Seorang pengurus produk pernah menghabiskan banyak masa untuk menulis PRD, menyelaraskan pasukan, menunggu draf reka bentuk, menerangkan keperluan kepada jurutera dan mengurus peta jalan produk yang panjang. Tanggungjawab ini masih penting, tetapi AI mula mengubah cara kerja produk sebenarnya dilakukan.
AI tidak menggantikan pengurus produk, tetapi ia mengubah cara kerja produk dilakukan. Daripada menghabiskan berminggu-minggu menulis PRD yang panjang sebelum pengesahan, alatan AI kini membenarkan pengurus produk membina prototaip, menganalisis data, meringkaskan penyelidikan pengguna, meneroka pangkalan kod dan menguji idea dengan lebih cepat. Artikel ini menerangkan cara aliran kerja pengurus produk beralih daripada dokumen dahulu kepada demo dahulu dan sebab PM terbaik dalam era AI boleh menjadi pengesah dan pembina prototaip yang lebih pantas.
Perubahan itu bukan semata-mata kerana AI boleh membantu pengurus produk menulis dokumen dengan lebih pantas. Perubahan yang lebih mendalam ialah AI membolehkan pengurus produk beralih daripada perbincangan panjang dan dokumen statik ke arah prototaip yang lebih pantas, pengesahan yang lebih cepat dan maklum balas yang lebih langsung daripada pengguna.
Pada masa lalu, idea produk selalunya perlu melalui proses yang panjang sebelum sesiapa sahaja boleh benar-benar berinteraksi dengannya. Seorang PM menulis PRD, menyemaknya dengan pihak berkepentingan, menunggu reka bentuk, menunggu anggaran kejuruteraan, dan hanya selepas itu pasukan itu akhirnya melihat sesuatu yang boleh diklik.
Kini, dengan alat pengekodan AI seperti Kod Claude, Kursor, Codex dan alat pembangunan berbantukan AI lain, pengurus produk kadangkala boleh mengubah idea menjadi prototaip interaktif kasar dalam beberapa jam. Prototaip mungkin tidak sedia pengeluaran, tetapi ia boleh cukup baik untuk menguji arah, mendedahkan andaian yang tidak jelas dan mendapatkan maklum balas sebenar.
Inilah sebabnya saya fikir AI tidak menggantikan pengurus produk. Ia sedang menulis semula aliran kerja pengurus produk.
Daripada PRD-Pertama kepada Prototaip-Pertama
Aliran kerja produk tradisional selalunya bermula dengan PRD.
PM menulis keperluan, mentakrifkan cerita pengguna, menerangkan logik perniagaan, menyenaraikan kes kelebihan, menyediakan metrik kejayaan dan mengambil dokumen untuk disemak. Pasukan itu kemudian membincangkan dokumen, membahaskan keutamaan, menganggarkan usaha pembangunan, dan akhirnya memutuskan sama ada untuk membina.
Proses ini boleh berfungsi, tetapi ia mempunyai satu kelemahan utama: banyak andaian kekal tersembunyi sehingga terlambat.
Orang ramai boleh berhujah selama berminggu-minggu tentang keperluan, tetapi pengguna mungkin tidak mengambil berat tentang keperluan itu sama sekali. Pasukan boleh menghabiskan banyak masa membahaskan struktur ciri, hanya untuk mengetahui kemudian bahawa titik kesakitan pengguna sebenar berada di tempat lain.
Di sinilah kerja produk yang diutamakan prototaip menjadi berkuasa.
Dengan alatan AI, pengurus produk boleh mencipta prototaip kasar lebih awal lagi. Prototaip tidak perlu sempurna. Ia hanya perlu cukup nyata untuk pengguna, rakan sepasukan, pereka bentuk dan jurutera bertindak balas terhadapnya.
Daripada bertanya kepada pengguna, "Adakah keperluan ini masuk akal?" PM kini boleh bertanya, "Cuba aliran ini. Di manakah anda tersekat? Apakah yang anda jangkakan akan berlaku seterusnya?"
Maklum balas semacam itu adalah lebih berguna kerana pengguna bertindak balas dengan lebih baik kepada sesuatu yang boleh mereka lihat dan sentuh.
