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洞察/09.16 · 08:02/8 MIN/编译自 How to Check Your AI system Still Matches Your Values/1 阅读

软件正在吃掉自己:当所有专业都被冠上“产品”前缀

软件行业正经历一场危险的概念霸占:设计、用研与战略被强行打上“产品”前缀,压缩为机械流水线。这种将深度专业知识标准化、模板化的做法,不仅削弱了系统思考,更为生成式 AI 的粗暴替代铺平了道路。

Design X AI 运营模型

打开任何一家科技公司的招聘页面,你会发现一批被包装得仿佛由互联网行业原生发明的词汇:产品设计、产品交付、产品发现、产品战略、产品研究、产品营销。

再往下看,还有配套的工具与方法论:PRD(产品需求文档)、产品评估、产品路线图、产品品味、产品感(Product Sense)。

然而,这些被加上“产品”前缀的概念,没有一个是全新发明的;这些框架和工具,追溯起来也都不属于产品管理这个单一工种。

设计、用户研究、项目交付、战略制定、市场营销、软件工程——这些学科早就存在了几十年甚至上百年。它们拥有独立的学术理论、专业标准和实践群体。但过去十多年里,在互联网组织架构里,“产品”与“技术”逐渐收拢为两大核心权力中心。原本平等的专业职能被边缘化,甚至成了“产品部”名下的下属工种。

这种命名上的改变绝非文字游戏。它决定了谁掌握话语权、谁的专业能力被视为核心资产、谁向谁汇报。更危险的是,当一个深度专业被压缩、打上标签、整理成固定模板后,它就成了最容易被算法和自动化工具掏空的靶子。

概念借用与贬值:从双钻模型到被误读的 JTBD

以人为中心的设计(HCD)有着非常严密的工业标准。ISO 9241-210 将其定义为:

通过将人机工程学、可用性知识应用于交互系统,满足使用者特征与需求,提升福祉与满意度,并最大程度降低潜在危害。

反观软件行业对“产品经理”的常见定义:

发现一个兼具商业价值(Valuable)、可用性(Usable)和技术可行性(Feasible)的产品。

这个被奉为圭臬的定义,完全脱胎于 IDEO 在上世纪提出的创新三要素(Three Lenses of Innovation)。早在“产品发现”成为互联网黑话前,IDEO 与斯坦福 d.school 就在践行这套方法。同样,英国设计委员会在 2004 年提出的双钻模型(Double Diamond),如今也被改头换面,塞进了各种敏捷工作流中。

把以人为核心、扎根于心理学和系统论的完整设计框架,强行压缩成看板上待排期的需求卡片,这并不是方法论的演进,而是一种概念挪用。

克莱顿·克里斯坦森(Clayton Christensen)提出的“用户待办任务”(Jobs-to-be-Done, JTBD)是另一个典型受害者。JTBD 本质上是探究人类行为背后深层因果关系的理论框架,试图解析用户在特定情境下为什么选择某个方案。

但在许多产品团队的日常实践中,它被粗暴简化成了填空句式:“当处于某种情境时,我想要做某操作,以便获得某结果。”深度的社会学和心理学洞察,退化成了点击按钮、导出报表等毫无生气的操作流水账。

“产品视角”的致命局限

随着产研体系一家独大,科技行业似乎默认自己制造的万物皆是“产品”。但正如设计大师唐·诺曼(Don Norman)所言:

我们不再只是设计孤立的界面,我们在设计调节人类行为、资源分配和数字伦理的系统反馈回路。在这种规模下,每一个像素都是一项规则,每一个算法都是一种环境。

将一切系统窄化为“产品”,会让人看不清事物的全貌:

  • 产品(Products):边界清晰、目标单一的实体,聚焦短期变现与功能优化,依赖闭环指标驱动。
  • 平台(Platforms):生态基础设施,支持多边交易、连接与二次创作。平台需要极高的稳定性、底层协议规范和人机工程学支撑,绝不能单靠堆叠功能点来维持。
  • 服务(Services):长周期、多触点的动态旅程,涵盖前端交互与极其复杂的后台业务调度。数字界面只是服务的一环,单纯套用功能交付逻辑必定漏洞百出。
  • 系统(Systems):由非线性反馈回路、多方参与者与伦理约束交织的有机体。大语言模型(LLM)与前沿 AI 就属于典型的复杂自适应系统。系统需要治理、监测和长期维护,绝非靠几个 A/B 测试指标就能把控。

