零：开篇序言
开场前，先给大家分享三句话，这三句话，分别代表了AI时代的三个层次：认知、执行和思维。它们听起来可能有些抽象，但我想用我们亚马逊产品经理最熟悉的日常，来和大家一起拆解一下，看看它们到底意味着什么。
1，认知层：工具是人的延伸，而智能则是人的镜像。AI不再仅仅是被动的器具，而是主动的对话者、协商者、甚至是某种意义上的他者；AI的共创性已成为新一代智能系统的核心特征，已不再是单向度的命令-执行，而是多维度的协作-生成。
这句话告诉我们，AI和我们过去用的所有SaaS工具，有着本质的不同。我们来想一个场景：过去，我们用卖家精灵这样的工具去做关键词调研。它像一个望远镜，极大地延伸了我们的视野，让我们能看到以前看不到的市场数据。但它不会思考，不会判断。最终，从几千个关键词里，挑选出哪10个作为我们新品的核心流量词，这个决策，还是得靠我们产品经理自己，依赖我们的经验和直觉。工具，延伸了我们的能力边界，但没有改变我们的工作内核。
但AI不同。它是一个镜像。什么是镜像？它能映照出我们的思考方式。现在，我可以把我过去所有成功项目的关键词筛选逻辑、我对用户意图的判断标准、甚至是我对CPC成本和转化率的预期，全部教给一个AI模型。当我再给它一份新的关键词列表时，它给我的，将不再是冰冷的数据，而是一个已经模拟了我的决策过程后，得出的一个建议方案。它甚至会告诉我：根据你过往的成功经验，这3个词虽然搜索量大，但转化风险高，而这5个长尾词，更符合你追求高ROI的风格。
大家感受到了吗？我们和AI的关系，已经从使用，变成了对话和训练。 它不再仅仅是一个被动的器具，而是一个能映照并放大我们智慧的伙伴。这是我们理解AI所有应用的前提。
2，执行层：在AI时代，每个人的能力都可以被极度放大，AI让我们90%的技能一文不值，让剩余10%的技能价值百倍。 因此，我们可以折叠更多时间，聚焦是万能之法，一定要围绕自己的主线任务。
这句话听起来很残酷，但我们不妨诚实地盘点一下自己的日常工作。作为一个产品经理，我们一天8小时，有多少时间，是在做哪些重复的、有固定范式的技能型工作？
比如：
从1000条Review里，手动复制粘贴差评，做情绪分类和词频统计。
根据固定的SOP，整理每周的市场销量数据，填写周报。
为20个不同的SKU，按照卖点+场景+规格的公式，撰写五点描述。
这些工作重要吗？重要。但它们的核心价值高吗？不高。因为它们本质上是信息搬运和格式整理。这些，恰恰是AI能比我们做得快100倍，且不会感到疲惫和厌烦的工作。这就是那即将一文不值的90%，那什么才是那价值百倍的10%呢？
是那些定义问题、做出判断、建立框架的时刻。比如：
看完AI整理好的差评报告后，你敏锐地洞察到，用户抱怨太重的背后，其实是女性用户单手操作不便的深层需求。— 这是洞察力。
在两个同样有潜力的产品方向中，你基于对公司供应链优势和财务模型的理解，最终决定选择风险更低、周转更快的那个。— 这是决策力。
你为团队设计了一套全新的新品上市复盘SOP，让未来的所有项目都能规避同样的错误。— 这是构建体系的能力。
AI，正在把我们从繁琐的技能中解放出来，逼着我们去思考：我的主线任务到底是什么？我那10%不可替代的核心价值，又在哪里？
3，思维层：我们通过提升自己的提问能力、协作心态、学习速度和系统思维，来驾驭和赋能AI+，让它从一个强大的工具，真正成长为我们思想的延伸和事业的伙伴；
这句话，回答了我们应该如何应对这个变化的终极问题。我们过去学习一个新工具，心态是驾驭。我们想的是，如何把这个工具的所有功能都摸透，让它为我所用。这是一种人 > 工具的单向关系。但在AI时代，这种心态需要升级为赋能。我们和AI之间，是一种人和AI的双向共生关系。
我们来想一个场景：你现在要训练一个AI，帮你做用户需求洞察。
你的提问能力，决定了AI的思考深度。 你问这个产品有什么差评，它只能给你一堆差评列表；但你问请模拟一个35岁的、注重环保的母亲，在为她5岁的孩子挑选生日礼物时，会优先考虑哪五个产品特性，并说明理由，它给你的，将是一个全新的洞察视角。
你的系统思维，决定了AI的成长上限。 如果你只是零散地教它一些技巧，它就只是一个技巧集合；但如果你把你自己完整的市场洞察SOP、竞品分析框架、用户画像模型喂给它，你就是在赋能它，让它拥有和你一样的系统性思考能力。你不是在教它做什么，而是在教它如何思考。
所以，未来的核心竞争力，不再是我们个人掌握了多少信息，而是我们能否构建并训练出一个强大的AI分身。我们的成长，与我们所赋能的AI的成长，将深度绑定。这，就是我们接下来要一起探索的核心命题。
一：产品经理的自我觉察
业务决定流程，流程决定组织，组织决定岗位，岗位决定胜任力
