惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

月光博客
月光博客
Martin Fowler
Martin Fowler
Last Week in AI
Last Week in AI
罗磊的独立博客
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
博客园 - 【当耐特】
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
S
SegmentFault 最新的问题
V
Visual Studio Blog
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
雷峰网
雷峰网
博客园_首页
人人都是产品经理
人人都是产品经理
量子位
美团技术团队
The Cloudflare Blog
小众软件
小众软件
WordPress大学
WordPress大学
有赞技术团队
有赞技术团队
M
MIT News - Artificial intelligence
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
D
DataBreaches.Net
博客园 - Franky

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
你缺的其实不是AI工具
常超 · 2026-03-27 · via 人人都是产品经理

AI工具的浪潮中,多数人的焦虑却指向了错误的方向——执着于技术部署而忽视核心问题。本文犀利指出,真正关键不在于掌握多少工具,而在于是否拥有经营思维:如何用资源组合在不确定市场中创造价值。从早餐店老板到大厂高管的案例对比,揭示现代职场人最稀缺的底层能力。

01. AI焦虑,很多人焦虑错了方向

23 年,一堆人在学怎么写提示词。24 年,开始学怎么串工具、搭工作流。25 年底,变成了求 skills、求配置。26年变成了怎么部署小龙虾。工具在迭代,焦虑的模式从来没变过:别人用AI工具做出了牛逼的东西,我是不是得赶紧学?

这个焦虑很容易指向错误的方向。

过年前到处都是openclaw部署教程,部署完了,用不起来。觉得是 skills 不对,又去装新的 skills、改配置。但这些技术问题,问 AI 就能解决,大部分模型都能帮你搞定,并不难。

难的是:部署完了,然后干嘛?

很多人焦虑又放弃,根本原因就是不知道用 AI 干什么。

Cursor、Claude Code、OpenClaw 我都在用,一个月几百美元的投入,我完全不觉得贵,因为我有需要解决的高价值问题。

真正关键的是,你有没有值得解决的高价值问题?

先有问题,再找工具。不是反过来。

给那些焦虑的人一批真人员工,他可能也用不好。不知道让人干什么的老板,和不知道让 AI 干什么的用户,本质一样。

还有一个现象。很多教 AI 的自媒体博主,展示各种各样的 AI 用法,看起来很厉害。但直接学那些用法也没用。博主有他自己的经营逻辑:他需要有冲击力的内容和案例,这样才有流量和传播。你看到的「AI 能做 xxx」,本身就是他经营模式的一部分。你学的是他经营思维的产出物,不是经营思维本身。

AI 自媒体是获取信息和启发的渠道。但让 AI 为你发挥价值,最重要的还是自己的思考。

上篇文章我写过一个观点:你的员工都在用AI了,为什么组织生产效率没变?AI 让执行变便宜了,但想清楚做什么没有变便宜。这篇想接着说:「想清楚做什么」这个能力,我觉得就是经营思维。

02. 什么是经营思维

简单说:持续用资源组合,在不确定的市场中创造可衡量的价值。

资源组合,不是只靠自己。人、钱、工具、关系、渠道,都是资源,关键是能搞到、能组合。

不确定的市场,没有标准答案。市场存不存在、用户要什么、对手在做什么,你得自己判断。

可衡量的价值,最终落到收入和利润上。不是自嗨,是真的能创造价值。

早餐店老板就有经营思维。每天进多少货、卖什么价、雇不雇人,都在算这笔账。规模不同,思考方式一样。

有一组很容易搞混的概念:管理者和经营者。

管理者做的是「正确地做事」,在给定目标下把执行做好。经营者做的是「做正确的事」,他得决定做什么、不做什么。大厂里很多 title 很大的人,其实是管理者不是经营者。ORK从上面拆下来,他们并不真正为业务的生死负责。

一个在别人设计好的系统里运转,一个得自己设计系统。

03. 为什么大多数人没有经营思维

不是人不行,是没有练的环境。

大厂训练的是执行力,不是判断力。方向老板定,资源公司给,KPI 从上往下拆。待久了,思维就被训练成:接任务 → 分析 → 执行 → 汇报。越来越擅长「正确地做事」,但从来没机会练「做正确的事」。

教育体系也一样。从小到大,考试、竞赛、面试,都是在确定规则下找最优解。

但经营面对的是不确定性,没有标准答案,没人告诉你对不对。

04. 经营思维怎么练

经营思维不是天赋,是可以刻意训练的。几个我自己体会比较深的方向:

找一件你能对结果负责的事。

哪怕很小。关键是你为结果买单,不只是对过程负责。打工环境里最缺的就是这个机会。我在22年主动抛弃了最擅长的 AI,跳槽去了货拉拉,目的就是为了学习经营思路。我在货拉拉先做司机侧产品,后来带网约车业务的产品运营团队。能看到比较完整的经营数据,才逐渐有了感觉。

每件事多问一层:它对业务有什么用。

以前做产品,关心的是功能好不好用、竞品做了什么。创业之后,一个功能做出来,我会想它在社媒上好不好传播、录屏效果适不适合做短视频、对增长有什么帮助、跟收入的关系是什么。24 年我有个竞品在抖音爆火,原因是交互设计特别适合用户录屏传播。这个维度就是我以前从来没想过的。

从「我自己来」到「我缺什么资源」。

我有一个发小,在二线城市从电竞酒店做起、到开了西北最大的电竞综合馆,也有千万级的营收。他不懂互联网,更不懂 AI。但他遇到问题第一反应是「我缺什么资源」,缺钱就融资,缺政府关系就拉人入伙。如果你有很多想要解决的问题,或者有想要做的事,这个时候AI工具才是你真正缺的。

不给自己设边界。

早期我做产品的时候会自己标注数据,做语音助手的时候比研发还懂系统架构,在货拉拉天天跟业务部门讨论拉新和补贴策略。在我开始带产品运营团队之前,先把自己干成了产品运营。这些都为我后来转变为经营者,起到了很大的帮助。

05. 带着问题学工具

回到开头。

给一万个人同样的 AI 工具,能做出真正有价值的东西的有几个?

工具一样,差距在脑子里,在思考。

AI 让执行变便宜了。以前写代码、做设计、写文案需要专业人士花几天的活,现在 AI 几分钟搞定。但做什么、为什么做、不做什么,AI 替代不了。

以前有没有经营思维,差距是 2 倍、3 倍。执行是瓶颈,大家都慢,拉不开。现在执行不是瓶颈了,差距可能变成 10 倍、100 倍。经营思维好的人用 AI 做对的事,才能真正的创造出比较大的价值。

我不是说学 AI 工具没用。

如果你已经很清楚自己要解决什么问题,差的只是AI工具用的不厉害,那我建议向最顶尖的实践者学,而不是向博主学。比如 OpenClaw 的作者 Peter Steinberger,或者 Claude Code 的作者 Boris Cherny。也可以让AI带着你跟他们学习,用 AI 工作最厉害的人,不一定喜欢分享。

带着问题学工具,和为了学工具而学工具,效率差十倍不止。

其实我自己也是个例子。一直没时间写公众号,过年的时候顺手搭了一个 AI 写作项目。项目里有大量我的经历、履历、历史文章,我只需要把日常想法和思考丢进去就好。写出来很像我。

先有问题(没时间写但想分享),再找工具(搭了个项目),解决了。

如果你也在焦虑该学什么 AI 工具,不如先想想:你想解决什么问题?你想创造什么价值?

想清楚这些,工具自然就知道该学哪个了。

作者:常超,月见万物 Founder&CEO ,公众号:常超

本文由 @常超 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Pexels,基于CC0协议

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务