Dua Jam Prototaip Boleh Menewaskan Tiga Minggu Perbahasan
Satu contoh yang sangat menonjol kepada saya ialah pasukan produk yang menggunakan alat pengekodan AI untuk membina prototaip interaktif dalam beberapa jam sahaja. Selepas menguji prototaip dengan pengguna sasaran, pasukan mendapati bahawa sesuatu yang mereka perdebatkan selama berminggu-minggu sebenarnya tidak penting kepada pengguna.
Pengguna tidak begitu mengambil berat tentang pilihan dalaman yang dipertikaikan oleh pasukan itu. Perkara yang mereka benar-benar mahukan ialah sesuatu yang lebih mudah dan praktikal: selepas menyerahkan maklum balas, mereka mahu melihat status pemprosesan.
Ini adalah contoh kecil, tetapi pelajarannya besar.
PRD yang panjang boleh menerangkan banyak kemungkinan, tetapi prototaip yang berfungsi mendedahkan tingkah laku sebenar. Pengguna mungkin tidak tahu cara membalas dokumen yang panjang. Tetapi apabila mereka mengklik aliran, kekeliruan, jangkaan dan keutamaan mereka menjadi lebih jelas.
Ini tidak bermakna PRD tidak berguna. Ini bermakna masa dan tujuan PRD mungkin berubah.
Dalam era AI, PRD bukan sahaja harus menjadi dokumen yang penuh dengan andaian yang belum diuji. Ia boleh menjadi rekod perkara yang telah diuji, disahkan dan dijelaskan melalui prototaip, maklum balas pengguna dan data.
Dokumen itu tidak boleh menggantikan pengesahan. Ia harus menangkap apa yang telah diajar oleh pengesahan kepada pasukan.
AI Memberi Pengurus Produk Timbunan Alat Baharu
Ramai pengurus produk sudah menggunakan AI, tetapi selalunya dalam cara yang terhad.
Mereka mungkin menggunakan ChatGPT atau Claude untuk menulis semula teks, meringkaskan dokumen, mendraf nota mesyuarat, sumbang saran atau menyediakan pembentangan. Kes penggunaan ini berguna, tetapi ia hanya lapisan pertama.
Aliran kerja pengurus produk yang lebih maju menggunakan alat AI yang berbeza untuk peranan yang berbeza.
Alat AI berasaskan sembang boleh bertindak sebagai rakan kongsi berfikir. Ia boleh membantu PM menjelaskan strategi, meneroka pertukaran, membandingkan arah produk, mendraf dokumen, menyediakan komunikasi pihak berkepentingan dan memikirkan masalah pengguna.
Alat pengekodan AI boleh bertindak sebagai rakan kongsi pelaksanaan. Ia boleh membantu membuat prototaip, meneroka pangkalan kod, membina skrip kecil, menganalisis data, menyambungkan API atau menjana alatan dalaman.
Alat AI produktiviti boleh mengendalikan kerja berulang yang bernilai lebih rendah, seperti membersihkan nota, mengatur penyelidikan, meringkaskan e-mel, mencipta slaid atau menukar idea kasar kepada draf berstruktur.
Perkara utama ialah tidak menganggap AI sebagai satu kotak carian. Kuncinya ialah meletakkan AI ke bahagian berlainan aliran kerja pengurus produk.
AI boleh membantu PM berfikir, membina, menganalisis, mendokumentasikan dan mengautomasikan.
Empat Anjakan Aliran Kerja PM Utama
Peralihan pertama ialah daripada peta jalan yang panjang kepada eksperimen yang lebih pendek.
Pada masa lalu, banyak pasukan produk cuba merancang beberapa bulan ke hadapan. Mereka menulis dokumen panjang, menunggu kitaran kejuruteraan, dan menganggap setiap ciri sebagai projek utama. Kini, AI menjadikannya lebih mudah untuk menguji idea yang lebih kecil dengan lebih pantas. Seorang PM boleh meneroka idea pada waktu pagi, membina prototaip mudah pada sebelah petang, dan memutuskan sama ada idea itu patut mendapat lebih banyak pelaburan.
Ini tidak bermakna strategi hilang. Ini bermakna strategi menjadi lebih eksperimen dan adaptif.
Peralihan kedua ialah daripada dokumen pertama kepada demo pertama.
Daripada menghabiskan terlalu banyak masa membahaskan idea bertulis, PM boleh menggunakan AI untuk mencipta prototaip kasar dan membiarkan pasukan bertindak balas terhadap sesuatu yang konkrit. Ini mengurangkan hujah abstrak dan menjadikan maklum balas lebih berasas.
