引领产品创新: 2025 年 PM 效能倍增法则

本文讲述 PM 如何利用 AI 做到效率倍增，非常有借鉴意义，故而翻译于此。
原文链接：https://www.news.aakashg.com/p/the-ai-pms-playbook

在产品圈有一个广为流传的说法：

“每个产品经理都应该成为 AI 产品经理。”

这个观点有一定道理，但需要进一步探讨。

AI PM 的三种类型

谈到"AI PM"，我们通常指的是以下三类：

**AI 赋能型 PM：**指的是运用 AI 工具来提升工作效率的产品经理
**AI 产品 PM：**在 OpenAI 和 Anthropic 等公司专注开发 AI 核心产品的产品经理
**AI 功能 PM：**负责为现有产品添加 AI 能力的产品经理，比如 Notion 的 AI 写作助手、Miro 的智能画布

不是每个产品经理都会成为第二类或第三类 AI PM，但每个产品经理都可以成为第一类 - AI 赋能的 PM。这也是今天要重点讨论的内容。

今天的主要内容

经过对十余位产品经理的深入访谈，我总结出如何从"基础 ChatGPT 用户"进阶为"AI 驱动型"产品经理的实践指南：

AI 应用的核心原则
五大高价值应用场景
常见误区分析

1. AI 应用的核心原则

面对纷繁复杂的 AI 信息，让我们回归最基本的三条关键规则：

原则一：AI 对话策略是关键

不同 AI 工具各有特点，掌握与 AI 高效对话的方法需要持续练习。

就像大多数人都认为自己的驾驶水平在平均线以上一样，我们往往也高估了自己与 AI 对话的能力。如果没有刻意练习，对话效果往往差强人意。

以 ChatGPT 为例，OpenAI 总裁 Greg Brockman 认可的最佳对话结构是：

原则二：遵循 2-6-2 法则

作为产品经理，你需要完成工作的前 20%，因为 AI 无法完全理解产品管理的具体环境和约束。

你要向 AI 提供必要的背景信息和指导。同时也要完成最后 20% 的工作 - 调整输出内容的语气和风格，融入你的专业判断。

毕竟企业雇用你是看重你的专业能力，而不是简单地做 AI 的代理人。

原则三：持续迭代到达目标

AI 的首次输出很少能完全满足需求，通常需要多轮对话来完善。给出明确的反馈建议，帮助 AI 不断改进。一般经过 4-5 轮迭代后，内容才能达到使用标准。

2. 五大高价值应用场景

在众多 AI 应用场景中，以下五个最具价值：

场景一：产品需求文档（PRD）编写

还记得那些紧急的文档需求吗？比如下午收到明天要交付详细 PRD 的任务。

一位顶级科技公司的产品经理分享了他们的实践框架：

设定背景(20%)：“这是一个面向企业级客户的 SaaS 产品功能…”
明确约束(30%)：“需要满足 SOC2 认证要求，支持离线场景…”
提供示例(30%)：“这是我们之前成功的规格文档…”
确定格式(20%)：“按照标准 PRD 模板构建…”

经过测试，目前效果最好的工具是：

Claude
ChatPRD
ChatGPT

场景二：战略规划文档

产品战略是 PM 最重要的工作之一。

但很多时候,你的战略文档更多是关于你事先做的研究和工作。

当需要写一份有力的文档时,最高回报并不总是在于写得多么漂亮。

这就是 Claude 这样的工具的用武之地。如果你给它所有正确的思考和核心原则,它可以给出一个论证充分的阐述。

在这种情况下,最有效的提示词结构是提供大量上下文,要包含 5-6 个关键要点,这样 Claude 就不会误解你的情况。类似这样:

目标：
需要制定未来12个月YouTube推荐系统演进的综合产品战略文档。该战略应平衡用户参与度、创作者成功和平台健康。返回格式：
战略文档应包含：
• 执行摘要（2段）
• 当前状态分析 
• 战略支柱（3-4个核心主题）
• 实施路线图（季度里程碑）
• 成功指标和衡量框架
• 风险分析和缓解策略文档应具有说服力和可辩护性，因为这将呈现给我们的产品 SVP。警告：
请确保文档：
• 避免"改进机器学习模型"等泛泛而谈的建议
• 包含具体、可执行的策略
• 符合我们的技术约束
• 保持YouTube 的语气和术语
• 引用真实的指标和 KPI背景说明：
我负责YouTube的推荐团队，以下是让我夜不能寐的问题：我们的核心观看时长指标健康（同比+25%），但用户研究显示令人担忧的趋势。用户报告推荐疲劳 - 他们花更多时间滚动而不是观看。我们日活跃用户的NPS上季度下降了8点。我们正受到两端挤压：TikTok主导短视频领域（他们平均会话时长45分钟vs我们的32分钟），而Netflix和Prime在长视频方面占优。我们的创作者也感受到压力 - 中等规模频道（10-100万订阅者）的触达率在下降。一些相关限制

需要考虑并添加到上下文中的一些关键输入包括:

- 上季度实验结果:[数据]
- 客户访谈见解:[发现]
- 技术架构限制:[具体细节]
- 竞争对手动向:[分析]
- 团队能力:[详情]
- 成功的战略文档:[完整文档]

在其训练数据中没有太多软件产品战略,所以提供一份公司内部优秀的战略文档会很有帮助。

场景三- 竞争对手研究

竞争格局瞬息万变，新进入者往往会给市场带来显著影响。作为产品经理，及时向管理层提供竞争分析报告至关重要。Perplexity 作为一款强大的智能搜索工具，能够帮助你快速获取竞品信息。

具体步骤如下：先输入目标竞争对手名称；然后深入分析其产品功能、价格策略和用户反馈；最后关注其最新动态和市场表现。以 Lemlist 产品经理分析 Instantly 为例，Perplexity 生成的分析报告涵盖了这些关键维度。

虽然 AI 工具还不能完全取代产品经理的分析工作，但它确实能将传统 3 小时的竞品调研压缩至 30 分钟。AI 可以高效完成数据收集和信息整理，为你提供可靠的参考来源。在此基础上，你可以结合自身经验和洞察，形成更有价值的竞争分析。

场景四 - 会议纪要撰写

会议效率提升方面，AI 转录工具能够自动记录会议内容并生成行动计划。产品评审会议后的总结工作通常比较耗时，而 AI 笔记工具可以完成大部分文档整理工作，产品经理只需进行适当调整即可完成会议纪要。基于实际应用效果，Otter.AI 在会议纪要生成和后续跟进方面表现出色。对于企业用户，各大会议平台自带的 AI 功能也是不错的选择。

场景五 - 原型设计和迭代

在原型设计领域，Claude Artifacts 正在重新定义产品经理的工作方式。借助这一工具，产品经理能够在一小时内将创意转化为可交互的原型。更重要的是，它显著提升了迭代效率：面对利益相关者的修改建议，只需调整提示词就能快速生成新版本，避免了繁琐的重复工作。虽然初始原型在视觉设计上可能不够精致，但对于快速验证概念和收集早期反馈来说，这样的效率提升极具价值。