AI时代正在压缩产品经理的"翻译"工作层，因为AI可直接将问题转化为可执行代码。Google高级AI产品经理指出，PM的核心已从写文档转向问题塑形、上下文策展和判断力与审美三大能力。PM工作模型转变为直接与AI协作产出产品原型，而真正的价值在于深入理解问题和用户需求。当实现成本趋近于零，对问题的理解能力将成为PM最稀缺的核心竞争力。

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如果你是一个做了几年产品经理的人，大概对下面这套流程非常熟悉：

PM 的核心价值，一直被认为是“翻译”：把用户模糊的诉求，翻译成工程师能执行的规格说明。

但现在，这一层正在迅速消失。

这是 Google AI 产品经理 Shubham Saboo 最近在一篇长文里提出的判断。而且，这并不是理论推演，而是他在一线的真实经历。

先简单说说作者背景

Shubham Saboo 目前是 Google 的高级 AI****产品经理，加入 Google 只有三四个月，但他直言：感觉像经历了三年的 AI 进化。

在这短短时间里，Google 内部和对外发布的产品包括：

• Gemini 3 Pro / Flash
• Gemini Deep Research Agent
• Multimodal Live API
• Antigravity Agentic IDE
• ADK（Python / Java / Go / TypeScript）

这些不是demo或实验产品，而是真正已经落地、可以用来直接写代码、做原型、跑流程的工具。

在这种环境下，传统 PM 的工作方式，几乎是被强制重构的。

翻译层正在被压缩

Shubham 提出了一个非常关键的判断：PM****的工作曾经是“翻译”，但现在这层正在被压缩。

当 AI Agent 可以接收一个清晰的问题描述，理解约束，直接生成可运行的代码时，

PM则 不再需要替工程师翻译需求。

PM 的新任务变成了：把问题塑造成足够清晰、足够完整，让 Agent 可以直接行动。

换句话说：Spec 本身，正在变成产品。

从想清楚到跑起来，被压缩成一个小时

过去，一个完整的产品周期是这样的：

周期通常是几周。

而现在，Shubham 看到的场景是：

• PM 写清楚问题和约束
• 把 Agent 指向这个问题
• 一小时后，看到可运行的代码

时间被压缩了，但有一件事没有变，甚至更重要了：

“知道该做什么”这件事，没有变简单，只是变得更稀缺了。

新时代 PM 的三项核心能力

在文章里，Shubham 明确提出了AI 时代 PM 的新技能栈。

1.问题塑形

这是最重要的一项。

不是写文档，而是回答几个本质问题：

• 用户真正的痛点是什么？
• 哪些约束是会改变解法的约束？
• 成功的标准到底是什么？

Spec 不再是一份文档，而是一个边界清晰的问题。

Agent 不怕复杂，怕的是模糊。

2.上下文策展

这是很多人忽视，但决定 Agent 输出质量的关键能力。

Shubham 总结，他现在会在动手前准备一份上下文材料，包括：

• 真实用户，不是 Persona
• 用户的原话----来自工单、访谈、销售记录
• 什么是好的例子----竞品、历史方案
• 失败过的方案，以及失败原因
• 真正重要的约束
• 如何判断是否成功----可观测、可衡量

当 Agent 从这些上下文开始工作，它就不是从 0 开始猜了，而是站在一个成熟团队的认知之上在工作。

3.判断力与审美

这是极容易被低估，却极难被替代的能力。

Agent 可以批量生成看起来能跑的方案，但它无法判断这个方案是不是真的解决了问题，是否覆盖了关键边界情况，是否值得上线。

这种判断力，来自大量实战和复盘，没有捷径。

而审美，则是超越功能之上的感性决断，它关乎调性、品味和对人性的理解。Agent 可以给你一百种符合规范的布局方案，但只有你能感知到哪一种最能引起用户的共鸣，那一种才具备真正的灵魂。

PM 的工作模型，已经变了

Shubham 用一个非常清晰的对比，总结了变化：

过去： PM想 → 写 spec → 工程师做 → PM 评审 → 迭代

现在： PM 想 → PM + Agent 直接做 → PM 评估 → 快速迭代 → 再交给工程师做生产级优化

这意味着，PM 不再只交付文档，而是**亲自“vibe coding”第一版产品，**用真实可运行的软件demo来获取反馈。

一个残酷但真实的结论

文章最后，Shubham 留下了一段非常直白的话：

“如果你的工作主要是把需求翻译成文档，那是一种工作流。而工作流，会被自动化。

如果你的工作是深入理解问题，让正确的解法变得显而易见，****那你比以前任何时候都更有价值。”

当翻译层消失，留下来的，是理解问题的能力、用户共情、判断力、审美。

这些，才是PM工作中真正重要的部分。

写在最后

这篇文章之所以引发大量共鸣，是因为作者在谈AI的时候戳中了一个现实：

AI 并不是在抢PM的工作，它在逼 PM 回到自己最本质的价值。

当实现成本趋近于零，真正稀缺的，永远是对问题的理解。

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