当我们对AI有了这样一个全新的认知 — 它是一个镜像，一个需要我们去赋能的伙伴之后，一个更根本的问题就浮现了：AI这面镜子，到底要映照出什么？我们要赋能给AI的，又是什么？
在过去的几个月里，我看到很多朋友，包括我自己，都曾陷入一个误区：我们急于向外探索，想知道AI能做什么，想学会各种神奇的Prompt技巧。但这就像一个武林高手，拿到了一把削铁如泥的神兵利器，却忘了问自己一个最重要的问题：我的内功心法是什么？我的剑招，要指向何方？
AI越是强大，我们越需要向内看。因为AI能放大的，是我们已有的智慧；AI能加速的，是我们本就想去的方向。如果我们自己对我是谁、我要去哪、我能创造什么价值这些问题都是模糊的，那么再强大的AI，也只会放大我们的迷茫。
所以，在我们探讨如何用AI之前，我想先花一点时间，和大家一起回归原点，用一个亚马逊产品经理最真实的成长链路，来完成一次彻底的自我觉察。
我理解一个产品经理在亚马逊电商公司中最真实，最落地，最可行的成长路径是我们先基于公司的业务目标来定位使命，然后基于使命形成工作职责和问题清单，然后基于不断解决问题的过程把经验变成能力，然后基于长期的能力锻炼复盘和迭代变成优势，最后基于优势在不同的业务目标中持续拿到结果来创造价值；
这个路径应该是每个产品经理自我觉察的框架，才能意识到量变到质变，时间的力量，而不是简单的用一些工具或者方法论就能快速的成长。不管是工具时代还是AI时代，每个人从使命到价值的链路都需要扎实的业务历练和持续的迭代进化，走不了弯路，而且只有经历了不同阶段的成长，才能看到更真实的自己，更成熟的自己，更长期主义的自己，才能真正在AI时代和AI智能进行共创和协同进化。
这五个节点，构建了我们每个人的内核，只有把这个内核打磨得足够清晰、足够坚实，我们才能真正驾驭AI这股力量，而不是被它所吞噬。
1，产品经理的使命是什么 - 你的北极星指标
使命不是一句空洞的口号，而是你在这个组织里，被赋予的那个最关键、最可被量化的商业目标。很多产品经理认为，自己的使命是做出用户喜爱的产品。这句话没错，但它太模糊了，无法指导行动。在商业世界里，无法被量化的使命，约等于没有使命。
我们来看三个不同阶段的公司案例，理解赋予产品经理的使命有什么不同：
初创期公司： 产品经理的使命，可能是在未来6个月内，用有限的预算，打造出第一款能够实现月销1000件、且Review评分稳定在4.3以上的生存型产品。活下去，是最高指令。
成长期公司： 产品经理的使命，可能是带领团队，将户外花园工具这个垂直品类的年销售额从500万美金提升到800万美金，同时将净利润率维持在15%以上。规模与利润并重。
成熟期公司： 产品经理的使命，可能是在现有宠物用品红海市场中，开辟出一个具备高品牌溢价的宠物纪念品新赛道，并建立起该赛道的品牌心智。探索未来是核心。
所以，请大家思考一下，你当前在公司里，被赋予的那个最关键的、数字化的北极星指标是什么？把它写下来。这是AI未来理解你所有行为意图的第一性原理。
2，产品经理的职责是什么 - 你的问题清单
职责不是岗位说明书上的条条框框，而是为了达成使命，你需要主动去定义和解决的一系列核心问题。 明确了北极星指标（使命）之后，我们的职责，就是将这个大目标，拆解成一个个具体、可执行的问题清单。
比如针对初创型公司6个月内打造一款生存型产品这个使命。我们的职责清单可能包括：
市场定义问题： 我应该进入哪个细分市场，才能避开巨头，找到生存空间？
用户洞察问题： 这个市场的用户，最核心的未被满足的痛点是什么？
产品定义问题： 我应该开发一个什么样的产品，才能以最低的成本，精准地解决这个核心痛点？
供应链问题： 我如何找到能配合我小批量、快反应的供应商？
上市推广问题： 我如何规划前三个月的广告和推广预算，以最高效的方式完成冷启动？
一个优秀的产品经理，不是被动地接受任务，而是主动地定义问题。你的职责清单越清晰、越深入，你离使命就越近。这张清单，未来将成为你给AI下达指令的任务地图。
3，产品经理的能力是什么 - 你的工具箱
能力不是天赋，而是在解决上述一个个具体问题的过程中，被反复锤炼、并可以被SOP化的方法论集合。每一个问题，都对应着一种能力的构建。正是日复一日地解决这些问题，我们的能力工具箱才变得越来越丰富。
比如为了解决市场定义问题，我们逐渐掌握了竞品数据分析、品类生命周期判断的能力，并形成了一套自己的市场调研SOP。
比如为了解决用户需求洞察问题，我们学会了VOC评论分析、用户画像构建的能力，甚至能从一条差评中嗅到商业机会。
比如为了解决供应链问题，我们锻炼出了成本结构核算、供应商谈判的能力。
