当工程师试图用AI取代产品经理，一场新的职场围猎开始了
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编者按：别盲信“一个人就是一支队伍”。当PM、设计和开发都试图用AI“干掉”对方，企业面临的最大风险并非岗位消失，而是陷入“单人+AI”的决策孤岛。文章来自编译。
软件工程师、产品经理和用户体验（UX）设计师各自都在设想着这样一个未来：自己的贡献日益增强，而他人的贡献似乎日渐式微。每个人都渴望看到人工智能（AI）如何扩展自身的能力和影响力。围绕这一转变的兴奋情绪，有可能重蹈一个覆辙：制造“烟囱”（silos，指信息孤岛）。这一次，是一个人与 AI 助手（agents）在孤岛上工作。“烟囱”是很少能催生出色产品的。真正的机遇在于结合人类的优势，在智能工具的引导和增强下，在思想多元的思考者之间建立更丰富的协作。
一个正在浮现的未来：工程、产品管理（PM）和用户体验（UX）团队如何看待自己使用 AI 来构建 AI 产品
上周，我跟一位软件开发经理交谈，他的话给我留下了深刻印象。他设想了这样一个未来：AI 助手可以扫描并分析在线反馈，编写产品需求，然后使用“vibe coding”（基于感觉/氛围的编程）来做出一个可行的原型。这一切都在几小时内完成。在那个世界里，像产品经理和用户体验设计师这样的角色似乎变得多余了。
有这种想法的不止他一个。产品经理们也分享过类似的想法，希望简化工作流程，减少与用户体验和技术团队的谈判周期。设计师们也表示，有了合适的 AI 助手工具，他们可以自己搞定一切。我理解他们的观点。在不久的将来，任何人，无论是用户体验设计师、产品经理、软件工程师，甚至是科技行业之外的人，都将能够使用 AI 工具，以前所未有的速度将反馈、编写需求和构思原型综合到一起。大家利用 AI 来扩展能力、创造更大影响力，这是不可避免的。指望别人不在你的领域使用 AI 工具，完全不现实。
不过，当人人都在用 AI 开发产品时，总有人会脱颖而出。这不在于使用了哪些 AI 工具，而在于怎么用。就像人人都会开车，但能赢得 F1 大奖赛只有少数。
我将从以下三个角度阐述我的想法：
A. 每种角色可提供的独特价值
B. 趋于融合的角色
C. AI 时代的协作
A. 每个角色的独特价值：他们会被取代吗？
我用的是 EPOCH 框架，这个框架衡量的是 AI 难以复制的五种人类能力：
共情力（Empathy）：情商及理解他人。
存在感（Presence）：建立人脉和联系。
见解力（Opinion）：判断力和道德决策。
创造力（Creativity）：想象力和创新。
希望力（Hope）：愿景和领导力。
以下是我的发现。
三种角色 EPOCH 得分分布图，由 Chat GPT 5 生成
A. 用户体验（UX）设计师的 EPOCH 平均分最高，这表明他们有更高的情感满足感和目标驱动感。他们在“共情力”和“创造力”方面得分很高，具有强烈的“以人为本”的元素，这是 AI 难以复制的。AI 可以生成设计原型、分析用户行为并提出设计改进建议，但人类的创造力和共情力仍然不可替代。
B. 产品经理（PM）紧随其后，得分略低，这反映出他们既有领导成就感，又承受了一定的工作压力。他们在五种能力上都拿到了高分，属于高度依赖人类且难以自动化的角色。AI 可以协助进行数据分析、市场研究和项目跟踪，让产品经理能够专注于战略决策和团队领导。
C. 软件工程师在“创造力”和“见解力”方面得分较高，在“共情力”和“存在感”方面得分中等，所以他们也不易被自动化取代，但非常适合由（AI）助其一臂之力。AI 可以自动执行重复的编码任务、优化算法并协助调试，使让工程师能够专注于复杂的问题解决和系统设计。
按照这个框架，对共情、判断或创造力需求较弱的任务更容易被自动化（比方说涉及信息收集、总结、常规起草、文档处理、分类的任务）。但在短期内，这三种角色都不容易被 AI 取代。不过，这里的每一种角色都可以利用 AI 来提高效率。这也许就是为什么这些角色之外的人会认为他们可以被取代，以及为什么有些人相信自己能在 AI 的帮助下取而代之。
B. 这些角色是不是正走向融合？
是的，原因主要有两个：
