今年伊始，DeepSeek的横空出世让AI领域再次沸腾。短短20天内，日活用户突破2000万，远超ChatGPT同期表现。他们陆续开源的大语言模型V3、推理模型R1和多模态模型Janus Pro，不仅展现了惊人的性能，更以开源的姿态为整个行业注入了新的活力。

面对如此迅猛的AI发展态势，相信很多产品经理都在思考：在这个技术日新月异的2025年，我们的产品之路该如何前进？如何在AI浪潮中抓住机遇？
过去一年，"AI在产品管理中的应用"成为了行业的热门话题。“所有产品经理都需要成为AI产品经理” - 这句话在各种场合反复出现。有人对此充满期待，也有人心存疑虑。但不可否认的是，AI确实正在重塑我们的工作方式。
与其人云亦云地讨论AI有多重要，不如实际聊聊我们是如何用AI来提升工作效率的。今天，我想和大家分享一些我们团队在实践中总结出的经验 - 不是空谈，不是焦虑，而是实打实的"上手就能用"的工作方法。

3种AI 产品经理

当我们说“AI 产品经理”（AI PM）时，到底指的是什么？

实际上，AI 产品经理可以分为三种类型：

产品经理在AI时代可以分为三类：

• AI 赋能型产品经理：

这将是每个产品经理的必经之路。在当今竞争激烈的职场环境中，熟练运用 AI 工具来提升工作效率和质量已成为基本要求。

• AI 核心产品经理：

在OpenAI、DeepSeek等AI公司专门打造AI核心产品的产品经理。这是一个专精的角色，需要深厚的 AI 领域知识。

• AI 应用型产品经理：

在现有产品中整合 AI 能力的产品经理，比如负责飞书的 AI 助手或阿里文档的智能创作功能。这类产品经理专注于将 AI 能力转化为用户价值。

值得注意的是：虽然不是所有产品经理都会成为第二类或第三类，但每个产品经理都需要成为第一类 - AI 赋能型产品经理。这也是我们接下来要重点探讨的内容。

今天的深度解析

我们和 10 多位产品经理聊过，他们是如何在日常工作中使用 AI 的。下面是一个简洁而直击要点的指南，帮助你从“只会用 ChatGPT/DeepSeek”到“AI 优先”的产品经理：

一、正确使用 AI 的 3 大规则；

二、AI 产品经理的 5 大主要用例；

三、常见误区。

一、正确使用 AI 的 3 大规则

关于如何使用 AI，我们已经被各种信息轰炸过了。所以我想把它简化到最基础的“第一性原理”上。

我把这些核心原则总结成了 3 条关键规则，你在使用 AI 时必须记住它们：

规则 1：提示词的技巧决定一切

提示词写作是一项需要深入学习和练习的技能。虽然每个AI工具都有其独特的提示词特点，但掌握提示词技巧的基本原则是相通的。

然而，就像大多数人都认为自己的驾驶技术高于平均水平一样，许多人也过于自信地认为自己很擅长写提示词。事实上，如果没有经过系统的练习和积累，提示词技巧往往还有很大的提升空间。

以DeepSeek-R1为例，业内公认的最佳提示词结构来看

规则 2：20-60-20工作法则

在产品经理的文字输出工作中，需要遵循一个基本原则：由你完成前20%，让AI处理中间60%，再由你完成最后20%。

为什么需要前20%？

因为AI无法直接了解你作为产品经理的特定背景和上下文。你需要先进行头脑风暴，整理相关信息，再按照标准的提示词结构提供给AI。

为什么需要后20%？

在获得AI生成的内容后，你需要：

• 去除AI特有的表达方式；
• 融入个人独特的见解；
• 补充更深层的背景信息；

这正是公司雇佣你而不是直接使用AI的价值所在。

规则 3：持续迭代很重要

AI的首次输出很少能完全满足需求。一个成熟的迭代流程通常包括4-5轮，每轮都需要你提供清晰具体的反馈。以一位顶尖产品经理的工作流程为例：

• 第一轮：提供基础提示；
• 第二轮：补充具体示例；
• 第三轮：加入相关方的限制条件；
• 第四、五轮：优化语气和细节；

就像对待用户研究一样，对待AI输出也需要同样严谨的态度和多轮打磨的耐心。

二、AI 产品经理的 5 大主要用例

我们都在被各种渠道推销各种各样的 AI 场景应用。

在我们看来，以下 5 个用例才是真正有价值的：

用例1、辅助撰写PRD(产品需求文档)

