AI时代的产品职能

在AI时代，产品职能正经历深刻变革。作者认为，尽管大型语言模型（LLM）使软件交付更快，但产品工作的核心并非交付软件，而是交付价值和解决问题。软件仅是媒介，产品决定构建什么及原因，工程负责实现。

如今，执行速度已不再是瓶颈，瓶颈在于产品职能每一步决策的质量和意义。公司正在摸索如何将AI投资转化为实际生产力，但领导层容易误以为胜利在于工程师更快写代码。这仅是小部分问题，优化这一点是方向错误。领导层应清除障碍，让产品做出更多、更好的构建决策。借助新工具，我们可以尝试更多，但方向正确且深思熟虑比以往更重要。没人关注方向，走得再快也无用。

混乱体现在谁突然在写代码：产品经理甚至客服人员都在提交拉取请求。这无妨，但产品的时间不应花在编码上——每小时用于发货的时间，都是本应用于产品唯一能做的事的时间。实验如今廉价，原型可丢弃，但保留的部分会融入产品。虽然后续可以回滚，但用户已采用新概念并形成习惯，因此每个步骤都会叠加，产品可能更难理解和导航。决定保留什么而非构建什么塑造了产品，即使构建免费，决策成本依然高昂。草率处理会让人失去对产品方向的信任。

优秀的产品工作应如何？作者期望产品团队能：成为所建模领域的专家，并能激发工程师的专长；大部分时间用于收集、处理、整合客户反馈，并产出清晰无重叠的问题陈述；头脑风暴并精心设计高层次解决方案，妥善解决最值得处理的问题；与工程合作确保领域建模良好且存在通用语言；清晰传达计划与发现，促成团队对齐。

AI可加速产品工作，尤其在信息收集和跨来源模式识别上，能提供以往难以触及的数据。但更好的输入不等于更好的判断。AI能呈现信息与联系，但无法决定哪些问题值得解决或产品应成为什么。这决策本身就是工作，也是瓶颈。更便宜的代码也意味着工程师需要更强的产品思维，尽早参与产品开发。作者一直推崇这一点，并认可Shape Up流程。

因此，作者对工程师和产品经理提出要求：工程师应掌控所构建产品及投入时间，捍卫产品的质量与简洁性；产品经理应确保工程师更快交付的能力服务于用户，如今比以往更需要深度工作，而非广度。