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2023年6月10—11日，人人都是產品經理舉辦的【首屆數字化產品經理大會】完美落幕。AI暢銷書《人工智能產品經理》作者@張競宇老師，為我們帶來《AGI時代的關鍵變化和機遇：深化洞察力，提升產品管理能力》為題的分享，本文為演講內容實錄。

我們面臨著技術變革，此時產品經理要如何提升自己的關鍵能力，從而克服技術變革帶來的挑戰？

一、什么在變

1. 新技術會不斷出現，效率不斷提升

簡單說一下 AIGC 帶來的人工智能浪潮，會對 AI 產品或者產品管理帶來什么變化和影響。前幾天看了一篇文章，張剛老師說語言框架和技術基礎設施的經驗似乎不太重要了，全棧曾經是一個非常遙遠的目標，今天對他來說卻唾手可得。而且他認為程序員的效率有本質的提升，基于 GPT 和 GitHub Copilot，可以實現很多自動代碼的生成工作，所以他覺得大語言模型的出現對于他來說是一個機會。

所以現在已經到了一個我們通過自然語言就可以生成很多有啟發性的、有創造力的東西的一個時代。《失控》這本書的作者凱文·凱利也說過一句話：

“人工智能的長期影響將比電和火對我們社會的影響更大，但其全部影響需要幾個世紀才能發揮出來。”他還說一切技術的本質就是將事物抽象，并且為其編程。

可以看到，今天的 GPT 其實也是一種技術，只不過這種技術比較特別，這種技術實際上是用一種非常復雜的編程語言或者是模型的訓練方式，訓練出一個 API 的接口，這個 API 的接口破解了人類語言世界的結構，因為這個顛覆性的技術，我們的自然語言已經變得越來越重要，只要我們能描述得清楚一個問題，某個技術就算再復雜，我們也可以通過問足夠多的問題而得到正確答案，或者學到任何我們想學的知識。

所以我們得出了今天的第一個結論，就是 GPT 的本質是機器掌握了世界語言的結構，提升了我們認識世界的效率。

2. 產品經理的內核與外核

《第二次機器革命》這本書里就預測到了電時代的技術變革是技術偏向型的技術變革，而智能時代的技術變革成為天賦偏向型技術變革，此時更具有內核競爭力的人會更吃香。

再看一看產品經理的工作中有哪些，其中內核范圍包括模式設計、趨勢預測、產品調性設計、溝通、資源整合，外圍包括市場分析、需求文檔總結匯報，包括需求洞察、趨勢總結。

我相信對于大部分人來說，至少有 70% 以上的時間要花在外圍上，比如兩三年經驗的產品經理會認為內核工作更應該由產品線負責人、公司老板或者產品線總監負責思考。其實并非如此，我們應該時刻做好準備，在外圍工作逐漸被AI替代之后，我們需要思考自己可以擁有多少洞見，可以為公司提供哪些價值。這里總結了幾個階段。

第一，業務規劃階段，包含產品定位、市場分析。目前市場上已經有很多這類型工具了，它不一定是 AIGC 的，但可能是 AI 驅動的，涵括營銷定位、市場研究、客戶行為分析、市場細分等方面，這些工具可以提供基礎結果，而后我們可以在這基礎上做二次研究。而需求分析、產品設計、項目管理和數據監控、項目復盤等工作，很多部分都可以通過 AI 手段去進行提升，從而節省我們花在外圍工作上的時間，之后，我們應該把更多精力和時間聚焦在內核能力上。

所以第二個結論，每一次技術革命都將消滅之前那些原本毫無意義的，卻受制于時代局限不得不做的工作。

二、什么不變

1. 案例：iPad

Apple iPod、Sony Walkman是跨時代的兩款消費級電子產品，這兩款產品都有各自的時代貢獻，比如 Workman 就定義了我們的耳機文化。那么 iPad 是如何在這種場景下超越Walkman，實現更大的市場占有率的？其實 iPad 使用了非常好的市場策略，直到今天我們依然可以學習和參考這樣的市場策略。

2. SPT理論

用最基礎的戰略模型來給大家解釋一下，這個戰略模型叫 SPT 理論，是戰略營銷的核心內容，也是產品經理在進入新賽道或者是發明新產品時、規劃新方向時，需要重點使用的一套方法論。