Anjakan ketiga ialah andaian produk lama perlu dikaji semula dengan lebih kerap.
Model AI bertambah baik dengan cepat. Sesuatu yang dirasakan mustahil atau terlalu mahal enam bulan lalu mungkin menjadi lebih mudah selepas kemas kini model atau keluaran alat AI yang lebih baik. Keputusan produk yang dibuat di bawah had teknikal lama mungkin bukan lagi keputusan terbaik nanti.
Bagi PM, ini bermakna pemikiran produk perlu menjadi lebih fleksibel. Ciri yang pernah ditolak kerana AI tidak cukup bagus mungkin patut dilihat lagi.
Anjakan keempat adalah ke arah penyelesaian mudah yang berkesan.
Dalam produk AI yang bergerak pantas, adalah berisiko untuk membina penyelesaian yang kompleks untuk pengehadan yang mungkin hilang dalam generasi alat seterusnya. Kadangkala strategi yang lebih baik ialah membina penyelesaian paling mudah yang menyelesaikan masalah hari ini, sambil memastikan produk cukup fleksibel untuk berubah esok.
Enam Aliran Kerja AI Bernilai Tinggi untuk Pengurus Produk
Aliran kerja bernilai tinggi pertama ialah PRD kepada prototaip.
Pengurus produk boleh menulis ringkasan produk ringkas dalam Markdown dan meminta alat pengekodan AI untuk menjana prototaip HTML yang boleh diklik. Prototaip ini mungkin tidak cantik atau sedia untuk pengeluaran, tetapi ia boleh membantu pengguna dan ahli pasukan memahami aliran dengan cepat. Daripada menunggu minggu untuk versi pertama, pasukan mungkin mendapat sesuatu yang boleh diuji dalam masa yang lebih singkat.
Aliran kerja kedua ialah penerokaan asas kod.
PM bukan teknikal sering bergelut untuk memahami cara ciri sedia ada dibina. Dengan alat pengekodan AI, PM boleh bertanya soalan di dalam pangkalan kod tanpa mengubah suai apa-apa. Contohnya, mereka boleh bertanya cara aliran jemputan berfungsi, dari mana data datang atau fail yang terlibat dalam proses pembayaran. Ini membantu PM berkomunikasi dengan lebih baik dengan jurutera dan membuat keputusan yang lebih realistik.
Aliran kerja ketiga ialah analisis data.
Pengurus produk selalunya perlu menganalisis corong, pengekalan, pengaktifan, penggunaan ciri, kadar penukaran atau corak churn. Daripada menunggu penganalisis data setiap kali, PM boleh memuat naik fail CSV dan meminta AI untuk mengenal pasti corak, mengira segmen dan menjana jadual atau carta. Ini tidak menghilangkan keperluan untuk celik data, tetapi ia mengurangkan geseran untuk bertanya soalan yang lebih baik.
Aliran kerja keempat ialah automasi dokumentasi.
Laporan mingguan, nota keluaran, tiket Jira, kemas kini produk dan ringkasan mesyuarat mengambil banyak masa. AI boleh menjana draf pertama daripada nota mentah, keputusan dan metrik. PM masih perlu menyemak dan melaraskan output, tetapi AI boleh menghapuskan banyak beban penulisan bernilai rendah.
Aliran kerja kelima ialah sintesis penyelidikan pengguna.
Selepas beberapa temu bual pengguna, PM selalunya perlu mengenal pasti titik sakit yang berulang, maklum balas yang bercanggah, tema biasa dan kawasan peluang. AI boleh membantu memproses transkrip atau nota dan menghasilkan ringkasan berstruktur. PM masih memerlukan pertimbangan, tetapi AI boleh mempercepatkan pusingan pertama sintesis.
Aliran kerja keenam ialah penyepaduan sistem melalui MCP dan alatan yang disambungkan.
Dengan protokol seperti MCP, alatan AI boleh menyambung ke sistem seperti Jira, Linear, Notion, Slack, PostHog atau pangkalan data dalaman. Ini membolehkan PM meminta AI untuk mendapatkan semula data, meringkaskan prestasi ciri, membuat tugasan atau menyambungkan cerapan merentas sistem. Ini lebih maju, tetapi ia mungkin menjadi salah satu aliran kerja yang paling berkuasa dari semasa ke semasa.
