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      產品經理的工作可能要反過來做了

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      文:王智遠 | ID:Z201440

      這幾個月,參加不少會,也體驗不少新的 AI 產品;越看越清楚一件事:產品經理的工作,要被反過來了。為什么被反過來?

      01

      我們今天手機里的 App、電腦上各種軟件,看起來理所當然,但它們不是天生就應該長成這樣的。之所以現在這鳥樣,完全被時代的技術「逼」出來的。

      最早電腦能追溯到1946 年的 ENIAC

      它只會等你給指令。你敲一行,它執行一行;所以當年所有軟件,本質上是命令行、菜單、按鈕,這些東西很無奈。

      70 年代,個人電腦剛冒頭,比如:Apple I(1976)。照樣沒有界面,全是命令行,敲字,回車,執行,電腦依舊不懂人。

      真正讓軟件「看起來像軟件」的,是 1984 年的 Macintosh。

      圖標、窗口、菜單,這套我們今天習以為常的交互,就是那時被發明出來的。之所以發明這個,因為電腦不理解你,只能讓你“點”給它看。

      界面為了教一個不會思考的系統「我現在想干這個」。

      后來到了2007 年的 iPhone,又被逼了一次;手機屏幕太小、輸入方式太弱,沒法給你搞復雜操作,只能把功能拆成一個一個 App。

      于是,一個圖標等于一個場景,一個界面等于一次任務,所有產品都被訓練成「傻瓜式入口」。

      所以,整個互聯網幾十年,產品底層邏輯只有一條:系統不理解你,必須設計界面,讓界面教會一個用戶怎么用,怎么點,你點了哪里、滑倒哪里,系統才會有意識加在內容。

      說得更直白一點:

      過去產品長這樣,技術做不到讓軟件理解人,產品經理開發,就必須設計路徑、按鈕;也正是因為這個底層邏輯,它直接把一個后果推到了所有產品團隊面前:產品會越來越臃腫。

      我當年做 SaaS 時,這個感受特別明顯;最開始大家想得很簡單,我們就做一個核心能力,做一件事就夠了。

      聽上去很美,是吧?

      可只要產品一上線、客戶一進來,現實馬上給你一巴掌,每一家流程都不一樣,審批鏈不同,權限不同,甚至連業務邏輯都能南轅北轍。

      本以為在做一個「標準化產品」,老板當甩手掌柜,結果十個客戶來了,你就要做十套邏輯。

      定制化需求越積越多,功能越堆越厚,最后發現,和競爭對手做出來的東西很像,更像一個「能賣什么,就往里塞什么」的商城。

      這就是舊范式的宿命。

      02

      為什么這套舊范式,在 AI 面前突然站不住了?這個問題的本質在于,大語言模型出來后到底吞并了什么。

      我們老說「模型很強、模型很牛」,但真正讓它成為新物種的,是它把底層一大堆「原本需要我們手工設計的東西」直接吃掉了。

      以前我們做產品,最重的幾個活是啥?界面、流程、功能。這幾樣是「產品的外殼」。

      界面,為了把我們的意圖翻譯給不會思考的系統;流程,為了把不確定的事情拆成可執行的步驟;功能,為了把計算機能做的事情包裝成能被用戶找到的入口。

      它們之所以重要,因為電腦的腦子太簡單了。你不把路徑畫清楚,它真不知道你要干嘛;說得直白點,它理解能力大概也就停在五歲以下。

      但大語言模型完全不是這回事。

      它能聽懂說的話,也能理解上下文;甚至知道你想干的是什么事;然后,自己想步驟、找方法,跨工具幫你把事干完。

      你看,抽象吧,這是吞并;做頁面、 App 本身都能生成,這意味著,界面、流程、功能都不是必須的東西了。

      所以,舊范式為什么站不住?是底層技術一換,整個產品世界跟著就得換一遍。

      那目前技術狀態是什么呢?

      簡單說,現在這個階段有點像「新物種剛出生,還沒長齊毛發」,但已經能看出來它和以前完全不是一類東西了。

      我們現在看到的產品,大概在走兩條路線。

      一條,從底層重構,這部分最容易被忽略。你想一下,一臺電腦剛誕生的時候,是沒有軟件的。

      ENIAC 那會兒,你想讓它算點東西,得把一整面墻的電路重新插一遍;沒有界面,也沒有應用,一切從零開始。

      軟件后來為什么出現?