当你面临紧急PRD任务时（比如VP要求在次日提交完整PRD），AI可以显著提升效率。我们产品经理总结的高效提示词框架如下：

1、提示词结构的四个关键部分：

上下文(20%)： 说明产品类型、目标用户等基础信息；

约束条件(30%)： 列出技术标准、运行环境等要求；

示例(30%)： 提供过往成功的文档案例；

输出格式(20%)： 指定标准PRD模板结构；

2、工作流程：

前期：花20%时间设置完整提示词；；

中期：获取AI生成的初稿（完成度约80%）

后期：用30分钟进行人工优化；

3、AI工具推荐（按效果排序）：

DeepSeek（目前表现最优）

ChatGPT

豆包/KiMi

用例2、制定战略文档

制定产品战略是产品经理最核心的职责之一。但实际工作中，战略文档的撰写往往只是前期深入调研和思考后的总结呈现。这时，我们可以借助 AI 来提升这个过程的效率。

以AI为例，如果你能提供足够完整的上下文信息和关键原则，它可以帮你将分散的想法转化为一份逻辑严密的战略文档。这里有一个高效的工作方法：

提供充分的背景信息，至少包含 5-6 个关键维度：

• 近期实验数据和结果
• 用户研究的核心发现
• 现有技术架构的限制
• 竞争格局的最新变化
• 团队资源和产能状况
• 过往成功的战略文档示例

特别要说明的是，在 AI 的训练数据中，企业内部的产品战略文档相对稀缺。如果能提供你所在公司之前被认可的优秀文档模板，将极大地帮助 AI 理解你的需求，输出更符合预期的内容。

从我们的实践来看，这种方法不仅能提高工作效率，更重要的是可以让我们把更多精力放在真正需要深度思考的战略制定环节。AI 在这里扮演的是一个协助者的角色，帮助我们更好地表达和完善已经成型的想法。

用例3、竞品分析加速器

我们在产品工作中经常遇到这样的场景：一个新的竞争对手突然出现在市场上，引起了不小的关注。这时候，领导肯定会马上找我们要一份竞品分析报告。

在过去，完成一份全面的竞品分析报告通常需要我们花上大半天时间。但现在，通过使用 秘塔/ Perplexity 这样的 AI 工具，我们可以把这个过程缩短到半小时左右。它就像一个升级版的搜索引擎，能帮我们快速获取和整理关键信息。

我们总结了一个高效的竞品分析流程：

• 首先，我们告诉 AI 竞品的名称，让它帮我们收集基本信息
• 然后，让它对比分析竞品的核心功能、定价策略和用户评价
• 最后，让它帮我们发现一些可能被忽略的最新动态

比如说，当我们需要分析一个叫 Instantly 的营销工具时，我们可以让 AI 从多个维度进行对比分析。通过这种方式，我们能快速获得一份结构化的初始报告。

需要强调的是，AI 工具的作用是帮助我们更快地收集和整理信息。真正的价值在于我们在此基础上加入自己的分析判断，用专业的视角解读这些数据和现象。这样，不仅能在紧急情况下快速响应领导的需求，更能让我们把更多精力放在深度思考上。

用例4、让会议纪要更简单

作为产品经理，我们每天都要参加各种会议。以前，一个产品评审会议结束后，我们往往需要花半个小时来整理会议记录和行动事项。现在，通过 AI 工具，我们可以让这个过程变得更轻松。我们在实践中发现，借助 AI 工具可以自动完成约 90% 的会议记录工作。剩下的工作就是稍作调整，确保重点内容准确表达，然后分享给团队成员。在工具选择方面，我们测试了市面上的多款产品：

如果公司已经购买了飞书、腾讯会议等协作工具的会议记录功能，完全可以直接使用。

当然，你也可以把会议记录复制到 ChatGPT、DeepSeek-R1 等 AI 助手中，让它帮你整理成会议纪要

具体操作建议：

• 开会时直接开启 AI 转录功能
• 会后让 AI 整理出关键讨论要点
• 生成明确的后续行动事项清单
• 用统一的格式发送给团队成员

有趣的是，我们发现很多团队其实已经付费购买了这些工具，但由于各种原因一直没有真正用起来。所以特别想提醒大家：工具再好，不去用也是白费。建议从下一个会议开始，就尝试使用 AI 来协助记录，相信很快就能体会到它带来的效率提升。

记住，AI 的作用是帮我们减少机械性的记录工作，让我们能把更多精力放在思考和讨论上。一份好的会议纪要不仅仅是记录，更重要的是能够准确传达会议的决策和后续行动方向。