能力，是经验的沉淀，是可被复用的方法论。可以盘点一下，为了完成你的职责清单，你已经拥有了哪些能力工具？哪些还需要打磨？这个能力工具箱，就是未来你要教给AI的核心资产。
4，产品经理的优势是什么 - 你的长板
优势不是什么都会，而是在你的能力工具箱中，那几项你做得比大多数人好、能帮你建立差异化的长板能力。当我们具备了基础的能力后，成长就进入了下一个阶段：从补短板到锻炼长板。因为在AI时代，全面的六边形战士会被AI轻易取代，但拥有极致长板的专才，价值百倍。
比如同样是优秀的产品经理，优势可能完全不同：
A产品经理（数据驱动型）： 他的优势是极致的数据洞察力。他能从看似杂乱的广告数据中，敏锐地发现流量结构的变化，并以此指导产品迭代。他的决策，90%基于数据。
B产品经理（用户共情型）： 他的优势是超强的用户共情能力。他能通过几段用户访谈，就精准地捕捉到用户在特定场景下的情感需求，特别擅长打造非标品的情绪价值。他的决策，更多源于对人性的理解。
你的长板是什么？是你最热爱、最擅长、最能为团队带来不可替代价值的那项能力。找到它，聚焦它，然后all in。这块长板，将是你未来训练AI时，最核心的私有数据库。
5，产品经理的价值是什么 - 你的商业闭环
产品经理的价值不是说我很厉害，而是我们运用优势，持续地为公司达成使命，并创造可被衡量的商业结果的能力。
现在，我们把这五个节点串起来，形成一个完整的价值创造闭环：你承接了公司的[使命]，并将其拆解为一系列的[职责问题清单]。通过解决这些问题，你锻炼出了全面的[能力工具箱]，并从中打磨出了你独特的[优势长板]，最终，你运用这个优势，在不同的业务目标中，持续、稳定地拿到结果。无论是提升了销售额，还是开拓了新市场，亦或是建立了品牌壁垒。这时，你的价值才真正得以体现。
这个从使命到价值的链路，是每一个产品经理成长的必经之路，没有任何捷径。它充满了量变的积累和质变的等待，需要我们保持耐心和长期主义。而AI时代带给我们最大的礼物，就是将我们从那些重复性的、非核心的量变工作中解放出来，让我们能将100%的精力，聚焦于这个价值链条上那些最关键的、需要深度思考的节点上。
6，案例拆解应用 - Lenry团队实战经验
刚才我们探讨了从使命到价值的五个节点。现在，我想邀请大家和我一起，走进我们内部一个非标品团队的真实案例，看看这套自我觉察的框架，是如何在实战中落地的。这个过程，也是我们团队不断校准自己、找到核心竞争力的过程。
我们公司是一家传统贸易背景的亚马逊电商卖家，由于传统贸易的业务主要是美国市场的工艺品，所以供应链资源都是美线工艺品相关的资源，所以在早期2019年开始亚马逊电商业务就是以美国节日装饰品作为定位；
在发展的过程中我们发现对于美国消费文化的理解，消费者的审美洞察，社交媒体的流行趋势，这些都很难深入研究且落地的业务，但是我们又有资深美国传统线下商超的供应链资源，他们服务的美国商超客户非常擅长做产品方案，所以我们就调整了核心优势定位在市场的数据化调研能力，通过深入的市场销售数据的调研和产品分类，快速找到有供需红利的细分市场，然后找到专业的供应链资源去拿符合线上成本结构和用户喜好的商超客户的产品批量测款，再通过精细化运营管理和财务管理实现风险管理，反而成为了我们的优势；
后续发展过程中，我们继续把这个能力拓展到其他非标品品类，比如礼品品类，我们很擅长把通过市场调研找到优质的细分市场，然后拆解市场上热销产品的产品方法论，然后用供应链资源整合精细化运营去快速的跟随热销款和系列化开发，同时由于我们擅长方法论和数据调研，我们又可以把经验迁移到很多礼品细分品类，实现规模化。
基于这样的业务背景，我们构建了一套属于自己团队的觉察清单
我们的使命：成为市场机会的高效整合者
我们这个团队，早期也曾有过成为创意产品公司的梦想。但在实践中我们发现，我们团队的天赋基因，并不在于对美国本土文化的深度洞察和原创设计。强行去做，事倍功半。
于是，我们重新审视自己，发现了团队真正的两大核心资产：一是强大的美国线下商超供应链资源；二是对数据和流程的极致敏感度。
基于此，我们重新校准了我们的使命：不再是去创造需求，而是在数据驱动下，最高效地去整合并满足已经被市场验证过的需求。
这个使命非常具体，它意味着我们的所有工作，都必须围绕效率和确定性展开。它像北极星一样，指引着我们后续所有的决策。
我们的职责：一套五步法的机会转化漏斗
为了达成这个使命，我们把职责，固化成了一套清晰的、可被执行的五步法业务模型。这，就是我们团队的问题清单，也是我们的核心工作流：
侦察： 我们的首要职责，不是设计，而是侦察。用数据工具，系统性地扫描和筛选出具备高需求、低竞争、高利润潜力的细分市场。