1. 我们开发的产品在转变。产品类型的每一次重大变化都会重塑我们的工作方式。当实体商品让位于软件时，出现了像用户体验（UX）和前端这样的新角色。随着智能本身成为产品，焦点从设计用户界面转向设计“人机（AI）系统”。新的设计问题变成：AI 应该自主做什么？哪些应该仍由人类控制？人机之间应该如何安全交接？这个问题会重新分配产品经理、用户体验设计师和工程师的职责。
2. 都能使用了相似的 AI 能力。随着 AI 工具拉平了竞争环境，它们可以帮助缩小个体之间的技能差距。那篇是刚接触产品工作的人，也能在 AI 的帮助下起草一份可靠的需求文档。这同样适用于不同学科。
角色融合后可能会负责哪些事情
这个融合的角色可以统一目前分散在产品经理、用户体验和工程团队的职责：
1. 人机任务划分：定义哪些由 AI 自主处理，哪些需要人类控制。
2. 交互与解释设计：设计 AI 的决策如何呈现、解释和纠正。
3. 模型生命周期治理：跟踪模型指标，负责版本控制、评估和回滚。
4. 数据和反馈工程：确保用户交互能产生有意义的学习信号。
5. 体验与性能集成：平衡易用性、系统约束与产品的产出。
对于初创公司或小型团队来说，这种融合可以让端到端决策变得更快。对于大型企业来说，传统结构可能会持续更久，但随着时间的推移，主导权将转向那些管理“人机契约”的人，而不是那些编写产品需求文档（PRD）或创建线框图（wireframes）的人。
新的风险：人 - 智能体烟囱
这种融合也带来了风险：
1. 过度依赖 AI。哈佛商学院发现，一旦顾问在超出 AI 能力范围的地方还使用AI，准确率马上下降了 19 个百分点。具备辨别能力的人类专家对于判断 AI 的对错仍然至关重要。
2. 缺乏 AI 素养。滥用 AI 或不理解何时以及如何应用AI，可能导致不理想的结果。经验、培训与领域知识仍然至关重要。
3. 思想的同质化。AI 的模式驱动特性会减少创造力和思想的多样性。防止千篇一律将是一个新的挑战。
C. AI 时代的协作
AI 的真正优势在于人们如何利用它来连接不同观点，并将集体智慧转化为有意义的创新。哈佛商学院的研究表明，AI 增强型团队能更有效地沟通，并减少“烟囱思维”。麻省理工学院斯隆管理学院的研究补充说，AI 是人类协作的补充，但不能取代人类写作。最成功的团队将共情力、创造力和技术精度与 AI 的速度和规模融为一体，就像《星际迷航》里面的舰队成员一样。每个成员都有独特的优势和深厚的专业知识。他们都依赖先进的 AI，但他们的成功取决于他们之间如何协调、辩论和互相信任。
《星际迷航：奇异新世界》第三季第五集。从左到右：安松·蒙特（Anson Mount）饰演派克船长（Capt. Pike），梅丽莎·纳维亚（Melissa Navia）饰演埃丽卡·奥尔特加斯（Erica Ortegas），丹·让诺特（Dan Jeannotte）饰演萨姆·柯克（Sam Kirk），卡罗尔·凯恩（Carol Kane）饰演佩利亚（Pelia），马丁·奎恩（Martin Quinn）饰演斯科蒂（Scotty），出自《奇异新世界》第三季第五集。
当团队专注于以下原则时，这种新型协作可能就能蓬勃发展：
共享心智模型
确保所有团队成员，包括人类和他们的 AI 工具，都理解目标、角色、交接点和期望。理解不对齐是高效团队合作的最大障碍之一。
清晰的决策权重和控制权
当人们不知道 AI 有多大的自主权，或者决策是如何制定时，信任就会受到侵蚀。共享提示词（prompts）、数据源和 AI 助手的假设有助于建立信心。
透明度和问责制
能够解释其推理过程、显示置信水平并允许人类干预的 AI 助手，可以减少盲目信任和孤立感。鼓励 AI 总结它们是如何得出结论的，以便团队可以共同验证和学习。
跨角色沟通
AI 可以快速产出结果，但团队仍然需要就背景、权衡和意图进行对话。创新来自于整合多种观点，而不仅仅是更快的独立工作。
维护创造力和多样性
一些研究警告说，当人人都孤立地使用相同的 AI 工具时，会存在同质化的风险。通过鼓励人们试验、挑战假设，并用自己的视角重新诠释 AI 的输出来保护创造多样性。
对于设计师而言，要开始用 AI 分析行为模式、探索设计空间并生成替代方案。继续精心设计深思熟虑的人机交互模式（如交接、回退、覆盖、置信度显示、语气/风格）。用 AI 更清晰地可视化交互，更快地测试想法，并从用户数据中发现隐藏的洞察。不断打磨你的技艺，有目的地引导你的 AI 工具，并无畏地开展协作，从而创造出大家真正喜爱的产品。
译者：boxi。
