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AI 能在 30 秒写完 PRD,那产品经理剩下的活儿是什么?
封面：AI 能在 30 秒写完 PRD，那产品经理剩下的活儿是什么？
摘要：PRD 三十秒能写完，它已不是最贵的工序。脉脉报告里产品岗“养虾”比例 26.40%，比研发岗还高；海外调研中 98% 的团队已改或计划改结构。真正稀缺的是判断力：给什么上下文、用什么尺子验收、决定不做什么。
我做了十几年 B 端产品，最花时间的一件事就是写 PRD：理背景、画流程、列字段，顺的时候一天，不顺三天。
现在我在对话框里敲一句：“给运营商做一套故障工单的自动分派。”三十秒后，PRD 出来了——背景、目标、用户故事、验收标准，连异常分支都写了。
可我这一天并没有变轻松。
PRD 不值钱了，那我值什么？
写 PRD，已经不是最贵的那道工序了
先看国内。脉脉高聘人才智库《2026 春招职场洞察报告》里有个词叫“养虾”——把活儿交给能自己干活的自主执行型 Agent。据《每日经济新闻》等媒体报道：全体受访者里“养虾”的是 16.14%，数据岗 26.70%、产品岗 26.40%，比研发岗 20.70% 还高。每四个产品经理里，就有一个已经把活儿交给 Agent 跑了。同一份报告还显示，95.11% 的新经济人才都在使用 AI 工具。
海外调研指向同一件事。Productboard 联合 UserEvidence 在 2025 年 10 月发布的一项调研，覆盖 379 位来自 500 人以上企业的产品人员：受访团队 100% 在用 AI，94% 每天或经常用；平均每项任务省下 4 小时，核心职能加起来约 33 小时。省时最多的四件事是：做演示文稿、写 PRD、竞品研究、路线图。
写 PRD，正被划进“AI 最擅长”那一栏。
省下的时间，没有落到你手上
数据对照：国内产品岗“养虾”26.40% ／ 海外每项任务省 4 小时（M2026100234、M2026100233）
国内的信号也很直白。据人民网报道，同一份报告里 38.51% 的程序员表示，公司已经把 AI 能力纳入绩效考核——会用还不够，得算进 KPI。
海外的那份调研里还有个数字：98% 的受访者表示，已经或计划因为 AI 调整团队结构。
这就是关键：效率红利不是先发给个人，而是先被组织收走。Workday 的一项研究估计，AI 省下来的时间里，约 37% 又被返工吃掉了——AI 出初稿，人复核、纠错、对齐，这部分成本过去没人算进账。净收益是毛节省减去复核成本。
还有一条提醒。METR 的试验发现，资深开发者用上 AI 之后实际耗时增加了 19%，自己却觉得更快。样本不大、工具是 2025 年初的版本，结论不能照搬到产品经理身上，但它提醒了一件事：感觉变快和真的变快，是两回事。
瓶颈搬了家：从“写不完”变成“判断不了”
省下的时间去了哪：98% ／ 38.51% ／ 37% ／ 19%（M2026100233、M2026100236、M2026100206）
腾讯集团高级执行副总裁汤道生今年 6 月打过一个比方。他说，以前做产品是“想清楚我提供怎么样的一个能力，让用户可能通过某些菜单去选，好像是一些‘预制菜’，你只能在里面去点一样”；而 AI 时代做产品，“用简单的交互方式可能是自然语言……其实作为产品方你也不知道用户会问什么”。
腾讯首席 AI 科学家姚顺雨说得更直接：有了预训练和后训练，“我们像有一个万能锤子，它可以砸任何钉子”，“反而更困难的是怎么寻找好的问题去解决”。
方法论这把锤子，AI 已经会用了。于是有观点认为，产品工作的瓶颈正在从“执行效率不足”转移到“判断力缺失”——以前最慢的工序是“写”，现在最慢的变成了“决定到底要做什么”。
汤道生还提到一个很具体的变化：“今年大部分的代码都由 AI 生成，我们的工程师可能会花更多的时间去做设计，架构的设计……然后测试也要左移。”
连工程师的重心都在往前挪，产品经理更没有理由停在原地。
那剩下的活儿是什么？三件
一、决定给模型什么上下文、什么工具
既然不知道用户会问什么，就只能提前把“它可能需要什么”准备好。汤道生在讲 Agent 产品时说，更重要的“是了解场景下什么内容、什么信息，是重要的，比较 relevant 的，能够跟模型配合好，让模型有它需要的信息”。
这件事 AI 替不了你：定义场景、挑出真正相关的信息、配好工具和记忆。
二、自己造一把尺子：真实 Eval
“做得好不好”的标准，也得 PM 自己定。姚顺雨说，国内有个不好的倾向是喜欢刷榜，但“更重要的是如何实事求是地基于产品、基于真正的应用，构造更加真实的 Eval”。
别拿通用榜单当验收标准，要在你自己的场景里定义什么叫“做对了”。
三、决定不做什么
产出变廉价之后，“不加这个需求”比“加这个需求”更值钱。今年云栖大会上，一位 AI 产品经理这样总结：决定做什么正在成为新瓶颈，最稀缺的能力是不做什么。
有个流传较广的例子：业务方要做“自动发短信催款”，一路追问下去才发现，真正的麻烦是客户看不懂系统生成的账单。最后的解法是重构账单页，半天；而不是开发一整套短信系统，两周。
明天就能用：把 PRD 交给 AI 之前，先答三个问题
产品经理剩下的三件活儿 与 交给 AI 前的三问（本文归纳，非报告原文）
用户真正的麻烦是什么？（有没有连着追问过三次“为什么”） 做完之后，我凭什么判断它做对了？（我的 Eval 在哪） 如果不做，会发生什么？（能不能干脆不做）
最后
汤道生在今年的大会上还说了一句：“我们会看到更多的角色融合，大家都是产品经理，都要去了解透彻用户需求。”
Productboard 那份报告的最后一句结论是：AI 不取代 PM 的判断力，它抬高的是“什么算好判断力”的标准。
三十秒能写完的是字，不是判断。
数据出处：脉脉高聘人才智库《2026 春招职场洞察报告》（人民网、每日经济新闻、21 世纪经济报道等报道）；Productboard × UserEvidence 2025 年 10 月调研（n=379）；《财经》杂志汤道生对话姚顺雨现场实录。
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