AI项目团队结构重塑：为何产品经理角色在初期被边缘化？
先前我曾探讨过AI项目团队应如何搭建的问题（参阅文章：《AI团队组织结构该如何设计？》）。文中提及一个观点：在项目初期，产品经理这个岗位其实缺乏实质意义。部分读者可能感到诧异，因为在过去的职业转型路径中，产品经理往往是许多技术或测试人员向往的角色，例如从测试或开发转向产品。如今却被告知这个角色可能不再必要，这难道不是颠覆性的吗？要透彻理解这一观点，我们或许需要追本溯源。
产品经理的“权柄”何在？
若要用一句话概括产品经理的核心权力，我认为是：产品经理通常是产品或项目成果的验收者。换言之，产品经理往往拥有对产品（从测试完成到正式上线前）的首次评价权。更进一步说，产品经理有时也被视为产品的定义者，但这一点在实际中往往较为模糊。在多数中小型企业中，产品的最终设计决策者通常是老板，老板本身就是“最大的产品经理”。倘若你真正拥有定义产品并拍板的权力，那么你的角色可能已超越纯粹的产品经理，更接近于公司高管。
综上所述，对产品好坏的评价能力，是产品经理赖以生存的基石，也是其能够对开发人员提出要求与指导的资本，毕竟他们处于工作流的上游。然而在当下，这块基石正变得松动，或者说其评价权已被很大程度上分割出去。我们可以通过一张全景图来审视：
这张图几乎涵盖了一个生产级复杂AI项目的全部关键任务。理解此图，便能明白为何产品经理的价值在AI项目中可能显著降低：
- 行业专家是整个AI项目的核心评价者。AI的回答是否优质、是否专业、存在哪些缺漏，都需要由他们进行评估，并将意见反馈给技术负责人。
- 技术负责人则是项目组的核心驱动力，承担承上启下的关键作用。他们需要评价与决策技术路径的优劣。此外，行业专家团队虽然能发现问题，但通常无法独立解决问题；任何问题的最终解决，都必须回归技术团队。
而产品团队在AI时代面临着比较尴尬的处境，主要原因有二：
- 过去互联网产品的交互与审美范式已高度固化。如今想要设计一款产品，市面上通常已有大量可参考甚至直接借鉴的案例。
- 关键在于，AI产品的核心交互往往只是一个极其简单的对话框。这极大地压缩了产品经理在交互设计与审美层面的发挥空间。更重要的是，产品经理通常缺乏评价AI回答专业性好坏的能力，这意味着他们部分丧失了对其产出的核心评价权。作为曾经产品验收环节的重要参与者（至少是执行者），产品经理的角色权重被大幅削弱。
相应的，以往对程序员的评价主要集中于代码质量，而现在逐渐需要加入对“提示词是否优雅高效”的考量。AI项目带来的变革，本质上是整个价值评价体系的重塑。
理解了这一底层逻辑后，我们可以进一步探讨，在中小型公司里，产品经理所承担的其他重要角色。
具备高度兼容性的项目协调者（PMO）
以产品“首次评价者”及修改建议（常为决策）提供者的传统角色来看，产品经理在实际工作中会有意或无意地承担起一个角色：团队的项目协调者（PMO）。
大家可能会发现，产品经理似乎天然适合这个角色。一方面，他们需要梳理大量信息，确保团队运作顺畅；另一方面，也需要确保产品在执行过程中不偏离既定方向。
然而，我认为产品经理在此岗位上最为重要的作用或许是：进行有效的向上管理，因为繁琐的汇报工作总需要有人承担……
程序员群体通常比较“务实”。他们在日常工作中，往往会优先选择对自身职业生涯最有助益的任务，或者说将时间精力投入到投资回报率更高的技能提升上。
因此，在互联网行业增长放缓之前，程序员普遍更倾向于默默编写代码。这几乎是一种“难以两全”的选择，只有真正写过代码的人才能体会其中的深度。以十年前的前端技术栈演进为例：
- 最初可能只需精通JavaScript或CSS其中一项，便足以立足。早年许多专攻JavaScript的开发者甚至不擅长编写CSS，这听起来或许令人惊讶。
- 随着行业竞争加剧，前端开发者开始需要同时掌握JS和CSS，这相当于涉及两套技术栈，各自熟练起来花费半年时间实属合理。
- 竞争持续升级，仅精通前端还不够，还需涉足原生应用开发。于是Hybrid、React Native等技术应运而生。此时前端业务代码的复杂度已显著提升。
- 但从业者众多，为了拉开差距，Node.js出现了，前端开发者开始向后端领域拓展。这其中存在不小的技术栈跨越，要达到熟练程度，半年时间绝不夸张。
- 然而，无论是Node.js还是PHP，更多是语言层面的问题。数据库知识总需要了解吧？各种潜在的技术难点与性能瓶颈总需要应对吧？这绝非一年半载能够轻松掌握。我曾认识一位后端出身的朋友，在B站就因一个锁机制理解不透彻，直接导致了一次严重的线上事故。
- 技术演进之路还在继续……
以上就是所谓“全栈工程师”的成长路径。可以看出，要达到公认的全栈标准，需要投入巨大的精力，绝非一朝一夕之功。这也引出一个现实问题：
真正靠谱的程序员，往往既没有时间也没有心思去处理产品相关的杂务，因为他们可能认为这些工作属于“通用性较低的低阶技能”。毫不夸张地说：
项目管理的核心，某种程度上就是任务清单加时间提醒，需要持续进行沟通、确认、汇报，并全程推动各方进度……
