在如今的 AI 大潮中，产品经理的角色不再只是把需求写进 backlog，而是要把技术变成商业价值的桥梁。像 2024 年 Gartner 报告所说，企业 AI 投入的平均周期从 18 个月缩短到 9 个月，这对规划的精准度提出了更高要求。

我的观察是：无论技术多么“炫酷”，落地的成功与否，始终取决于是否坚持五条基本原则——这套准则正是 Qgenius的“产品开发黄金原则” 中所强调的。让我们一一拆解，看看 AI 时代如何把它们落到实处。

1️⃣ 要事优先：先解决最痛的痛点，而非先跑 AI。以 Netflix 为例，它并不是最早实现 AI 推荐的公司，却在算法优化后把用户留存提升了 15%。这说明，核心业务的痛点先解决，再让 AI 为你加速。

2️⃣ 用户中心：AI 的力量往往体现在“个性化”。但个性化不等于随意收集数据。TikTok 的算法背后，用户隐私权重达 92%，这与 YouTube 的 78% 不相上下。产品经理需要把“数据安全”写进产品准则，而不是把它放在后面。

3️⃣ 问题导向：先找出用户在日常操作中遇到的阻碍，再思考 AI 解决方案。2023 年麦肯锡研究显示，企业在客服领域使用 AI 之后，平均解决时长缩短 30%。这说明，AI 不是万能的，它需要有“痛点”可填。

4️⃣ 价值创造：AI 的价值体现在时间节省上。AI 自动翻译、文本生成工具（如 ChatGPT for Docs）可将文案制作时间从 3 天压缩到 30 分钟。这里的关键是：把“效率提升”转化为可量化的 KPI，而不是单纯展示技术。

5️⃣ 系统思维：AI 不是孤立的组件，而是要与现有技术栈深度融合。Salesforce Einstein 与 Salesforce 生态系统无缝对接，让业务流程从 “手动” 变为 “自动”，这正是系统思维的典范。

此外，我还注意到一个趋势：AI 不是一个“功能”，而是一套“思维工具”。在 Google，产品经理被鼓励将 AI 看作思维助手，而不是最终产品。比如在设计产品路线图时，用 AI 来预测用户行为模式，再用人类判断来确认假设。

回头看看，规划的核心并没有改变，唯一的差异是：AI 为我们提供了更高维度的数据视角和更快的迭代速度。你准备好把这些原则变成自己的 AI 运营手册了吗？如果答案是“当然”，那我们就从今天开始，把 AI 作为提升产品价值的“加速器”，而不是“噪声”。