你是否曾想过，AI 生成内容后，真正的价值到底留给了谁？在后 AI 的浪潮里，出现了一个新词——『生产性残渣』，它并不是残留的废物，而是 AI 提升产能后剩下的那些可以被产品经理捕捉、再创造的价值。

所谓『后 AI』，不是说 AI 消灭了所有工作，而是它把最重复、最易量化的任务交给机器，让人类把精力投向更高阶的创造。就像工厂里流水线取代手工装配，生产线效率飙升，工人们就能去做设计、营销、用户研究。残渣在这里是那些“剩余”时间、精力和洞察。

对于产品经理来说，了解残渣的核心价值在于：①它是时间的金矿；②它是情感的肥料；③它是差异化的起点。举例来说，Netflix 用 AI 推荐算法把点击率提升到 30%，但正是这些算法产生的「用户兴趣图谱」让内容团队能精准定位短视频的热词，进而快速迭代新剧集；再比如 Apple 在 ARKit 上投入数十亿，虽然大部分是底层技术，但剩下的用户体验层次正是 App 开发者通过「眼球追踪」实现沉浸式游戏的关键。

在 Qgenius 的“产品开发黄金原则”里，有一句话说得很到位：『用户中心』。当 AI 给你一大堆数据时，先问自己：这些数据背后的人在想什么？如果你能把「人」从数字中抽离出来，再结合『要事优先』和『价值创造』，就能把残渣变成可迭代的商业机会。正如麦肯锡的 7‑S 模型提醒我们，系统思维不是把零散部件拼起来，而是让它们在同一目标下协同工作。

如何在实践中把握残渣？
1️⃣ 找到 AI 无法覆盖的用户痛点——比如「情绪共鸣」「文化差异」。
2️⃣ 把 AI 产出的洞察拆解成可执行的假设，快速原型验证。
3️⃣ 通过 A/B、用户访谈把数据和情感结合，形成闭环。
4️⃣ 用「产品迭代循环」把残渣变成新功能，持续提供心理价值。
这一步，就是把 AI 产能的「后座」变成「前排座位」的秘诀。

但别高兴得太早。AI 也会带来偏见、数据隐私和过度依赖的问题。过去有个案例，某在线教育平台用 AI 生成练习题，结果导致学生在高考中频繁遇到题型偏差，教育局下发通告说「AI 不是万能的」。这提醒我们：残渣的价值不是无边的，产品经理得先把机器给它「装上安全阀」。

总结一句话：后 AI 时代的产品经理，像是手握万能钥匙的人，但真正的门锁是人类情感与需求。你准备好用残渣打开下一扇大门了吗？