最近看到一個觀點：AI 對生產力的提升是不可逆的。

對此，我是十分認同的。

前陣子寫了一篇文章聊了聊一個在大廠工作的朋友是如何用 AI 在產品工作中提效的，他們把 AI 評審用到了極致。

在我看來，這就是一種生產力提升。

今天再聊兩個案例，你們也可以多了解在 AI 落地產品工作方面，大廠內部有哪些變化。

先說第一個。

一個和我溝通比較多的同學分享了她在 AI 提效產品工作的實踐，目前她可以在沒有設計和研發介入的情況下獨自完成營銷落地頁和后臺產品的開發。

她所在的公司是垂直領域頭部大廠，我記得前年她在參加我的線下產品訓練營時還身處傳統業務的糾結中。

不到兩年時間里，她既完成了工作轉型，也完成了職級晉升。

過程中，是產品思維和產品認知的升級。

她們內部做了一款基于 Claude 模型的 NoCode 工具產品，產品經理可以通過自然語言來實現原型設計和前端頁面搭建。

根據部門內的交互設計規范，模型可以快速產出符合要求的產品原型設計，還可以生成前端代碼。

對于一些帶業務邏輯的產品需求，他們通過搭建知識庫、設計 workflow、訓練模型，來滿足業務訴求。

這個過程，相比傳統的從需求、到設計、到研發、再到測試發布，提效是顯著的。

在實操環節，產品經理會從后端研發那里獲取接口文檔，然后根據 API 里的參數設計 workflow，最后進行調試和部署運行。

這些工作，都建立在基于大模型的工具產品上完成。

如果不是非常復雜的業務邏輯和數據交互型產品需求，在沒有設計和研發深度介入的情況下，產品經理甚至運營人員就可以獨自完成。

再說第二個。

用公司本地部署的 DeepSeek R1 模型做用戶反饋分析并提取產品需求，這是另一個在某大廠工作的朋友跟我分享的。

前陣子他們公司接入了 DeepSeek R1 模型，開放給內部使用后，他們團隊就開始接入到實際工作流里面。

因為他們做的是 C 端用戶型產品，每天在后臺都能收到大量用戶反饋和投訴，過去都是靠人工篩選和識別。

現在，他們把這部分數據統一導到模型中，讓模型去做識別、分類、總結，并生成潛在需求列表以及權重排序。

在結果中，還會特別標注負面投訴和反饋，以此來給運營和客服提供處理跟進線索。

放在過去，這些活兒都是人工完成，大多都交給了實習生，但是效率和 ROI 其實都不高。

模型能力接入后，這部分的生產力提升了。

在我看來，現在大模型完全取代人的工作還不現實，但是它已經能扮演好一個實習生或者工作助理的角色了。

你們應該聽過很多公司都在基于大模型做自己的本地知識庫，包括一些政務系統也接入了 DeepSeek 的開源模型。

這么做的目的，其實也是為了提效，或者說提高生產力。

其中最大的價值，在于對歷史經驗、知識、案例的快速參考和復用，然后形成結果和方案來解決問題。

類似的案例，還有很多。

最近我在做兩件事，一個是收集一些在產品工作中運用 AI 實踐的案例，還有一個就是尋找一些轉型 AI 方向的產品經理來做分享。

如果你在產品工作中已經接入了 AI，可以留言聊聊你是怎么做的。

關于如何轉型 AI 產品經理，以及對于大模型的一些基礎技術原理和認知，我邀請了幾個嘉賓來做一場面聊直播。

這三位嘉賓有兩個共性，一個是都成功轉型 AI 產品經理，還有一個就是都曾參加過我的線下產品訓練營。

時間計劃在下周二（3月18日）晚上 8 點 半，在我的視頻號。

內容包含對 AI、大模型、AI 產品工作以及轉型方法的思考和實踐，干貨非常多。

如果你計劃轉型AI產品經理，或者想提升自身AI含量，又或者不想錯過這個快速發展的時代紅利，可以預約這場直播。

嘉賓介紹：

四月：AI 高級產品總監，10 年產品經驗，為企業提供 AI 提效應用落地、智能體定制與咨詢服務。

Jingrui：國內某大廠PM，成功轉型 AI 大模型產品經理，現同時負責 2 個 B 端和 C 端 AI 大模型產品。

Leon：負責出海巨頭內部運維產品，成功轉型 AI 產品經理，即將加入新團隊負責 B 端 SaaS 產品。

我們準備了十幾個問題，配合案例分享，來介紹大模型的技術原理、在工作中的應用、AI產品經理的工作模式、以及轉型和個人發展建議。

直播沒有回放，不想錯過的可以點擊下方「預約」按鈕先完成預約。

總之，我們先行動起來。

················· 唐韌出品 ·················

安可時刻

下一場線下產品訓練營在上海舉辦，現在還有最后幾個座位可報名，尤其對于計劃找工作和提升綜合能力的產品經理，這是一次好機會。

這次訓練營我們融入了一些 AI 提效的內容，賦能產品經理的日常工作，還包含我的全套產品工作方法，以及簡歷優化、求職輔導和職業規劃咨詢。

訓練營介紹可點擊下方卡片鏈接，要報名的直接聯系我：tangren0517