Bersama-sama, aliran kerja ini merangkumi sebahagian besar pengurusan produk: penemuan, pengesahan, analisis, dokumentasi, penyelarasan dan pelaksanaan.
Kebangkitan Prototaip 80%.
Salah satu perubahan yang paling menarik ialah kebangkitan "80% prototaip."
Pada masa lalu, pengurus produk sering menyerahkan dokumen, rangka wayar atau cerita pengguna. Pereka bentuk dan jurutera kemudian mengubahnya menjadi produk yang berfungsi. Kini, dengan alat pengekodan AI, PM semakin boleh mencipta sesuatu yang lebih dekat dengan prototaip yang berfungsi.
Ini tidak bermakna pengurus produk menggantikan jurutera.
Prototaip mungkin berfungsi dengan cukup baik untuk mengesahkan idea teras, tetapi ia masih memerlukan pertimbangan kejuruteraan sebelum pengeluaran. Jurutera masih perlu mengendalikan seni bina, keselamatan, prestasi, pengesahan, bendera ciri, pengendalian ralat, kebolehskalaan dan kebolehselenggaraan jangka panjang.
Tetapi pemberian PM boleh menjadi lebih kaya.
Daripada menyerahkan penerangan teks, PM mungkin menyerahkan aliran kerja yang menunjukkan interaksi yang dimaksudkan, logik perniagaan dan pengalaman pengguna. Jurutera kemudiannya boleh memberi tumpuan untuk menukar prototaip yang disahkan menjadi produk yang boleh dipercayai.
Ini boleh mengurangkan kos komunikasi dan membantu pasukan mengelakkan daripada membina perkara yang salah.
Maksud Ini untuk Jurutera dan Pereka
Kebangkitan prototaip PM dibantu AI juga menimbulkan persoalan penting: jika pengurus produk boleh membina prototaip, apakah yang berlaku kepada jurutera dan pereka bentuk?
Saya tidak fikir ia menjadikan mereka kurang penting. Ia berubah di mana mereka mencipta nilai.
Pereka bentuk mungkin menghabiskan lebih sedikit masa untuk menghasilkan skrin rendah kesetiaan awal dan lebih banyak masa membentuk pengalaman sebenar, sistem reka bentuk, kualiti interaksi, kebolehgunaan, kebolehcapaian dan perasaan emosi produk.
Jurutera mungkin menghabiskan lebih sedikit masa untuk menjelaskan keperluan yang tidak jelas dan lebih banyak masa menyemak seni bina, meningkatkan kualiti pelaksanaan, mengendalikan kes kelebihan dan membina sistem gred pengeluaran.
Model kerjasama berubah.
PM boleh bawa draf pertama yang lebih kukuh. Pereka bentuk dan jurutera kemudiannya boleh memperbaikinya dengan kepakaran mereka yang lebih mendalam. Ini boleh membawa kepada kerja berpasukan yang lebih baik jika sempadannya jelas.
Tetapi ada risiko. Jika PM menganggap prototaip yang dijana AI sebagai "produk yang hampir siap", mereka mungkin memandang rendah 20% terakhir. 20% akhir itu selalunya mengandungi masalah yang paling sukar: kes tepi, prestasi, keselamatan, kebolehcapaian, kebolehselenggaraan dan kerumitan dunia sebenar.
Prototaip 80% hanya berguna jika pasukan menghormati baki 20%.
Set Kemahiran Pengurus Produk Baharu
Dalam era AI, pengurus produk mungkin memerlukan set kemahiran yang sedikit berbeza.
Mereka masih memerlukan empati pengguna, strategi, keutamaan, komunikasi dan pertimbangan perniagaan. Asas-asas ini tidak hilang.
Tetapi mereka juga memerlukan keyakinan teknikal yang lebih kukuh. Mereka tidak perlu menjadi jurutera penuh, tetapi mereka harus selesa meneroka pangkalan kod, membaca logik mudah, menguji prototaip, memahami API dan bekerja dengan alat pengekodan AI.
Mereka memerlukan pemikiran data yang lebih baik. Jika AI membuat analisis lebih mudah, PM harus bertanya soalan yang lebih baik, bukan menerima secara membuta tuli apa sahaja yang dikeluarkan oleh alat itu.
Mereka memerlukan tabiat percubaan yang lebih kuat. Daripada menganggap setiap ciri sebagai projek besar, PM harus belajar cara menguji andaian dengan cepat.
