说到 AI，很多人第一反应是：这东西会接管一切，连我这条路都走不通。其实，AI只是把数据搬上了舞台，真正的导演仍是我们——产品经理。

从 Qgenius 的“产品开发黄金原则”里我们可以提炼出五大基石：要事优先、用户中心、问题导向、价值创造、系统思维。把它们一一套在 AI 的大背景下，你会发现：要事优先是让 AI 只做最能提高效率的部分，用户中心是让 AI 产生的洞察能够真正映射到用户心理模型，问题导向则是把数据转化为可操作的痛点，价值创造让 AI 变成时间与心理价值的双赢引擎，系统思维提醒我们别把 AI 当作孤岛，而是让它与业务流程、商业模式和技术栈无缝耦合。

举个身边的例子：我们正在上线一款基于 AI 的健康提醒 APP。AI 能给出精准的运动、饮食建议，但如果没有明确的产品痛点——比如用户每天花在查体检报告的时间——这些建议就会变成噪音。PM 的工作就是先把痛点定下来，再让 AI 来填补细节。这样既保持了“先问题，再技术”的姿态，也让 AI 的输出有了方向。

AI 也可以当作创意工具。GPT 之类的模型可以在几秒内帮我们生成多套功能原型或用户故事，但最终能否落地，还得靠实验与迭代。PM 需要把 AI 产出的假设拆解成可测量的假设（H1, H2…），再用 A/B、用户访谈等手段验证。验证失败？AI 并非万能，它只是把失败的痕迹写进了日志。

随着技术迭代，产品经理的技能地图也在演进。数据素养、机器学习的基本概念、甚至伦理与合规意识，已成为必备项。与数据科学家、算法工程师紧密协作，PM 能把业务目标与模型能力对齐，避免出现“模型过度拟合业务痛点”的尴尬。

但有一点永远不变：人类的情感与共情能力。AI 可以模拟人类情绪，但它们是基于表层统计的“假装”。PM 负责把用户的真实情感投射进产品设计中，用心理学与设计学的原理把技术与情感串联起来，才是让产品走进人心的根本。

以 Tesla Autopilot 为例，产品经理不是在给 AI 下指令，而是在平衡安全与功能、技术与监管、短期商业与长期愿景的多重维度。AI 的决策只是执行层面的支持，最终的责任与判断仍落在 PM 手中。

总结一句：AI 不是产品经理的替身，而是超级助推器。它让我们从单纯的功能实现跳到更高层次的价值创造与系统思考。你准备好让 AI 成为你手中的光环，还是会被它的光晕所眩晕？