拆解： 找到目标市场后，我们的职责是深度拆解头部产品，解构其成功范式、定价策略和利润角度。
转译： 接下来，是关键的转译环节。把线上拆解出的成功公式，与我们线下的供应链资源进行匹配，创造出既有市场验证基础、又有成本优势的优化版产品方案。
验证： 方案出来后，我们的职责是用小批量、多SKU的快速测试，以最小的成本去验证产品概念和市场接受度。
放大： 一旦验证成功，我们最后的职责，就是快速放大。通过精细化运营和供应链深度整合，快速抢占市场份额，完成收割。
这五个职责，构成了一个从机会发现到利润实现的机会转化漏斗。
我们的能力：四大核心能力的飞轮
要履行好这五个职责，我们团队必须构建并持续打磨四大核心能力。它们就像一个相互驱动的飞轮：
市场机会的敏锐捕手： 这要求我们具备强大的数据扫描和分析能力，能从海量信息中识别出供需失衡的蓝海信号。
产品方案的精准翻译官： 这要求我们不仅懂线上，更要懂线下供应链。能将抽象的市场需求，精准地翻译成工厂能听懂的、可实现的、且有成本优势的生产指令。
供应链资源的柔性匹配器： 我们不追求拥有某个工厂，而是追求拥有一个庞大的资源池，并能根据不同的产品方案，快速、灵活地匹配到最合适的供应商。
运营与财务的精细化管理者： 这是我们整个体系稳定运行的保障。强大的现金流管理和库存周转控制，确保了我们在快速测试和放大的过程中，风险永远是可控的。
我们的优势：数据与供应链的双螺旋
在构建了全面的能力之后，我们必须清醒地认识到，我们的长板到底是什么。我们坦诚地面对自己的不能：我们不是一个对前沿潮流和内容创意足够敏感的团队。让我们去做深度原创，去引领审美趋势，我们会非常吃力。
我们聚焦于自己的能：我们真正的优势，在于将数据分析和供应链整合这两个能力，发挥到了极致，并让它们形成了化学反应。这就像一个双螺旋结构：
数据端告诉我们应该做什么，为我们提供了方向的确定性。
供应链端则解决了如何高效实现的问题，为我们提供了成本和速度的确定性。
当这两者紧密结合，我们就拥有了用体系化的确定性，来对抗市场随机性的核心优势。我们总能比纯粹的设计驱动型团队，更快、更准、以更低的风险，切入到被验证过的市场中去。
我们的价值：构建低风险、高效率、可规模化的增长模型
最终，这个从使命到优势的完整链路，为公司创造了什么样的独特价值？
价值一：极低的试错风险。 我们的侦察-验证模型，确保了我们的大部分资源，都投入到了高成功率的项目上。我们不赌博。
价值二：极高的决策效率。 我们不创造需求，我们只响应需求。这让我们省去了大量的市场教育成本和内部争论，决策链条极短。
价值三：可被规模化的增长。 我们的核心资产，不是某一款产品，而是这套可被不断复制的五步法业务模型。这意味着，我们可以通过将这套模型应用到更多不同的细分市场，来实现公司的规模化增长。
而我们未来的护城河，也因此变得清晰：在持续优化这套流程的同时，不断深化与核心供应商的关系，最终在非标品领域，构建起我们的总成本领先策略。这，就是我们这个团队，为公司创造的长期价值。
要将这套业务能力真正落地到实际经营拿到持续的市场结果，最核心的三个能力聚焦点是：
1，以用户需求洞察为导向的细分市场分类能力
2，以商业竞争洞察为导向的市场数据解析能力
3，以本质问题洞察为导向的产品方案拆解能力
而这三个板块的能力进化就是我们团队的ALL IN AI
二：AI如何赋能产品经理的能力成长
通过解构日常工作，重新认知自身能力，并找到AI的嵌入点来放大你的核心价值
通过第一部分的自我觉察，我相信大家对自己的使命、职责和能力优势，都有了一个更清晰的认知。我们每个人，都处在这条成长链路的不同节点上。现在，我们来回答那个最核心的问题：AI，到底如何赋能我们的成长？
在探讨具体方法之前，我想先破除一个常见的误解。很多人把AI看作一剂万能药，认为它能包治百病，解决我们所有的问题。于是，我们看到AI能写文案，就都去学文案；看到AI能画图，就都去学画图。但这其实是本末倒置。一个更有效的思路，是把AI看作一剂精准靶向药。它的作用，不是让你变得全能，而是精准地作用于你当前阶段最关键的能力瓶颈或最有价值的优势长板，然后将其极度放大。
换句话说，不是AI决定我们学什么，而是我们自身的成长阶段和业务需求，决定了我们应该如何使用AI。AI会如何放大10%的技能价值，弱化90%的技能价值，要理解这个问题的本质，我认为先要理解清楚我们产品经理具体有哪些工作清单，然后理解不同工作清单对应是什么属性以及需要的能力结构是什么，然后理解这个能力结构在业务决策中有什么价值区别，最后才能找到最有价值的能力去让AI辅助我们进化和成长。AI能帮助我们做很多事情，但是我们应该先做好优先级，把最有价值的事情投入更多的AI生产力和AI学习，才能真正的超越别人。