Mereka juga memerlukan pertimbangan yang lebih baik. AI boleh menjana banyak pilihan, tetapi PM masih perlu memutuskan apa yang penting, apa yang perlu diuji, apa yang perlu dibina, dan apa yang harus diabaikan.
Itulah sebabnya AI tidak menjadikan pemikiran produk kurang penting. Ia menjadikan pemikiran produk lebih jelas.
Pengurus Produk Menjadi Pengesah yang Lebih Pantas
Perubahan utama ialah pengurus produk menjadi pengesah yang lebih pantas.
Sebelum AI, banyak idea kekal dalam perbincangan terlalu lama kerana mengujinya memerlukan terlalu banyak masa. Sekarang, jika PM boleh membina prototaip kasar dengan cepat, pasukan boleh belajar lebih cepat.
Ini mengubah nilai PM.
Nilai itu bukan lagi hanya dalam menulis keperluan yang jelas. Nilainya adalah dalam mengenal pasti andaian paling berisiko, membina cara ringan untuk mengujinya, mengumpul maklum balas dan memutuskan perkara yang perlu dilakukan seterusnya.
Ini lebih dekat dengan minda pertumbuhan. Daripada menganggap pembangunan produk sebagai urutan dokumen dan kelulusan yang panjang, PM boleh menganggapnya sebagai kitaran hipotesis, prototaip, maklum balas, data dan lelaran.
Ini tidak memudahkan kerja produk. Dalam beberapa cara, ia menjadikannya lebih sukar, kerana PM mempunyai lebih sedikit alasan untuk menangguhkan pengesahan.
Jika anda boleh menguji lebih cepat, anda harus belajar lebih cepat.
Pandangan Peribadi Saya
Saya fikir peralihan ini sangat menarik kerana ia menghubungkan kepada corak yang lebih luas dalam era AI.
AI bukan sahaja menggantikan tugas. Ia sedang menukar aliran kerja.
Bagi pengurus produk, aliran kerja lama selalunya berat dokumen dan berat mesyuarat. PM terpaksa menghuraikan idea dengan cukup jelas untuk orang lain membayangkannya. Tetapi kini, AI memungkinkan untuk menukar idea menjadi prototaip kasar dengan lebih pantas. Ini mengubah sifat perbincangan produk.
Apabila orang dapat melihat dan mengklik sesuatu, perbualan menjadi lebih nyata.
Sebagai seseorang yang bekerja dalam SEO, tapak web dan projek digital, saya merasakan ini dengan kuat. Strategi bertulis berguna, tetapi halaman langsung, prototaip atau demo yang berfungsi selalunya mendedahkan masalah dengan lebih cepat. Pengguna bertindak balas secara berbeza apabila mereka berinteraksi dengan sesuatu yang sebenar.
Itulah sebabnya saya percaya pengurus produk masa depan bukan sahaja menjadi penulis keperluan. Mereka akan menjadi pengesah yang lebih pantas. Mereka akan dapat beralih antara idea, prototaip, data, maklum balas dan dokumentasi dengan lebih cepat.
Pengurus produk terbaik mungkin bukan mereka yang menulis PRD paling lama.
Mereka mungkin yang paling cepat belajar.
Kesimpulan: AI Akan Menulis Semula Aliran Kerja Pengurus Produk
AI tidak akan menggantikan pengurus produk secara automatik.
Tetapi ia akan mengubah rupa pengurusan produk yang baik.
Pada masa lalu, pengurus produk yang kuat selalunya seseorang yang boleh menulis keperluan yang jelas, menyelaraskan pihak berkepentingan dan menggerakkan projek ke hadapan. Dalam era AI, kemahiran itu masih penting, tetapi mereka tidak lagi mencukupi.
Generasi PM yang kuat akan tahu cara menggunakan AI untuk meneroka idea, membina prototaip, menganalisis data, mensintesis penyelidikan, memahami sistem teknikal dan mengesahkan andaian dengan lebih cepat.
PRD tidak akan hilang, tetapi peranan mereka mungkin berubah. Daripada menjadi titik permulaan untuk andaian yang belum diuji, ia mungkin menjadi rekod pembelajaran yang disahkan.
Tugas pengurus produk beralih daripada "tulis keperluan dan tunggu" kepada "uji idea dan pelajari".
Pengurus produk masa depan tidak digantikan oleh AI.
Pengurus produk masa depan dinaik taraf oleh aliran kerja baharu.