AI会替代产品经理吗?会

多客科技

作者：微信文章
毫不夸张的说，会，肯定会，迟早的事。

短期，还没有训练出来的时候，先用它当工具。

最近听说的几个生产事故、用户投诉，都是因为某个异常情况的处理，产品经理设计的时候，没有想到，测试也没有复显，结果被用户用出来了。这还不简单，爷爷我来教你们。

首先：让我们回忆一下产品开发全生命周期（需求→设计→开发→验证→上线→迭代），AI的能力，你作为产品经理，到底想用它来赋能在需求到设计这个阶段，替你充分考虑各种异常情况，完善流程，作为你的异常场景挖掘器？还是想在自己负责的产品模块中，加入AI功能给客户用？比如做成线上预警监控器？解决“人想不到、测不全面”的痛点，考虑清楚后，我们就开始了。

今天只说“异常场景挖掘器”怎么用。

人擅长梳理常规核心场景，AI擅长挖掘长尾异常场景（如极端输入、权限边界、数据异常、系统联动故障等）。

比如，你会整理好基础需求信息，喂给AI：

我作为xx系统模块的产品经理，正在设计后台系统的AI报表生成功能，面向运营人员，用户只要输入「时间范围+业务维度」，就能输出「结构化的经营报表+300字简单分析」，现有约束：不生成跨业务线的敏感数据，仅支持单业务线/权限内数据、时间跨度≤12个月、仅调取结构化经营数据。我已梳理常规场景：正常选择时间/业务维度生成报表、导出/复制结果。
要求：请梳理该功能的所有潜在异常场景，按「输入异常、数据异常、权限异常、系统联动异常、AI服务异常」分类，仅输出具体、可落地的场景，不输出通用套话。

AI模型（一般通用的就可以）会自动挖掘出人工易忽略的场景，比如你的AI报表生成功能，豆包会输出：
◦ 输入异常：时间范围为“未来日期”“起止日期颠倒”“时间跨度刚好12个月”“补充筛选项全选/全不选”；
◦ 数据异常：所选条件下无数据、数据为0/负数（如GMV为负）、数据量过大（如12个月全量明细数据）、数据字段缺失（如某指标无同比/环比数据）；
◦ 权限异常：运营账号登录态过期、账号权限临时变更、多账号同时操作同一业务线生成报表；
◦ 系统联动异常：数据仓库宕机、系统调取数据超时、Excel导出时本地磁盘满；
◦ 服务异常：接口调用超时、生成结果格式错乱（如报表无表头、分析为乱码）、生成结果含敏感数据（漏脱敏）。

然后作为产品经理的你，对AI输出的各种场景做有效性筛选（剔除业务上无实际意义的场景），为每个异常场景制定明确的处置规则，写入PRD。比如：

接口调用超时→产品规则：页面展示“生成超时，请点击刷新重试”，附带刷新按钮，3次重试失败则引导联系技术支持。