用例5、让产品原型快速落地

最近，我们见证了一个令人振奋的场景：一位产品经理仅用不到一小时，就通过 DeepSeek完成了从想法到可交互原型的全过程。这让我们不得不感叹，AI 正在彻底改变我们的产品设计流程。

我们发现，AI 带来的变革不仅仅体现在速度上，更重要的是提升了整个迭代效率。想象一下：

• 以前修改一个原型可能需要我们花好几个小时重新设计
• 现在只需要调整几个提示词，几分钟就能生成新版本
• 省下的时间可以用来收集更多用户反馈

坦白说，AI 生成的第一版设计不会是完美的。但在产品早期阶段，尤其是在我们需要快速验证想法、收集反馈的时候，这种高效的迭代能力简直太珍贵了。举个我们最近的实例：

1. 早上和团队讨论了一个新功能
2. 中午前用 AI 生成了初版原型
3. 下午就能拿着原型去和用户聊
4. 根据反馈立即进行调整

这种即时反馈和快速迭代的能力，让我们能更专注于理解用户需求，而不是陷入繁琐的工具操作中。

当然，设计的最终质量还是要靠我们产品经理的专业判断。AI 的角色是帮我们快速把想法可视化，让创意和验证的过程变得更加顺畅。

推荐工具汇总

更多可选用例，我们之前也分享过很多其他用例。但我认为，以上 5 个用例足以帮助你：

1、真正提升对提示词的掌控力

2、养成在工作流程中将 AI 引入的思维习惯

三、 使用 AI 作为 PM 时的常见误区

我犯过所有这些错误，所以你大可不必再踩坑了。

以下是每个 AI 产品经理都要避免的“捂脸时刻”。

1、过度依赖AI进行决策思考

近期一个典型案例很好地说明了这个问题。某创业公司的产品负责人采用AI生成了一份产品战略文档。这份文档表面上结构严谨、逻辑清晰，看起来很是专业。然而仔细审视后发现，文档完全忽略了公司最近的企业客户转型策略，也未能反映增长模式的重要变化，甚至还在推荐一些已被用户明确否定的功能方向。

这个案例凸显出AI工具的局限性——它无法真正理解企业的特定处境，无法洞察管理层的决策顾虑，也难以把握市场竞争的微妙变化。AI应该被定位为思维的助手，而不是决策的主导者。产品经理需要以自己的专业判断为主，辅以AI来增强思维表达。

2、忽视AI输出结果的审核

在另一个真实案例中，一位产品经理直接将AI生成的董事会汇报材料付诸使用，结果文档中暴露出诸多问题。包括使用了过时的市场数据、遗漏了重要的行业并购信息，还提出了一些与技术能力不相符的功能建议。这些问题本可以通过简单的人工审核来避免。

这提醒我们，AI的输出必须经过严格的人工审核。产品经理需要对数据的时效性、市场现状和技术可行性保持清醒的判断。每次使用AI输出的内容前，都应该进行认真的审核和校验，确保内容的准确性和实用性。

3、AI工具选择的误区

在AI工具的选择上，产品经理往往会陷入两个极端：要么固守单一工具不愿尝试新的解决方案，要么盲目追逐每一个新发布的AI产品。AI领域确实在快速发展，但这并不意味着我们需要尝试所有新工具。

关键是要建立科学的评估机制，基于实际工作需求来选择合适的工具。优秀的AI驱动型产品经理，其核心能力不在于掌握多少种AI工具，而在于培养准确的判断力。要学会在合适的场景使用AI提升工作效率，同时保持对产品的独立思考。作为产品经理，我们要始终牢记，AI的根本价值在于放大我们的专业能力，而不是取代我们的判断。在使用AI工具的过程中，持续积累真实的业务洞察，这才是推动职业发展的根本动力。

结语

在产品经理学习使用AI的道路上，试错和成长是必经之路。每一位成功驾驭AI工具的产品经理，都经历过不断尝试和持续改进的过程。有些尝试可能不尽如人意，但正是这些经历帮助他们形成了自己独特的工作方法。

对于刚开始在工作中应用AI的产品经理来说，不必因为初期的不完美而气馁。可以先从一些基础场景开始尝试，比如文档撰写、会议记录或竞品分析等日常工作。在实践中逐步建立对AI工具的认知，找到最适合自己的使用方式。

作为产品经理，我们要对自己抱有信心。随着不断练习和积累经验，你一定能够熟练运用AI工具来提升工作效率。重要的是保持开放和学习的心态，在实践中不断总结和提高。相信通过持续努力，每个产品经理都能找到属于自己的AI应用之道，在这个快速发展的时代走得更稳、更远。

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