我们面临着技术变革，此时产品经理要如何提升自己的关键能力，从而克服技术变革带来的挑战？

一、什么在变

1. 新技术会不断出现，效率不断提升

简单说一下 AIGC 带来的人工智能浪潮，会对 AI 产品或者产品管理带来什么变化和影响。前几天看了一篇文章，张刚老师说语言框架和技术基础设施的经验似乎不太重要了，全栈曾经是一个非常遥远的目标，今天对他来说却唾手可得。而且他认为程序员的效率有本质的提升，基于 GPT 和 GitHub Copilot，可以实现很多自动代码的生成工作，所以他觉得大语言模型的出现对于他来说是一个机会。

所以现在已经到了一个我们通过自然语言就可以生成很多有启发性的、有创造力的东西的一个时代。《失控》这本书的作者凯文·凯利也说过一句话：

“人工智能的长期影响将比电和火对我们社会的影响更大，但其全部影响需要几个世纪才能发挥出来。”他还说一切技术的本质就是将事物抽象，并且为其编程。

可以看到，今天的 GPT 其实也是一种技术，只不过这种技术比较特别，这种技术实际上是用一种非常复杂的编程语言或者是模型的训练方式，训练出一个 API 的接口，这个 API 的接口破解了人类语言世界的结构，因为这个颠覆性的技术，我们的自然语言已经变得越来越重要，只要我们能描述得清楚一个问题，某个技术就算再复杂，我们也可以通过问足够多的问题而得到正确答案，或者学到任何我们想学的知识。

所以我们得出了今天的第一个结论，就是 GPT 的本质是机器掌握了世界语言的结构，提升了我们认识世界的效率。

2. 产品经理的内核与外核

《第二次机器革命》这本书里就预测到了电时代的技术变革是技术偏向型的技术变革，而智能时代的技术变革成为天赋偏向型技术变革，此时更具有内核竞争力的人会更吃香。

再看一看产品经理的工作中有哪些，其中内核范围包括模式设计、趋势预测、产品调性设计、沟通、资源整合，外围包括市场分析、需求文档总结汇报，包括需求洞察、趋势总结。

我相信对于大部分人来说，至少有 70% 以上的时间要花在外围上，比如两三年经验的产品经理会认为内核工作更应该由产品线负责人、公司老板或者产品线总监负责思考。其实并非如此，我们应该时刻做好准备，在外围工作逐渐被AI替代之后，我们需要思考自己可以拥有多少洞见，可以为公司提供哪些价值。这里总结了几个阶段。

第一，业务规划阶段，包含产品定位、市场分析。目前市场上已经有很多这类型工具了，它不一定是 AIGC 的，但可能是 AI 驱动的，涵括营销定位、市场研究、客户行为分析、市场细分等方面，这些工具可以提供基础结果，而后我们可以在这基础上做二次研究。而需求分析、产品设计、项目管理和数据监控、项目复盘等工作，很多部分都可以通过 AI 手段去进行提升，从而节省我们花在外围工作上的时间，之后，我们应该把更多精力和时间聚焦在内核能力上。

所以第二个结论，每一次技术革命都将消灭之前那些原本毫无意义的，却受制于时代局限不得不做的工作。

二、什么不变

1. 案例：iPad

Apple iPod、Sony Walkman是跨时代的两款消费级电子产品，这两款产品都有各自的时代贡献，比如 Workman 就定义了我们的耳机文化。那么 iPad 是如何在这种场景下超越Walkman，实现更大的市场占有率的？其实 iPad 使用了非常好的市场策略，直到今天我们依然可以学习和参考这样的市场策略。

2. SPT理论

用最基础的战略模型来给大家解释一下，这个战略模型叫 SPT 理论，是战略营销的核心内容，也是产品经理在进入新赛道或者是发明新产品时、规划新方向时，需要重点使用的一套方法论。

总结：产品时刻在变化，产品方法论不变。

3. 有些问题，AI短期之内无法替代产品经理进行回答

1. 利基市场的发现、定义；
2. 产品调性服务模式设计：订阅；
3. 产品功能定义：克服技术壁垒，找到解决方案，给用户最自然的使用体验。

4. 产品管理思维的三种类型5. 产品经理的竞争力来源

产品经理的竞争力来源于哪里？来源于对趋势的准确预判，对事物的深层次洞察，以及对资源整合的能力等；直觉、阅历、品位、洞察、人脉信任、行业资源等能力，都是我们现在要重点关注的。

三、产品经理如何精进、脱颖而出？

1. 产品经理面临的三个问题

1）只知道低头干活

只能说清楚自己的工作和职责边界，却说不清楚协同部门做什么、怎么做，是如何协同的，以及协同背后的大战略、大逻辑是什么？

2）缺少方法论的支撑

说不清楚完成每个工作的方法论是什么（一切事物规律的高度归纳总结并通过经验化的描述完成累积和沉淀），为什么这么设计？为什么做这个功能不做其他？

3）缺少总结吸收能力

公司管理者制定了哪些成功的战略可以吸收成为自己的经验，公司又做出过哪些错误的判断，导致付出代价，这些错误的决定是否可以成为自己的经验？

2. 关于产品经理精进学习的三个建议

1）深度思考和提炼总结

1. 提升业务理解的维度和格局是关键；
2. 时刻准备着当领导的接班人（假设明天你就是团队管理者，你该做什么技能储备）；
3. 总结行业各类方法论，知行合一。

2）坚持写作

1. 总结经验、积累、收获信息、知识不会自动变成经验和智慧，需要被刻意总结和归纳才会升华；
2. 读书笔记；
3. 分享给别人（激情+承诺/输出倒逼输入/有反馈的刻意练习）。

3）提升资源整合能力

1. 和你的每一个客户/合作伙伴保持长期连续的连接；
2. 和你的每一个客户/合作伙伴保持长期连续的连接；
3. 保持乐观积极的心态。

四、AGI加持商业机会

1. 案例

这里讲述几个案例，原先某个团队并不是做互联网或者软件开发的，后续团队在大模型基础上训练出 GPT desk -数字人的解决方案，这个产品可以快速生成律师数字分身回答问题，此时通过这一模式，律师咨询费的成本便降低了，实现了边际的成本最低化。还有原来做直播电商的头部公司，本身也并非IT或互联网企业，在招募工程团队后，工程团队开始跟核心团队一起训练短视频的直播脚本、直播文案算法等方面。

2. AIGC企业应用流程和案例

左侧是企业进行AIGC 创新的流程，即整理和融合公司知识库的内容。右边的图是引用自神策数据的一张图，可以看到，数据分析模型与AI进行了深度融合，共同构建了数据分析专家模型，提炼出了BI的核心能力；右侧是营销模型和AI的融合。所以可以看到，传统企业中想获取的解决方案，已经可以结合AIGC来实现了。

3. 个性算法

个性化推荐是大公司或者大平台、是电商、短视频都在经常使用的算法。那么个性化算法对用户而言，是不是意味着更好的服务呢？我认为它并没有提供更好的服务，至少到目前为止，目前所谓的个性化推荐都是营销手段，不能说是尊重用户的一种策略，互联网公司其实是在替我们做决定。但个性化算法应该是能够提供你决策建议的算法，它应当可以根据你日常的使用规律实现个性化，是一个充分了解并尊重你的算法。

总结来说：

1. 能帮助人类克服人性缺陷、尊重人类的算法，才是真正的个性化算法。
2. 让你虚度时间、冲动消费的算法本质上是被精心设计好的“陷阱”。
3. 可以负担得起管家式私人数据的机器人服务，会成为新的C端消费热点。

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题图来自大会现场

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