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AI 季度规划 产品OKR 排雷
AI 季度规划 产品OKR 排雷季度规划开始了，手里有一份年度目标、一堆业务需求，还有几个上季度没做完的项目。 把这些材料交给 AI，让它按目标、优先级、里程碑整理成表格，再补一段规划思路，看起来就完成 OKR 了。 但会上追问一句：“为什么这个季度先做这几件事？”可能就答不上来了。 下面用“降低临期商品损耗”走一遍，在把 AI 用在排期之前帮我检查，每一项投入有没有说得通的依据。 假设业务希望降低临期商品损耗，需求池里有三件事：提前效期预警、增加临期促销功能、增加跨店调拨建议。 业务希望减少商品最终未售出造成的损耗，门店希望处置动作来得及执行，研发需要明确数据来源和改造范围。每一方都有合理诉求，但“都需要”还不能决定建设顺序。 这时如果直接让 AI 排优先级，很容易漏掉一个更早的问题：临期商品为什么没有及时卖掉？ 可能是到货数量超过销售所需，可能是较早到期的批次没有优先处理，也可能是临期风险已经发现，却一直没人决定怎么处置。三个原因，对应的动作并不一样。 如果主要问题是到货过量，先检查订货规则可能更直接；如果是批次处理顺序有问题，就要核实批次记录和现场作业；如果是处置不及时，提前发出预警也未必有人跟进。 我的第一条指令会是： > 先把材料中的目标、问题证据、原因假设、已有能力和候选需求分开。每条判断注明来自哪份材料；没有依据的写“待验证”。列出会影响规划取舍的缺失信息，先不要排期。 这里要拿到的第一份产物，是一张能继续调查的问题清单。 原因有了初步判断，还要看看：这次建设会给产品留下什么？ 沿用临期商品场景，长期需要持续支撑批次与效期记录、风险识别、处置决策和结果跟踪。季度规划只选择其中当前最需要补齐的一部分。 比如，“处置临期商品”是一项业务能力。即使没有系统，业务也要识别风险、选择动作并跟踪结果。系统进一步支撑批次关联、处置状态、责任流转和操作追溯。本季度可能只交付其中一个明确场景的处理流程。 这几层分清楚，才能看出某个需求究竟补了什么。一个“效期预警”功能，可能还依赖批次记录、规则判断和处置流程，不能仅凭需求名称就判断它的完整范围。 我会让 AI 逐项整理这条关系： 经营目标 → 需要验证的影响因素 → 能力缺口 → 本季建设 → 验证办法。 然后继续追问：哪些需求在重复补同一项能力？哪些只做了提醒，却没有后续处理？哪些暂时找不到与当前目标的联系？ 年度规划在这里提供今年的重点投入方向；季度规划再结合最新痛点、资源和依赖，决定现在推进什么。把年度项目平均分成四份，容易跳过这一步判断。 继续推演：假设抽样核对后，发现部分临期风险已经被识别，商品也还有处置时间，但促销或调拨迟迟没有人确认；同时，研发资源不足以并行改造全部处置链路。 这时至少有两种选择。 一种是先扩大效期预警范围，让更多商品的临期风险被看见。好处是覆盖更多商品，代价是可能继续增加等待处置的事项。 另一种是先选一组商品和门店，把风险发现后的责任分派、处置决定、执行和结果记录跑通。覆盖范围较小，但可以验证：在规则允许、动作来得及执行的前提下，促销或调拨是否真的有帮助。 在这也是需要人参与验证的 AB 决策。 此时给 AI 的任务可以是： > 对每个候选项说明问题影响、证据、预期收益、资源投入、前置依赖和暂缓影响面。信息不足不要补评分。给出不同选择的理由，并说明哪些新证据会改变排序。 这份比较适合拿去讨论。业务确认问题影响，研发确认投入与依赖，产品经理组织取舍，最终一起共识决定和理由。 季度规划里应该看得到暂缓项。例如，先暂缓扩大效期预警覆盖，等试点证明处置流程有效、数据口径稳定后再评估。未来有人重新提出需求，也能知道当时为什么没做。 做出选择后，再让 AI 整理季度建设安排。 延续上面的推演，一张可供讨论的内容： > 本季主题：临期商品处置 > > 为什么现在做：在本例假设中，部分临期风险已被发现，但处置决定和执行衔接不及时，需要验证补齐流程是否有用。 > > 建设范围：选择已具备可靠批次与效期记录的一组商品和门店，形成风险记录、责任分派、处置状态和结果留痕。 > > 暂缓范围：全品类推广、全面扩大效期预警覆盖。 > > 前置条件：确认批次数据来源、临期判定口径、处置权限及质量与效期约束，以及业务、产品、研发和依赖方的负责人；未确认的保留待定。 > > 交付验收：用正常处置、误报关闭、执行失败等样本检查流转和记录，确认异常有人接手，促销或调拨后能继续跟踪原批次。 > > 效果验证：试点前建立目标，约定报损口径、处置时长和观察周期，同时记录价格折让、调拨费用及现场额外工作量。跟踪同批次的最终结果，调出原店或尚未报损不直接算作改善。具体目标值由相关方根据基线确认。 > > 后续决策：达到约定效果再评估推广；没有改善则检查原因假设、实际使用和流程执行情况。 最后再让 AI 按反方视角检查一轮： > 找出这份规划中没有证据的原因判断、没有责任人的依赖、只有上线验收而没有效果验证的项目，以及可以先通过流程或规则改善的问题。逐条引用原文，说明缺什么；不要替我编出答案。 产品经理要沿着这些问题回看原材料。AI 提出的质疑也可能不成立，不能因为它语气坚定就照单全收。 最终，业务结果要有负责人，资源投入要得到确认，系统边界要能说清对象、规则和责任。AI 适合参与材料整理、关联检查和方案比较，人负责核实事实、协调分歧并作出承诺。 你可以从下季度已经排进去的一项需求试起：让 AI 整理它的“问题证据、能力缺口、现在做的理由、验收与验证”。再自己核对一遍。 如果你的困惑是分不清产品能力规划和季度目标规划，那我下一篇告诉你。