而承担这个协调者角色，实际上具备良好沟通能力的技术人员，往往比纯粹的产品经理更合适，因为他们更清楚团队中谁在认真工作，谁在敷衍了事。只不过过去他们大多不愿意接手这类工作罢了。但如今情况已发生翻天覆地的变化：
- 市场遇冷极大加剧了行业内部竞争。
- AI的出现显著提升了工作效率，并降低了成为全栈工程师的门槛。
于是，“你不愿意做，自然有其他人愿意做”的局面开始出现。当技术负责人（或经理）愿意主动承担项目协调者（PMO）的职责时，普通产品经理的地位就显得有些微妙了……
因此，产品经理当前的生存空间实际上正在被同步压缩。现阶段，嗅觉敏锐的产品经理已经开始积极学习Vibe Coding，至少掌握一些Coze或Dify的使用技巧——他们也试图在技术领域开辟新的战场。不难看出：当下正是行业重新定义各岗位职责边界的关键时期。
产品经理：企业的“翻译官”
综上所述，在AI项目从0到1的初创阶段，产品经理的传统价值确实有限。然而，当项目发展到一定规模，进入规模化扩张或商业化运营阶段时，往往需要协调市场、运营、销售等多方资源。此时，纯粹的技术背景人员可能会感到吃力。
例如，仅是与商务团队沟通需求这一项，技术人员就可能很不适应。销售为了达成交易倾向于过度承诺，而技术人员为了确保可行性则倾向于保守承诺。销售可能认为技术人员思维僵化，影响成交；技术人员则可能认为销售言过其实，给自己带来麻烦。久而久之，容易产生摩擦。
除非能从根本上解决这种因上下游立场不同而产生的结构性矛盾，否则更需要精通业务、具备跨部门沟通能力的“多面手”角色。我认为一个恰当的比喻是：产品经理是公司内部的“翻译官”。他们首先需要帮助老板“翻译”并传达战略意图，其次需要为各个部门“翻译”不同的业务语言和需求。
这不是技术专家或业务专家能否胜任的问题，而是比较优势的问题。谁更擅长此类沟通与协调，谁就应该承担相应职责。只不过，当项目进入规模化阶段、产品已然上线时，团队已非初创状态，角色分工也会随之演化。
核心结论与未来展望
最后总结核心观点：AI技术的兴起，对当前项目研发链条中的各个角色都带来了显著冲击，其根本原因在于价值评价体系被重塑。
一方面，AI产出内容的专业性需要行业专家来评判，这剥离了产品经理过往对内容价值的评价权。另一方面，我们每个人的工作过程与成果，也前所未有地暴露在AI的辅助分析与审视之下，这使得岗位价值必须回归到更本质的贡献层面来衡量。
一旦评价权重塑，团队的组织形态便被迫重组。尤其是在从0到1的AI项目中，一种更“原生AI化”的团队组合方式正在显现：让技术背景人员承担更广泛、更核心的角色。
但必须澄清，这并非主张“彻底取消产品职能”，而是指传统产品经理依赖PRD（产品需求文档）、传话、对齐等工作的“中间层”价值被系统性压缩了。更高效的新型团队结构可能呈现如下特征：
一、创始人成为实质上的首席产品经理
在AI项目初期，关键往往不在于挖掘海量需求，而在于清晰地定义AI产品的能力边界。对于“做什么”与“不做什么”，必须做出果断取舍。
根据近年在多家公司的观察，越来越多的CEO倾向于亲自深入业务一线：他们第一时间体验产品输出质量、亲自判断能力边界、亲自决定后续迭代的优先级。这或许是时代发展的必然要求，否则信息在“转述-再转述”的过程中会产生严重损耗，导致决策与执行速度大幅下降。
更进一步，增长思维也被更早地融入产品构建过程中：如何向用户清晰传达产品价值、如何在社区中验证需求、如何建立有效的反馈闭环，这些本质上都是产品工作的一部分，而非产品上线后才开始的“运营动作”。
总之，成功的AI项目，必然是“一把手”深度参与的工程。
二、产品经理转型为“Coze搭建能手”
当产品交互被简化为一个对话框时，产品设计的关键便不再是绘制复杂的原型图。新的挑战在于：如何将企业的品牌调性、用户体验、安全约束等抽象要求，巧妙地融入这个简洁的聊天界面，同时避免使其变得臃肿。
观察发现，如今优秀的产品负责人正变得非常“卷”，他们往往主动学习并掌握Coze等低代码/无代码AI应用搭建工具。这带来的变化是，他们在“原型验证”阶段开始部分绕过研发团队。
过去写在PRD里的功能描述，正越来越多地被“可运行的原型”、“可交互的演示Demo”或“可直接对齐的业务工作台状态”所取代。这种通过Coze等工具快速搭建并验证通过的方案，其本身几乎就是一份立体的需求文档。
三、技术负责人需兼具全栈能力与项目管理智慧
技术骨干在新型团队体系中，很可能依旧是**“最忙碌”**的核心成员。项目早期的工程师不仅是需求的实现者，更需要负责将模型能力、上下文管理、工具链、评估测试链整合贯通。
AI项目的演示原型可能很快就能做出，但将其打磨至真正可用、好用的程度，则极其考验耐心与综合能力。因此，这本质上也是一项巨大的项目管理工作，要求负责人具备高超的管理智慧。
这个角色需要将各项工作串联起来：如何构建测试集、如何设定质量红线、如何进行回归验证、如何监控线上模型的性能漂移与潜在风险。工程师越是善于利用AI工具提升个人与团队效率，团队就越能用更精简的人数完成业务闭环，也越不需要依赖传统的“中间协调岗位”来维持运转。
最终，在AI驱动的项目中，谁掌握了核心的评价方法与实现能力，谁就掌握了事实上的话语权与决策权。这或许就是新时代团队构建的本质逻辑。