任何一个产品经理的成长过程都是分阶段的，不是一步到位的，所以产品经理的成长需求画像应该是多元化的，而不是一个标准的画像，所以不能用一套AI学习的框架和标准去限定所有人的成长方式，而是要剖析在不同的成长阶段，我们的工作流程，工作内容属性，能力结构要求，对业务的决策价值的差异性，每一个产品经理只要找到自己的AI赋能的生态位就可以，而不用去羡慕其他不同阶段的产品经理的AI生态位。
所以，在这一部分，我不会给大家一套标准的AI学习框架。相反，我将提供一个自我诊断的框架，帮助大家梳理自己的日常工作，找到属于你自己的、独一无二的AI生态位。
两年前一位年销售额几十亿的产品大佬分享给我关于产品经理价值的思考让我受益匪浅：优秀的产品经理就是有核心品线，能深度分析市场情况，找到合理的产品定位以及核心卖点，知道如何整合到人和供应链资源为自己所用，从提出想法到最终产品落地能独立操作的人才。
这句话是一个结果导向的总结，但是很好的拆解了产品经理的工作内容体系和市场价值评估体系，我们在每个环节上如何利用AI来降本增效，接下来我们也一起通过五个步骤，完成一次工作流的自我解构。
1，产品经理的工作流程清单梳理 - 你的时间账本
在谈论价值之前，我们必须先诚实地面对我们的现状。 第一步，请大家拿出一张纸或打开一个文档，我们来做一个简单的练习：把你昨天，或者过去一周，所有做过的工作事项，尽可能详细地罗列出来。
比如一个初级PM和高级PM的对比清单：
初级PM的一天： 整理竞品销量周报、从Review里找5个差评、跟进美工出图进度、写新品的五点描述、测试样品功能、回复运营关于产品规格的问题……
高级PM的一天： 复盘上季度品类财务数据、与供应链开会讨论新材料成本、定义下个季度核心新品的产品需求文档（PRD）、和运营一起探讨新市场的进入策略、给团队做一次竞品分析培训……
这个过程，就像是为你的工作时间记一本流水账。请尽可能地诚实和详细，因为它将是我们后续所有分析的基础。你把时间花在哪里，你的价值就在哪里。
2，工作流程清单的属性归纳分类 - 区分体力活与脑力活
将繁杂的工作进行归类，是找到优化空间的第一步。现在，我们为这份清单上的每一项工作，打上两个属性标签之一：
A类 - 重复性执行（体力活）： 指那些有固定流程、标准明确、不需太多创造性思考的工作。
B类 - 创造性决策（脑力活）： 指那些需要分析、判断、洞察、沟通和创新的工作。
比如回到我们刚才不同PM的工作清单例子：
整理销量周报 → A类
撰写五点描述（如果是套用模板）→ A类
定义新品PRD → B类
探讨新市场进入策略 → B类
请大家计算一下，在你所有的时间里，A类工作和B类工作的占比分别是多少？这个比例，直接反映了你当前的工作价值密度。 AI时代，我们的目标，就是将A类工作的占比，无限压缩。
3，工作流程清单对应的能力结构 - 你的技能树
将工作属性与第一部分的能力模型进行映射，看清自己的能力现状。每一项工作，都对应着一种能力的运用。我们把这些能力归纳为三个层次，构成我们的技能树：
执行层能力： 信息搜集、数据整理、内容撰写、沟通跟进等。（主要对应A类工作）
分析层能力： 数据分析、用户洞察、竞品拆解、逻辑推理等。（介于A类和B类之间）
决策层能力： 战略定位、产品定义、资源协调、体系构建等。（主要对应B类工作）
我们可以发现，初级PM的工作，大量消耗在执行层；而高级PM，则将主要精力投入在分析层和决策层。 这张技能树，清晰地展示了你的能力结构。你的成长路径，本质上就是将你的能力重心，从执行层，不断向上迁移到分析层和决策层的过程。
4，能力结构在业务决策中的价值 - 你的价值杠杆
不同层次的能力，对业务结果的影响力（杠杆效应）是完全不同的。现在，我们来探讨最关键的一点：不同层次的能力，对业务决策的价值有多大？
执行层能力的价值：提升效率。你能更快地整理好一份报告，但报告本身不会带来决策。它的杠杆效应是 1倍。
分析层能力的价值：提供洞察。你能从报告中发现一个竞品被忽略的痛点，这个洞察可能带来一个价值百万美金的产品机会。它的杠杆效应可能是 10倍。
决策层能力的价值：定义方向。你决定公司进入一个全新的、具备长期潜力的新赛道，这个决策可能影响公司未来三年的发展。它的杠杆效应可能是 100倍。
这就是开篇所说的，AI让90%的技能（执行层）价值被稀释，而让10%的技能（分析层、决策层）价值百倍。因为AI可以轻易地帮你完成1倍杠杆的工作，但10倍和100倍杠杆的价值，必须由你来创造。
5，AI在能力结构系统的生态定位 - 你的AI赋能优先级
基于以上分析，我们就可以为自己量身定制AI的学习和应用策略。
