成为 AI 时代的产品经理 08｜AI 替不了你找到真问题

a16z 写过一篇给产品经理的文章，标题直译过来是《产品经理在 AI 时代躲开淘汰的 5 条原则》。里面有句话点得准：产品经理干的本来就是解决模糊性的活，AI 没让这种模糊变少，只是把工具换了。

把前面几篇连起来看：AI 能帮你判断（其实是给选项，你来定）、能帮你把需求做出来、能一句话变成产品。但有一件事它从头到尾没碰——找到那个值得解的真问题。用户到底卡在哪、这事是不是真问题、值不值得做，这些它给不了你答案，因为答案不在它的训练数据里，在真实世界、在具体某个人身上。

这也是 a16z 说「纯流程经理会被淘汰、有建造心态的人有杠杆」的原因：会催进度、会对齐的人 AI 能替一部分，会找到真问题、敢动手验的人替不了。这一篇讲发现阶段四个能照着做的动作。

一、别让 AI 替你想需求，去现场看人卡在哪

最容易偷的懒，是打开 AI 问「我这个产品该加什么功能」。它会给你一份四平八稳、像模像样的清单——全是从别的产品里见过的常见功能，没有一条是从你的真实用户身上长出来的。

AI 只能在它见过的东西里组合，看不见那个还没被人说出口的痛点。这部分只能你自己去：找一个真实用户，坐他旁边，看他用你的东西（或者用现在的笨办法）做这件事，看他在哪一步皱眉、停顿、骂一句。那个卡点，AI 永远替你看不到。

二、分清「他嘴上要的」和「他真卡的」

发现阶段最大的坑，是把用户嘴上说的需求直接当成要做的功能。

有个老例子：用户说想要一匹更快的马，真问题是他想更快地到地方。用户的话里藏着真问题，但很少直接等于真问题。他说「能不能加个导出 Excel」，背后可能是「我每周要把这些数据塞进另一个系统、手动复制太痛苦」——真问题是两个系统不通，导出只是他能想到的解法。你照着「加导出」做，做完他还是每周痛苦一次。

听他说，但盯着他做。行为比话更诚实。

三、找「笨办法」——那是真问题最硬的信号

怎么判断一个问题是不是真的值得解？看有没有人已经在用笨办法凑合它。

有人为了一件事，宁可每周手动导一遍表、建一个乱七八糟的微信群、在备忘录里记一堆、或者绕一大圈用三个工具拼——这些「笨办法」是最硬的信号：这个痛是真的，真到他愿意付出额外的力气。你要做的，往往就是把那个笨办法替掉。反过来，一个问题如果没人愿意为它费任何额外的劲，多半没你想的那么痛，AI 再快，做出来也是没人用。

四、用建造心态去探，别等需求齐了再动

找到一个疑似真问题，别停在调研和文档上，也别等需求想全了再开工。a16z 说的建造心态，落到这里很具体：用前面几篇讲的言出法随，当天就做一个最小的、能跑的东西，拿去给那个用户点。

「这个能解决你刚说的那个麻烦吗？」——拿一个能点的东西问这句，比拿一份问卷准得多。他点两下、说「这里不对、我其实是想……」，你对真问题的理解又近了一层。发现真问题是边做边逼近出来的，不靠在文档里一次想全。

今天能做的一件事：挑一个你正打算做的功能，先别打开 AI，去找一个真实用户（同事也行），问他上一次做这件事是怎么做的、现在用什么笨办法凑合。他那个笨办法，就是你找真问题的入口。

延伸阅读

• a16z《5 Principles for Product Managers Fending Off Obsolescence in the AI Era》(建造心态 vs 纯流程经理)：https://a16z.com/stay-relevant-in-ai/
• 本系列第 04 篇《判断「该不该做」，第一次比「能不能做」更贵》：/zh/blog/judgment-over-feasibility/
• 本系列第 01 篇《产品经理哪些活被 AI 接走了，哪些活反而更值钱》：/zh/blog/ai-pm-what-changed/