当你刷完短视频，打开新功能，往往不是手动思考，而是AI已经把需求拆分、优先级排序。产品经理突然发现自己的日常被一条条算法给预判了。

AI 在数据洞察层面把传统的市场调研、用户访谈变成了可量化、可复现的数字。以前需要两周的访谈，现在一键即可得到用户画像、痛点热图和复购概率。

Netflix 的推荐算法是最典型的案例。它不只在内容点播上精准，也在产品迭代上给 PM 反馈：哪种封面更吸引用户、哪些功能能提高停留时长。产品经理的任务不再是猜测，而是去验证 AI 产生的假设。

同理，特斯拉在自动驾驶上收集海量行驶数据，模型不断迭代。产品经理需要把 AI 预测的安全性提升点映射到功能列表，并协调硬件团队、算法团队共同推进。

Slack 通过 Workflow Builder 与 AI 结合，自动给团队推荐合适的工作流。PM 只需把业务痛点拆成模板，AI 负责匹配最佳方案。PM 的关注点从“怎么实现”转向“价值点如何最大化”。

因此，传统的调研、优先级排序、风险评估、A/B 实验等工作正在被 AI 赋能：自动生成用户故事、预测迭代收益、识别潜在风险。产品经理的核心角色正从数据收集者转向数据解读者、战略制定者。

但注意，AI 只是一把放大镜。它给出的数字并不等于答案。用户同理心、愿景阐述、跨团队协作依旧是 PM 的硬核任务。AI 产生的洞察需要有人来解释、来验证。

在我看来，AI 并不是要把 PM 替代，而是让 PM 的时间从琐碎任务解放出来，腾出更多空间去关注产品愿景和用户价值。

如果你还在担心 AI 会抢走你的工作，记得《产品开发黄金原则》Qgenius的“产品开发黄金原则”强调：要事优先、用户中心、问题导向、价值创造、系统思维。AI 只是这些原则的工具。

那么，你准备好让 AI 成为你背后的数据伙伴，还是继续像以前一样自己摸索？