策略一（对所有人适用）：用AI外包你的A类工作。
行动指南： 首先把你清单上所有的A类工作（重复性执行），列为AI自动化的最高优先级。学会用AI写周报、整理评论、撰写初稿。目标是把这部分时间占比从60%降到10%。
策略二（个性化选择）：用AI强化你的B类工作。
情景一（如果你是初级PM）： 你当前的核心任务是提升分析能力。那么，你的AI学习重点，应该是如何训练AI帮你做更深度的竞品分析和用户洞察，让它成为你的数据分析师，帮你更快地向分析层跃迁。
情景二（如果你是高级PM）： 你已经具备了很强的分析和决策能力。你的AI学习重点，应该是如何将你的决策模型和战略框架教给AI，让它成为你的战略参谋，帮你做更大范围的市场扫描和机会预判，放大你100倍的价值杠杆。
所以看到了吗？我们不是在盲目地学习AI，而是在有策略地、有优先级地，将AI嵌入到我们自身的成长路径中。每个人，都可以根据自己的时间账本和技能树，找到最适合自己的AI生态位。
6，案例拆解应用 - Lenry团队实战经验
通过第一部分的自我觉察，我们为这个团队定义了清晰的内核。现在，我们进入更具挑战性的第二板块：AI，到底如何赋能这个团队的成长？
我们不谈空泛的理论。我将直接把我们这个非标品团队的日常工作，用一个自我诊断的框架，梳理它的工作流，找到它最有价值的能力杠杆，并最终定位出每个人、每个阶段，最精准的AI生态位。
1. 我们的工作流程清单：解构五步法的时间账本
我们先来记一本时间账本。我们团队的核心工作，都围绕着那套五步法展开。我们来看看，在没有AI深度介入之前，一个产品经理的时间都花在了哪里：
侦察阶段：
手动操作多个工具，下载不同维度的市场数据。（耗时：3-5小时/市场）
在Excel里清洗、筛选、整合海量数据表格。（耗时：2-4小时/市场）
拆解阶段：
手动浏览TOP100竞品的Listing，逐条复制粘贴核心卖点和参数。（耗时：4-6小时/市场）
逐一阅读上千条Review，手动给差评打上质量问题、设计缺陷等标签。（耗时：5-8小时/市场）
转译阶段：
根据市场分析，撰写标准化的产品需求文档（PRD）初稿。（耗时：2-3小时/产品）
与多个1688供应商沟通，进行初步的成本询价和可行性评估。（耗时：3-5小时/产品）
验证阶段：
为测试SKU撰写Listing文案和A+初稿。（耗时：2-4小时/SKU）
监控新品的初期广告数据和销售表现，整理日报。（耗时：1小时/天）
放大阶段：
基于验证后的数据，制定详细的备货和推广计划。（耗-时：4-6小时/产品）
与运营、供应链团队进行多轮会议，对齐项目目标和执行细节。（耗时：不定）
2. 属性归纳：哪些是正在贬值的90%？
现在，我们用A/B分类法来审视这份清单：
A类 - 重复性执行（体力活）： 几乎所有的数据下载、复制粘贴、信息整理、初稿撰写工作，都属于A类。在我们这个模型里，一个产品经理超过60%的时间，都被这些A类工作所占据。
B类 - 创造性决策（脑力活）：
从100个备选市场中，判断出哪3个最具供需失衡的潜力。
在拆解之后，精准地提炼出竞品的成功公式和致命软肋。
在转译时，敏锐地判断出哪个供应链方案，能在满足市场需求和控制成本之间，达到最佳平衡。
在验证后，果断决策是放大还是放弃。
这不足40%的B类工作，决定了我们整个业务模型的成败。 这，就是我们那价值百倍的10%（核心技能）。
3. 能力结构映射：你的价值，体现在哪一步？
这些工作，精确地对应了我们团队的四大核心能力。但不同层级的产品经理，在其中的价值贡献是完全不同的：
执行层（初级产品经理）： 主要负责五步法中的数据采集和信息整理工作。他们是敏锐捕手的眼睛和耳朵，是精准翻译官的笔和纸。
分析层（中级产品经理）： 主要负责对采集来的信息进行解读和判断。他们需要从杂乱的数据中提炼出洞察，形成初步的产品方案。
决策层（高级产品经理/负责人）： 主要负责在关键节点上做出选择和拍板。比如，在转译后，从三个备选方案中，选定最终的那个；在验证后，决定投入多少资源去放大。
成长，就是将你的能力重心，从执行层不断向上迁移的过程。
4. 价值杠杆分析：我们模型的核心驱动力在哪里？
我们这个五步法模型中，不同环节的价值杠杆效应是天差地远的：
1x杠杆（效率基础）： 侦察和拆解阶段的数据整理工作。做得再快，也只是提升了效率，本身不直接创造利润。
10x杠杆（价值核心）： 转译阶段。这是我们整个模型最关键的化学反应环节。将线上的数据洞察，与线下的供应链现实，进行创造性的、最优化的结合 - 这个能力，是AI短期内最难替代的，也是我们团队的核心壁垒。