      本質上是為了讓人能跟機器說話,讓機器能把東西反饋給人;如果把軟件拆到最初的形態,只有兩件事:「寫給它看」和「聽它怎么回」。

      世界上最早的軟件就這兩類,寫程序的工具(匯編、文本編輯器),和輸出結果的工具(打印、顯示)。

      所以,你看今天這些基礎設施產品,文檔、表格、操作系統、瀏覽器,它們本質上還是承載「說、寫、展示」的地基。

      這個地基上長內容、長結構、長流程、長關系,其他應用都是在這層上搭建的。

      也正因為它們是最底層的東西,當 AI 有了理解能力之后,整套智能能力最先在這類基座上生長起來。

      這不難理解吧?

      比如,為什么 Notion、飛書表格、Office 這些東西,一加 AI 就立刻爆發?

      因為它們就像當年的「文本編輯器」和「操作系統」,是數字世界里最原始的「寫」和「展示」的入口。

      你不管寫小說、寫代碼、寫流程、寫公式,最終都要落在這塊地上;它是整個數字世界最通用、最像「土壤」的部分,只要土壤夠通用、夠底層,AI 一來就能在上面快速發芽。

      所以,很多人以為 Chatbot 是新的底層,但恰恰相反。

      Chatbot 是一個新的「說話界面」,它解決「怎么表達」的問題。

      真正能承載結構、內容、關系、流程的,還是文檔、表格、網頁、操作系統這些基座;只有地基穩固,智能能力才能在上面不斷生長。

      03

      另一條線,從chat bot改造開始。不知道你有沒有觀察過,為什么現在幾乎所有舊產品,都得先從 Chatbot改造開始?

      原因特別現實,是擺在眼前的物理限制。

      你看那些老的 SaaS,有贊、小鵝通,甚至更傳統一點的 ERP。

      這些系統十幾年被客戶需求推著長,一層疊一層、一個功能壓一個功能。長到后來,它們自己都搞不清楚哪些是核心、哪些是補丁;邏輯很大,流程很深,你不可能說一句「我們重構一下」就把它推翻重來。

      那怎么辦?

      最穩的方式,在原系統上加一個 Chatbot,讓它接一些「輕動作」,比如總結信息、盤數據、查庫存、梳理流程。

      這不用動舊功能,也不需要推翻歷史,它就像給系統裝了個加速鍵,讓一些以前要點七八步的事情,一句話能搞定。

      換句話說:Chatbot 是一種「不用拆原系統,就能繞過去」的方式。

      從用戶角度看,也一樣。

      大家可以接受對話,但你讓一個用了十幾年按鈕的人,突然面對一個全新的「沒有界面」的系統,誰都會懵。

      人類的大腦被按鈕訓練了四十年,你一下子把按鈕拿走,誰都受不了。

      所以,Chatbot 是什么?一種軟著陸方式;先讓用戶習慣「讓系統自己動起來」這件事。

      從商業角度看,更不用說了;一個成熟產品的結構連著收入、客戶、服務體系,你不可能因為 AI 的出現就把整個盤子推倒重來。

      風險太高了;而 Chatbot 的好處,是它能立刻釋放 AI 的價值,但又不會傷到原來的業務骨架。

      所以,Chatbot 更像一個「托臺」。

      它是舊舞臺和新舞臺之間的那塊平臺,讓演員有地方站,讓燈光能先亮起來,讓觀眾先適應一下新氣氛。

      等這件事做得差不多了,用戶習慣了、邏輯通了、底層結構重新整合好了,你會看到,舊系統的按鈕、流程、復雜操作,會一個一個被拆掉。

      這就是許多舊軟件正在經歷的「改造期」。那未來會變成什么樣呢?我覺得最終會被新的「意圖層」替代。

      什么是意圖層?它怎么工作的?我覺得最好的比喻,把它想成一個「住在你設備里的生命體」。

      以前的軟件是死的。

      你點它一下,它動一下;你不點,它就停在那兒,一句話都不會說;而生命體不是這樣,它一直在,你不找它,它也在那里呼吸。

      就拿心理咨詢來說。

      以前要預約、要排時間,一次聊一個小時。但人的情緒是碎片化的,早上被一句話刺了一下,中午突然焦慮,晚上又放松下來。

      那如果心理咨詢變成一個生命體,它應該是什么樣?

