# 科技评论
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成为 AI 时代的产品经理 01｜产品经理哪些活被 AI 接走了，哪些活反而更值钱
这是「成为 AI 时代的产品经理」系列的第一篇。2026 年不少 AI PM 岗位的 JD 把「会写 PRD、会画原型、会做看板」从硬要求里删了，换成三件作品。能被 AI 接走的活正从招聘要求里掉出去，剩下的门槛是只有人能干的那部分。这一篇把「被接走的」和「更值钱的」两栏对照着摆出来，作为整个系列的总纲。
尼克斯夺冠，主帅 56 岁却没打过 NBA：AI 时代，中老登的再就业藏在这条规律里
尼克斯 52 年来第一次夺冠，捧杯的主帅迈克·布朗 56 岁，执教尼克斯第一个赛季就拿了冠军，而他自己一个 NBA 球都没投过。把整个联盟拉开看：场上跑的球员二十出头，场边拍板的清一色是老登，五十到七十多。球员卖的是腿，教练卖的是判断，这两样朝相反方向衰老。这条规律正好解释了一件让很多人焦虑的事——AI 时代，中老登怎么再就业。
16 个资深程序员用 AI 编程，以为快了 20%，其实慢了 19%
METR 的随机对照实验，16 个资深开源程序员在自己平均维护了五年的项目上做真实任务，用 AI 的那组慢了 19%。但更要命的是另一半：他们事前预测 AI 能提速 24%，干完、亲身经历了变慢之后，仍然以为自己快了 20%。体感和实际差了快 40 个百分点，方向还是反的。作为一个天天拿团队产能估计去排期、报工期、撑预算的人，我想说清楚这个错觉是怎么来的、在哪成立、又是怎么一路渗进我们这行所有跟 AI 有关的决定里的。
Altman 说漏了嘴：一半的「AI 裁员」是装出来的
卖 AI 卖得最凶的人，亲口承认了一件大家心照不宣的事。Sam Altman 说，很多公司所谓的「AI 裁员」其实是 AI washing——本来就要裁的人，甩锅给 AI 显得体面。更微妙的是，他几个月后又说自己「很高兴猜错了」，当初担心的失业潮并没有到来。一边是 2026 年十几万科技岗位以 AI 之名消失，一边是 AI 头号推销员说这事被夸大了。这中间的落差，才是真正值得看的东西。
华尔街开始抛售软件股，因为产品现在可以一句话搓出来
Jefferies 刚把 Workday、DocuSign、Monday.com、Freshworks 集体下调到 Hold，理由直接写「AI 颠覆风险」。软件股今年跌了 30% 到 55%。市场在赌一件事：当一个产品的功能可以被 AI 一句话复制出来，靠卖功能收订阅费的生意就不再值钱了。问题不是软件会消失，而是软件里「值钱的那部分」正在搬家——从功能本身，搬到判断、品味、分发和信任上。看不懂这次搬家的人，会跟着估值一起跌。
80% 的公司为 AI 裁了人，却没换来回报——他们把 AI 的用途搞反了
Gartner 调研了 350 家年收入超 10 亿美元的公司，约 80% 因为 AI 裁了人。但裁了人的公司，拿到回报的概率，并不比没裁的高。裁员腾出了预算，没腾出回报。原因很简单：他们把 AI 当成替代人的省钱工具，而 AI 真正值钱的地方，是放大人的判断。把人当成本砍掉，砍掉的恰恰是产生回报的那部分。
从无招到周靖人：阿里有最好的 AI，也有最狠的执行，唯独缺判断
一周之内，无招被请出钉钉，又传出首席科学家周靖人要走，距他上任只有六天。阿里很快否认了周靖人的传闻，但今年通义团队核心一个接一个离开是实打实的。把这些放在一起看，会发现一件反常的事：阿里拥有中国最强的 AI 模型，也拥有最不要命的执行文化，可它的技术骨干和产品主帅都在流失。问题不在技术，不在执行，在那个谁都补不上的位置：判断。
AI 会骗你，这恰恰是你的价值所在
6 月，KPMG 一份关于 AI 的报告被扒出满是 AI 幻觉，45 条引用里只有 5 条指向真实来源。一份讲 AI 的报告，自己被 AI 骗了。AI 会骗你，而且骗得一本正经，这不是它的 bug，是它工作方式的一部分。正因为它会骗你，那个负责识破、校验、签字的人才不可替代。而想把这件事做省、做快，你反而必须用最好的 AI。
无招离开钉钉：他不是输给了那篇离职长文，是输给了瞎忙
437 天，下地调研、满意度从 30% 拉到 80%、行军床、盯着飞书大楼的熄灯时间，无招的勤奋是真的。但钉钉 ONE 四个月上线、三百万日活、留存断崖、十个月被拆掉，也是真的。AI 把生产力拉满之后，新的消费场景并没有出现，人机协作的最佳路径谁都还没找到。这不只是一个人的失败，是一个时代的成功公式集体失效。而瞎忙，是这个时代给产品经理挖的第一个坑。
SpaceX 市值 1.75 万亿上市：市场给马斯克开的这张支票，买的是判断力
SpaceX 上市，估值 1.75 万亿美元，首日还涨了 19%。可它真正盈利的只有 Starlink，营收撑不起这个数的零头。市场买的根本不是火箭，也不是收入，是一个人二十四年里反复被证明正确的判断。在执行越来越免费的 AI 时代，这张史上最大的支票，恰好开在了唯一还在升值的东西上。
无招的操作系统，是在日本装的
1999 年进阿里实习，两年后赴日，一待十一年；回国做钉钉、做硬件，连自己创业都面向日本市场。无招那套精密、纪律、极致打磨的操作系统，是在日本铸造的。它打磨硬件是顶级配置，探索 AI 却是根本性的错配。钉钉失速的真正原因，早写在他的简历里。
有了 AI，产品经理反而更累了——恭喜，瓶颈现在是你
以前讲一次需求，下游能做两周；现在 AI 加持的下游二十分钟就回来要下一步指示。HBR 说管理系统跟不上 AI 的产出节奏，Andrew Ng 说产品经理成了瓶颈。累是真的，但累的原因值得想清楚——这是权力回流的信号，也是把自己活成人肉 CI 的危险信号。
AI agent 的安全危机，根子不是它不安全，是没人规定它不许做什么
65% 的企业去年因 AI agent 出过安全事故，有的 agent 甚至自己挖矿、开后门。大家忙着补「agent 安全」，但真正的窟窿不是技术——是整个行业把「能行动」当成了卖点，却跳过了那件不性感的事：规定它不许碰什么。
即使有了 AI，你一样会做出垃圾产品
Lovable 庆祝 5000 万个项目、7.2 亿月访问——做个除法，平均每个项目每月被看 14 次。AI 没有消灭垃圾产品，它把垃圾的产能拉满了。垃圾从来不是因为做不出来，是因为一开始就不该做。
AI 编程不是太贵，是没人量过它到底值多少
微软在内部砍掉 Claude Code，Uber 四个月烧光全年 AI 预算——舆论说 AI 编程太贵了。但真正的问题不是贵，是大家把「提效」当成一种感觉买了进来，从没量过它到底产出了多少。账单看得一清二楚，收益一个数字都拿不出。
AI 行业集体转向 eval，却在回避那个真问题
2026 年，给 AI 建「评估体系」成了显学——金标准数据集、打分器、用大模型当裁判、CI 卡关，被当成一门让 AI 变可靠的工程纪律来推。但剥开工程的壳，eval 的本质是「谁来定义好、谁来背锅」，而这恰恰外包不掉。