1.AI画原型的优势与缺点优势现在市场上有很多AI产品大家也都在往AI方向上发展去做很多AI画原型的工具、skills等等确实我们只要梳理出我们想要的功能需求交给AI几分钟生成可交互的html代码。完全替代了之前产品经理既需要梳理业务功能又需要使用Axure、墨刀等一些平台工具一步一步画布局、表格、图表等复杂的逻辑整个原型新建、维护成本都花很多精力。可以说是完全重置了产品经理的工作方式效率也是直接拉满。缺点那么缺点也很明显AI完全不懂业务我们不把业务这个事情说明白AI就会自由发挥各种输出最后不是我们想要的结果再去修改既浪费token改完也保不准一定是你想要的。所以我们想把一个真实业务体系的软件原型框架制作好还必须需要人把业务关系、功能划分给做好才能更好的达到自己想要的结果。2.AI真的会替代产品经理吗现在大家普遍有一个问题AI工具究竟能不能完全取代人开展工作换句话说AI究竟可以辅助人工作到什么程度又或者AI可以直接取代人完全替代人工劳动我们可以换个思路来解答这个问题究竟哪些事情是人可以完成但AI做不到的以产品经理画原型这项工作为例我们可以思考人和AI应该如何配合才能最大化提升工作效率。要做的事AI人业务理解无法识别业务核心指标的定义及实际业务价值无法判断指标在原型中的展示优先级。负责梳理业务逻辑明确核心指标的定义与展示规则。战略意图无法判断业务优化方向无法识别点击率、转化率等核心指标的提升路径无法判断指标的业务重要性及展示优先级。明确业务核心目标制定指标展示优先级和优化策略需求的精准定义对模糊需求的理解能力弱无法自动拆解抽象的业务问题。人可以将模糊需求转换成精确的需求描述可将模糊需求拆解为可量化的指标如“广告投放效果”可拆解为曝光率、点击率、转化率、广告消耗等核心指标的变化情况可进一步明确分析维度如按时间趋势对比、多指标交叉分析等。结果可信程度无法解读指标数据波动背后的业务逻辑和关联关系例如面对广告消耗下降的情况无法定位根因并给出解决方案无法对业务数据的真实性、可靠性负责。人可能会问统计口径变化了吗包含了所有线上渠道吗系统有没有出bug?所以有了AI辅助之后按照我们以上分析可能不需要那么多人了但是肯定是取代不了的而我们产品经理更多的经理投入应该是花费在业务层面上业务深度挖掘与洞察 与业务方深入沟通挖掘真实需求痛点明确核心指标定义与产品价值主张需求转化将复杂业务需求拆解为AI可识别的标准化指令成果校验对AI生成的原型进行评审、裁剪与迭代优化快速验证将传统【口头沟通传递需求】升级为【原型快速落地验证】跨部门协同推进产品方案在各业务线的落地执行3.AI画原型→AI辅助画原型通过我们以上分析我们应该从认知层面避免过度依赖于AI去做任何事情要从AI画原型到AI辅助画原型的认知过渡。所以要想用好AI人必须是个高手提升自我的认知是必不可少的。如果自己只是个半瓶水暂不说AI输出的东西如何我们可能根本无法分辨出AI给的答案到底是否正确可能某些情况下辨别AI答案的错误比你自己亲自写答案花费的时间还要多。基于我十年产品经验从最初手动逐点绘制原型到如今借助AI快速迭代原型的实践我为产品经理提供以下高效输出建议。1原型不能让AI全部输出项目落地过程中并非所有需求在初始阶段都完全清晰通常仅具备整体方向需要在推进过程中与客户多次深入沟通通过多轮迭代逐步完善原型。因此在需求仅具备大致方向、细节尚未明确的情况下直接让AI输出原型只会增加问题复杂度甚至可能导致方案推倒重来造成时间和成本的双重浪费2整体自己把控分模块AI设计我建议整体框架仍由产品经理通过Axure把控将模块内的业务逻辑分拆后交由AI处理自身聚焦于整体框架的逻辑关系梳理。该模式既能避免方案整体推倒重来实现对业务方向的全局把控又能借助AI高效处理单模块业务即使需求发生变动也不会影响整体框架有效提升整体工作效率。3AxureAI平台工具提高效率我日常使用的AxureAI平台不仅内置各类常用组件与分模块化业务体系模板还集成了AI大模型可直接实现原型系统的单模块化设计既支持组件直接复用也可通过指令让AI基于当前业务框架自动替换对应业务功能点。该平台核心优势在于生成内容可一键复制到Axure中直接使用大幅降低产品经理的学习成本从根本上兼顾工作效率提升与业务方向把控的双重需求。现在平台搞活动注册即送一个月免费会员使用权限快来试一试吧下单之后请联系管理VX获取。