總結：產品時刻在變化，產品方法論不變。

3. 有些問題，AI短期之內無法替代產品經理進行回答

1. 利基市場的發現、定義；
2. 產品調性服務模式設計：訂閱；
3. 產品功能定義：克服技術壁壘，找到解決方案，給用戶最自然的使用體驗。

4. 產品管理思維的三種類型

1. 資源管理思維
2. 解決方案思維
3. 目標導向思維

5. 產品經理的競爭力來源

產品經理的競爭力來源于哪里？來源于對趨勢的準確預判，對事物的深層次洞察，以及對資源整合的能力等；直覺、閱歷、品位、洞察、人脈信任、行業資源等能力，都是我們現在要重點關注的。

三、產品經理如何精進、脫穎而出？

1. 產品經理面臨的三個問題

1）只知道低頭干活

只能說清楚自己的工作和職責邊界，卻說不清楚協同部門做什么、怎么做，是如何協同的，以及協同背后的大戰略、大邏輯是什么？

2）缺少方法論的支撐

說不清楚完成每個工作的方法論是什么（一切事物規律的高度歸納總結并通過經驗化的描述完成累積和沉淀），為什么這么設計？為什么做這個功能不做其他？

3）缺少總結吸收能力

公司管理者制定了哪些成功的戰略可以吸收成為自己的經驗，公司又做出過哪些錯誤的判斷，導致付出代價，這些錯誤的決定是否可以成為自己的經驗？

2. 關于產品經理精進學習的三個建議

1）深度思考和提煉總結

1. 提升業務理解的維度和格局是關鍵；
2. 時刻準備著當領導的接班人（假設明天你就是團隊管理者，你該做什么技能儲備）；
3. 總結行業各類方法論，知行合一。

2）堅持寫作

1. 總結經驗、積累、收獲信息、知識不會自動變成經驗和智慧，需要被刻意總結和歸納才會升華；
2. 讀書筆記；
3. 分享給別人（激情+承諾/輸出倒逼輸入/有反饋的刻意練習）。

3）提升資源整合能力

1. 和你的每一個客戶/合作伙伴保持長期連續的連接；
2. 和你的每一個客戶/合作伙伴保持長期連續的連接；
3. 保持樂觀積極的心態。

四、AGI加持商業機會

1. 案例

這里講述幾個案例，原先某個團隊并不是做互聯網或者軟件開發的，后續團隊在大模型基礎上訓練出 GPT desk -數字人的解決方案，這個產品可以快速生成律師數字分身回答問題，此時通過這一模式，律師咨詢費的成本便降低了，實現了邊際的成本最低化。還有原來做直播電商的頭部公司，本身也并非IT或互聯網企業，在招募工程團隊后，工程團隊開始跟核心團隊一起訓練短視頻的直播腳本、直播文案算法等方面。

2. AIGC企業應用流程和案例

左側是企業進行AIGC 創新的流程，即整理和融合公司知識庫的內容。右邊的圖是引用自神策數據的一張圖，可以看到，數據分析模型與AI進行了深度融合，共同構建了數據分析專家模型，提煉出了BI的核心能力；右側是營銷模型和AI的融合。所以可以看到，傳統企業中想獲取的解決方案，已經可以結合AIGC來實現了。

3. 個性算法

個性化推薦是大公司或者大平臺、是電商、短視頻都在經常使用的算法。那么個性化算法對用戶而言，是不是意味著更好的服務呢？我認為它并沒有提供更好的服務，至少到目前為止，目前所謂的個性化推薦都是營銷手段，不能說是尊重用戶的一種策略，互聯網公司其實是在替我們做決定。但個性化算法應該是能夠提供你決策建議的算法，它應當可以根據你日常的使用規律實現個性化，是一個充分了解并尊重你的算法。

總結來說：

1. 能幫助人類克服人性缺陷、尊重人類的算法，才是真正的個性化算法。
2. 讓你虛度時間、沖動消費的算法本質上是被精心設計好的“陷阱”。
3. 可以負擔得起管家式私人數據的機器人服務，會成為新的C端消費熱點。

大會直播回放

產品經理大會舉辦至今，已經成為了產品經理職業發展的風向標。每一年的大會，我們都聚焦行業發展的前沿動態、熱點趨勢，重點圍繞產品經理人群的職業發展，為大家帶來新方向、新思考。

今年的產品經理大會，在各自領域已經取得結果的嘉賓們將現身說法，從不同的視角告訴你如何應對當下的需求變化，探尋產品經理的進化方向！

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