语境蚕食:全套包装背后的专业空心化

仔细对比产研体系对各成熟专业的吸收改写,这种同质化路径非常明显:

  • 项目交付 → 产品交付:原本源于 PMI 或工程管理的排期与资源调度,换了个标签后直接归入产品线汇报。
  • 设计思维 → 产品发现:将“发散-收敛”的双钻推演过程,单向定义为产品经理主导的需求挖掘。
  • 职能战略 → 产品战略:原本设计、工程、品牌各自拥有与业务战略协同的独立子战略,如今常被弱化为产品战略的单向执行者。
  • 定性研究 → 产品用研:将严谨的民族志、人机工程学调研,简化为几次快速访谈或直接交给 AI 生成的合成问卷。
  • 视觉与品牌设计 → 产品品味/产品感:把多年专业训练才能形成的审美、构图与交互直觉,包装成少数领导者玄学般的个人天赋。

半天的用研培训不能让人成为合格的研究员,就像速成原型设计不能让人成为设计师一样。当这些能力被统一贴上“产品”标签,行业不仅淡化了专业素养的门槛,也让外部产生了“人人皆可随意代劳”的错觉。

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自动化的陷阱:被裁撤的流水线工序

这种专业窄化,最终演变为技术迭代下的生存危机。

剧本往往如出一辙:

  1. 剥离设计、用研等岗位的战略思考与系统构建属性,将其降维为机械执行层。
  2. 将专业能力模板化,例如让设计师退化为在 Figma 组件库里拼装界面的操作员,让用研人员退化为执行固定问卷脚本的打工人。
  3. 当岗位被成功塑造成单调、重复的装配流水线后,管理层便能顺理成章地宣布:这项工作可以让大模型或自动化工具来完成。

当企业宣称“产品经理配合 AI Copilot 就能独立完成全流程原型和用户洞察”时,它们实际上正在陷入一种高度同质化的平庸循环。

大语言模型确实能模仿标准化的 PRD 模板,也能拼凑符合规范的 UI 界面,但它无法替企业承担社会伦理风险,无法感知复杂现实中的真实痛点,更无法处理系统维度的非线性反馈。

讽刺的是,许多产品经理忙于用模板将其他工种代码化、规则化,却没意识到自己沉淀出的“标准框架”和“打分矩阵”,同样也是大模型最容易学走并自动化的对象。

拒绝“降维洗白”,夺回专业主导权

必须警惕这种将成熟专业全盘“产品化”的浪潮。这并不是学科的自发融合,而是单向的权力收割与专业稀释。

解决之道不是去争抢一个“产品”前缀,而是让专业回到其本来的发源地:

  • 承认隐性知识的价值:判断力、复杂利益相关方的博弈协调、直觉背后的方法论支撑,这些无法被固化为模板的核心能力,才是创新的基石。
  • 打破单一的话语垄断:构建前沿技术架构时,不能只靠单一的产品和商业回报视角。设计、工程、伦理与研究应当以对等地位协作,重拾类似敏捷宣言所倡导的跨职能平等自治。
  • 推进以人为本的技术实践:正如斯坦福人本人工智能(HAI)所强调的,技术的开发部署必须以人类的福祉、共情和长远利益为锚点,融合心理学、人机工程学与社会学洞察,而不是盲目追求无摩擦的自动化生产。

对于感到生存空间被压缩的设计师、研究员与工程师而言,出路绝不是努力把自己变成流水线上更顺从的零件。唯有坚守自身学科的系统性与复杂性,跳出狭隘的功能交付视角,重新回归对真实人际连接、系统回路与底层架构的构建,才能在自动化浪潮中找回不可替代的专业尊严。

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