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人人都是产品经理

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所以,什么样的人才能抓住AI红利呢?
与乐共行 · 2025-05-27 · via 人人都是产品经理

AI 的出现,让程序员工作效率大幅提升,同时也为有想法的人提供了实现创意的工具。AI 红利究竟属于谁?本文指出,AI 是一个放大器,它能放大程序员的效率、产品经理的表达与落地能力,但真正能抓住 AI 红利的,是有创意、有判断、有执行能力的人。

最近一直在用AI编程、数据分析,看看到牛气轰轰的 AI 市场,我自己的感受却不是那般热闹。

加班的晚上,不禁自我提问:别人用AI做的产品,真那么厉害?我也天天用AI啊,为啥我感觉好像没那么热烈…是我的问题?

所以,问题来了,除了割韭菜,什么样的人,能真的抓住 AI 的红利呢?

01 AI 确实让程序员干活更快了

曾经我也是名程序员,现在算半个吧,写代码的时候,我时不时会冒出一个问题是:我们这些程序员们,写的代码,最终是服务谁的?价值在哪里?

是的,程序员学会用AI之后,确实效率大幅提升了。

跟ChatGPT对话,能更加高效地查问题、写脚本、出测试用例。

开发工具(IDE)们推出 AI 的Copilot后,写代码就更方便了,不仅实现代码能自动补全,Bug还能自动定位,只需要点击确认,还能自动修复代码

前面的问题,答案很明确,企业环境中,代码服务的是产品经理、业务方,或者是最终做决策的老板。

不知道你有没有见过这样的案例:一个产品,本身市场需求就不存在,花了几个月全力开发,最后打水漂。程序员很努力,但也很无辜,整个团队的时间和资源都损失了。

AI可以帮助程序员们加速开发,但无法改变方向本身的错误。

如果方向错了,就算写得再快,也是“高效地错”。

02 AI给“有想法的人”插上翅膀

之前听过一个程序员、产品经理的笑谈:我们有非常牛逼的创意,程序员到位就可以开干了!

说的就是,有创意,随便抓个牛马程序员就能赚钱。

AI出现以后,就不同了,有想法的人可以基于AI自己动手了

不会写代码?可以让ChatGPT写,生成得又快又好(虽然偶尔有点bug)

想做原型?AI可以生成页面和逻辑,甚至还可以加动效,高保真。

不懂后端?直接用自动部署工具搞定,AI能在自己的环境运行代码,跑结果

可以说,AI 就是那个程序员,它填补了曾经那个“创意 → 实现”的巨大的代码鸿沟。

AI时代,创意这件事,变得越来越值钱。

这也是我的体感:相比于在公司按部就班、接受指令做事,有一些有创意的人,基于AI能力,去创造一个产品解决用户问题,这种价值感是非常直接、让人振奋的。

03 AI是放大器,放大认知 + 创意红利

我们再回到开头的问题:AI红利到底属于谁?

是程序员吗?某种程度上,是的。

但更准确地说:AI红利属于那些能站在更高视角,主导方向、提出问题、整合资源、找到解决方案的人。

程序员获得的是效率红利,产品经理获得的是表达能力和落地能力的加持,但真正能吃下整个价值链的,还是那个有创意、有判断、有执行能力的人。

AI是一个“放大器”,放大你已有的能力边界。

如果你是执行者,它放大你的效率,如果你是创作者,它放大你的想法。如果你是拍板的人,它放大你的判断。

04 普通人、打工人、执行者的出路在何方?

AI是趋势,是浪潮,与其焦虑、与其抗拒,不如直面、拥抱。

AI已经能做到很多事情,做得很不错,但AI不完美依然还是有很多问题。

比如,AI的幻觉依然存在,生成结果会有错误,AI的记忆并不完全,会丢失上下文的语境信息。

再比如,AI的顺从性也是比较严重,多数时候,还是听从人类的指令,而不是完全的独立意识。

还有,AI和现实世界的信息差依然存在,很多信息掌握在人类手中,并没有在互联网传播。

很多时候,需要我们给AI提供信息、提供指引,AI是工具,是我们的帮手,而我们可以做那个能提出“正确问题”的人

很多人都会焦虑自己的工作是不是会被AI替代,如果不想被边缘化,可以尝试升级自己在价值链中的位置。

以程序员为例。

未来,不只是执行,而是参与业务理解与方案制定,不只是写代码,而是解决 end-to-end 的问题,不只是用AI,而是构建 AI 工具、构建 AI 平台。

05 最后

我们身处一个节点:技术门槛在降低,表达创意的能力越来越重要。

当AI正在补齐技能差距,谁能提出值得AI完成的任务,就掌握了主动权。

未来最值钱的人,一定是那个既懂技术、又懂业务的人。而最吃红利的人,是那个站在“创意 + AI + 落地”的三岔口上的人。

别再只是想着“我能写什么”,而是去想:“我能让AI帮我解决什么问题?”

新时代的普通人,我们也都应该努力去尝试拥抱AI的红利。

最近我一直在高频使用AI+Python做数据分析,给大家分享我的小白傻瓜三步数据分析法:

1、装python(一键安装)

2、装pycharm(下载,一键安装)

3、问AI(比如,deepseek、元宝),生成代码,运行看结果

如果报错了,就把报错复制给AI,让AI分析,纠正,然后不断提问。

也别学什么“数据分析从入门到精通,大概率看了第一集就出门右转放弃了,装好环境,直接问AI,啥不懂不要紧,零基础,不要紧,就框框直接问就好了。

AI不会嘲笑我们,做出点小成果,赚点小工资,够了

Python下载安装地址:

https://www.python.org/downloads/

免费的Pycharm下载地址:

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/?section=windows

本文由人人都是产品经理作者【数据产品小 lee】,微信公众号:【数据产品小lee】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。