实例则以持怀疑态度的同事的视角，以客观冷静的态度对待这项工作。产品负责人（PO）的角色并非接受任何一个模型的意见，而是同时参考两个模型的输出结果，并做出判断。（关于这种审计方法如何与Investigation Markdown 以及更广泛的 AI 工作流程协同工作，我在本系列的一篇文章中详细介绍了工程方面的内容。）

你正在玩的游戏

产品经理对人工智能的抵触情绪通常源于同样的根源：担心工具会取代人。但认为人工智能会取代他们的产品经理混淆了输出和结果。

人工智能可以生成规范，可以对 600 篇博客文章进行分类，可以根据 Gherkin 场景生成可运行的原型。但它无法告诉你，这些输出结果是否真正解决了目标用户的问题。

判断是产品负责人的职责。人工智能让产品负责人能够更高效地完成各项工作。未来的产品负责人不再是机械地记录需求的“人肉打字机”，而是像凯西·塞拉（Kathy Sierra）那样，成为“卓越创造者”。你的目标不是精通工具，而是利用工具让你的用户和团队变得出色。

我一直在思考一个问题：你所参与的这场游戏，其目标是什么？是为了产出，还是为了创造影响力？如果是影响力，那么人工智能就是产品负责人迄今为止拥有的工具。这并非因为它能完成工作，而是因为它能扫清障碍，使那些只有人类才能完成的工作得以顺利进行。

至于我：我玩游戏不是为了赢，而是为了学习。如果你专注于学习和产生影响，胜利自然会随之而来。