100x杠杆（战略决策）： 放大阶段的决策。决定将公司的核心资源（资金、团队、流量）押注在哪一个被验证过的SKU上，这个决策的质量，直接决定了公司的年度利润。
5. AI的生态定位：为不同阶段的你，定制AI强化方案
基于以上诊断，我们终于可以为团队里的每一个人，量身定制他的AI赋能优先级了。
方案一：针对执行层的初级产品经理
核心目标： 将你从60%的A类工作中解放出来，让你有时间去学习和思考分析层的问题。
AI生态位：超级执行助理
行动指南：
自动化你的侦察和拆解流程： 训练AI帮你自动抓取数据、清洗表格、批量分析评论并生成标准化的市场洞察报告初稿。
你的任务： 不再是制作报告，而是审核和解读AI生成的报告。你必须思考：AI给出的这个结论，背后的逻辑是什么？数据源可靠吗？我能从中发现什么新的洞察？
核心价值： AI帮你完成了量变的积累，让你能将100%的精力，投入到质变的思考中。
方案二：针对分析/决策层的高级产品经理
核心目标： 将你从常规的分析判断中解放出来，让你能聚焦于100x杠杆的战略决策和体系优化。
AI生态位：初级投资分析师
行动指南：
模型化你的转译逻辑： 将你过去所有关于成本核算、供应链匹配、产品方案评估的决策逻辑和判断标准，整理成一个模型，去训练AI。
AI的任务： 当团队提交一个新的市场机会时，让AI先基于你的模型，进行第一轮的可行性评估和方案筛选，并给出A/B/C三个备选方案及优劣势分析。
你的任务： 不再是从0到1地思考方案，而是在AI给出的高质量备选方案中，进行最终的战略决策。同时，将更多精力投入到优化整个五步法流程本身，以及开拓更优质的供应链资源上。
通过这样的方式，我们每个人，都能在自己的成长路径上，找到AI这个最强大的杠杆，去撬动百倍的价值。这，才是AI赋能的真正意义。
三：产品经理如何赋能AI的价值创造
我们的目标，不再是追求个人的效率极限，而是要创造一个可复制、可进化、与组织共生的智能体
通过前面的自我诊断，我相信大家已经找到了自己的AI生态位，明确了应该优先让AI在哪些方面赋能自己的成长。现在，我们进入最后一个，也是我认为最具颠覆性的板块：我们，如何反过来去赋能AI，让它为企业创造更大的价值？
在开始之前，我想请大家思考一个场景：你是一位非常优秀的产品经理，你花了五年时间，打磨出了一套独一无二的、极其高效的市场洞察方法论。这套方法论，是你的核心竞争力。但问题来了：你如何将这套能力，规模化地复制给你团队里的其他五位产品经理？
过去，我们能想到的方法是：开会、培训、写SOP、手把手地带。但这个过程，效率低、易失真，而且极度消耗你的时间和精力。你的个人能力，很难高效地转化为组织能力。而AI，为我们提供了一个全新的、革命性的解决方案。
我们可以不再把AI仅仅看作我的AI - 一个提升我个人效率的私人助理。我们可以开始构建我们团队的AI - 一个承载了整个团队最优秀思考模型和工作范式的数字员工或中央大脑。它的成长，不再依赖于某一个人的精力，而是可以吸收整个组织、甚至整个行业的智慧，持续进化。这个过程，就像是亲手培养一个不知疲倦、记忆力无限、且绝对忠诚的超级人才。当AI成为人才的这一刻，它对企业的价值，才会真正产生质变。
那么，如何才能把AI培养成这样的人才呢？这同样不是一蹴而就的。我将这个养成过程，拆解为三个循序渐进的阶段：形似、神似和魂似。不同的团队，可以根据自身的资源和阶段，选择从哪一步开始。
1，第一阶段：基础层训练 - 形似
让AI成为一个合格的执行助理，掌握你所有的工作范式和知识背景
这个阶段的目标，是让AI完美地复制你的行为范式，把你从所有A类（重复性执行）工作中解放出来。 形似阶段，我们的目标是训练一个高效执行助理AI。它不需要会思考，但必须100%精准地执行你的指令，并且输出的格式、口吻、风格都和你一模一样。
训练方法与投入（低成本方案）：
知识库投喂： 你不需要昂贵的系统。把你所有的工作模板（周报模板、竞品分析表）、SOP文档、过往的优秀报告和文案，整理成一个本地的知识库（比如用Notion或飞书知识库）。
Prompt工程： 通过精心设计的Prompt，调用这些知识。例如：请你扮演我的助理，根据我知识库里的【周报模板】，帮我整理附件中的【销量数据】，并生成一份周报初稿。请注意，报告的结论部分要使用我过往报告中的【三段式】口吻。
这个阶段的投入最低，几乎零成本，但效果立竿见影。它能帮你节省至少50%的重复性工作时间，让你能聚焦于更有价值的思考。这是所有团队都可以，也应该立刻开始做的第一步。
2，第二阶段：能力层训练 - 神似
让AI从模仿行为到模拟思考，掌握你的决策模型和分析能力。