      后來我想明白了:你一句話,它回一句話;我下一次來,它還能接著上一句往下走;它永遠在線,不用等我難受到極限再出現。

      這是生命體的第一層:它是持續的。

      第二層,它會「感到你需要它」。我語氣不對、作息亂了、開會前明顯緊張,它會先來找你問一句:你是不是不太對勁?要我幫你處理一下嗎?

      你看,這就有了存在感。

      再往下,它能聽懂我真正的意圖。比如我說,這個客戶不好搞,它可能會說,我們是不是要換一種溝通的思路拿下他?

      這,就是意圖層。一個理解你、陪著你、能自己動、不會消失的系統。

      你可能會覺得這像科幻,但現實里這種「生命體雛形」已經長出來了。比如現在很多 Agent 框架,都在給系統裝「記憶」。

      亞馬遜的 AgentCore Memory 就在做這件事,它讓代理能「理解你反復出現的需求」,甚至能自動幫你規劃下一步。

      開源社區里也有人在做 Memora,它的目標是讓 AI 助手擁有「人類式記憶」,能把你前幾天說過的一句話、一個想法、一條任務記住,然后在你下一次需要時主動喊你。

      甚至現在一些企業級代理,比如:以色列的 Alta,已經能「長期陪伴一個項目」,是幾周、幾個月;它們會跟著你的團隊一起推進任務、記錄狀態、預測風險,非常像一個「團隊里的新人」,但永遠不下線。

      這些技術都很早期,但方向非常清楚:軟件第一次開始從「工具」往「生命體」這個方向生長。

      04

      所以,如果按照生命體這種角度看,未來產品應該怎么樣?這個問題聽起來很大,但越往里想,越發現答案藏在場景里。

      我們以前做產品,從功能反推出來的,「做個工具、放幾個按鈕、加幾個入口」;但生命體是「長在場景里」的。

      所以,做產品可能要反問幾個問題:

      人在這個時間點、這個動作里、這個狀態下,他需要什么樣動作?

      比如你在開車,那這個生命體就應該是「副駕」。你一句:某某同學,我從朝陽大學城到西單怎么走?

      它立刻給你三條路線,一條最快、一條不堵、一條風景好;它的存在是「我身邊的那個懂路的人」;換句話說,要先決定它在這個場景里扮演什么角色;角色對了,產品方向自然就準了。

      角色定下來之后,第二件問題來了:我到底怎么跟它交互?是說?是寫?是靠它自己感知?

      這個問題不能用舊軟件的邏輯來想了。因為以前的交互只有一種:按鈕。而生命體是關系。

      有些場景適合說,比如開車、散步、做家務;有些時候適合寫,比如規劃、記錄、總結思考;有些時候它應該靠“感覺”來判斷,你語氣變了、節奏亂了、停頓變長了,它都能聽出來。

      甚至有些時候,你一句都不用講,它也能覺察。比如:日程快到了、項目落后了、你狀態不對了,它來敲一下...

      而當「場景」和「交互方式」都順下來了,我的下個疑問就來了,它得具備什么能力?

      以前的 PM 會想,這里要不要一個功能?那里要不要一個開關?但如果你在設計一個生命體,你想的會是另一套:

      它得聽懂你說話背后的意思,那要意圖理解;它得感覺你的情緒,那要選擇感知模型;它得能把事往前推,那得上推理與行動;它得記住你以前說過的事,那要長期記憶;它得知道什么時候該說話、什么時候不該吭聲,那是行為邊界....

      所以,產品經理在給它「裝大腦、裝神經系統、裝反射弧」;至于敲代碼部分,交給AI就好了。

      說到底,未來產品經理,做的是設計一個“會動、會想、會陪你、會自己干活”的 Agent;你負責它的性格、它的本能、邊界、行為方式。

      這才是 Agent 時代真正的產品。

      不過,這件事不會太快,畢竟做手機上應用的平臺還沒迭代。還有,我覺得網頁端,大概率會先來。

      比如說:像剪映、可靈、即夢、百度蒸汽機這樣的平臺,會出現很多,唯一不同的是,大家背后用的模型,流程編排不一樣而已。所以,未來,App或WEB的入口是什么?



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