这个阶段的目标，是让AI开始模拟你的思考过程，在你进行B类（创造性决策）工作时，为你提供高质量的分析和建议。 神似阶段，我们的目标是训练一个初级产品分析师AI。它不仅要知道做什么，更要理解为什么这么做。
训练方法与投入（中等成本方案）：
决策模型投喂： 你需要将你隐性的决策逻辑显性化。比如，把你过往所有新品立项决策会议纪要、竞品SWOT分析文档、用户画像构建模型，整理并投喂给AI。
Fine-tuning（微调）： 这个阶段，需要借助一些更专业的AI平台或工具（如一些支持模型微调的AI应用），用你自己的决策数据集对通用大模型进行微调，让它更懂你的业务。
这个阶段的投入更高，需要你投入大量精力去梳理自己的思考模型。但它的回报是巨大的：你拥有了一个能7x24小时帮你做初步分析和筛选的分身，极大地提升了你的决策效率和质量。
3，第三阶段：价值层训练 - 魂似
让AI超越你，与公司目标同频共振，成为一个能主动探索和创造价值的战略伙伴。
这个阶段的目标，是让AI超越你个人，成为一个能与公司战略同频共振，并能主动创造价值的组织大脑。魂似阶段，我们的目标是构建一个战略机会探索AI。我们不再是给它一个具体的问题，而是给它一个宏大的目标。
训练方法与投入（高成本/组织级方案）：
多维数据整合： 这需要组织层面的投入。将公司的财务模型（利润率要求、现金流目标）、年度战略规划、所有历史项目数据、甚至链接行业内的专业知识库（如材料科学、设计趋势等），整合成一个统一的数据基座。
Agent智能体构建： 基于这个数据基座，构建能够自主规划、执行、反思的AI Agent。你可以给它下达一个指令：请在未来三个月内，持续监控全球家居装饰市场，寻找符合我们公司环保、高毛利战略，且当前市场竞争度较低的新品类机会，并每周生成一份机会简报。
这个阶段，对大多数团队来说可能还比较遥远。但它指明了AI应用的终极方向。未来，最强大的企业，可能不是拥有最多人才的企业，而是拥有最强大、学习能力最强的组织AI大脑的企业。它能将行业内最顶尖的专家的公开分享和思考框架，都内化为自己的能力，为我所用。
从‘形似’的执行助理，到‘神似’的分析师分身，再到‘魂似’的组织大脑，这是一条清晰的、可被实践的AI养成路径。它告诉我们，赋能AI的过程，本质上就是我们梳理自己、沉淀智慧、构建体系的过程。AI这面镜子，最终照见的，是我们自己想要成为的样子。
四：最后的回顾与展望 - 你的内核，便是AI的边界
我们的分享到这里就接近尾声了。我们花了一个多小时的时间，一起完成了一次从内向外的探索之旅。让我们花几分钟，快速回顾一下我们今天走过的路径。
首先，我们进行了一次彻底的自我觉察。我们探讨了产品经理从使命、职责、能力、优势到价值的完整成长链路。我们强调，在拥抱AI之前，我们必须先清晰地回答我是谁、我的内核是什么。因为这个内核，决定了我们能为AI这面镜像，提供一个怎样清晰的影像。
然后，我们构建了一套自我诊断的框架。我们通过梳理工作清单，归纳工作属性，映射能力结构，最终找到了属于我们每个人的AI生态位。我们明白了，AI的应用不是千篇一律的，而是要像精准靶向药一样，优先作用于我们当前阶段最有价值、最需要突破的地方。
最后，我们展望了一条AI养成的路径。我们探讨了如何通过形似、神似、魂似三个阶段，将AI从一个提升个人效率的助理，一步步培养成一个承载组织智慧、能与我们共创价值的伙伴。我们看到了一个激动人心的未来：我们的个人智慧，将有机会通过AI，沉淀为企业永续的数字资产。
走到这里，我想回到我们最初的那个问题：在AI时代，产品经理的价值到底是什么？我想，答案已经蕴含在今天的分享里了：
AI可以替代我们90%的重复性技能，但它无法替代我们定义使命的初心；
AI可以帮我们处理海量的信息，但它无法替代我们洞察人性的温度；
AI可以为我们提供无数的解决方案，但它无法替代我们做出取舍的勇气和承担责任的担当；
AI可以模拟我们的思考，但它无法替代我们持续学习、自我迭代、构建全新思维模型的渴望。
我们自身的认知深度，就是我们赋能AI的能力边界。所以，不要焦虑于AI会取代谁，而要去思考，我该如何成长，才能成为那个值得被AI镜像和放大的人。工具终将迭代，浪潮也终会起落。但我们通过深度思考和不懈实践，在内心构建起来的那个坚实的、清晰的、充满力量的内核，将是我们穿越一切周期的竞争力。
以上分享内容来源2025年10.12号观复研习社线下闭门大会的分享，希望给大家一些思考的启发，线下闭门会议的更多主题相关的完整内容在下方链接中，分享给大家学习思考，2026年继续一起探索一起进步。
10.12《AI+深度应用》-观复研习社线下闭门会第二期
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