从需求文档的撰写到竞品分析，从原型假想到用户调研，AI用具还是浸透到居品职责的每一个设施。本文将为你展示一位资深居品司理在平素职责中所使用的AI用具，以及这些用具何如匡助他擢升职责适度、优化职责过程。

一、写在前边：AI 从期间炫技到场景深耕的转机

前年还在热衷于评测「AI 能作念多复杂的过程图」「竞品分析能输出多细的颗粒度」，本年再看，那些用固定狡计拷问 AI 的日子还是像「用高考数学题筛选门径员」相同逾期了。

当 AI 启动浸透到居品司理平素职责的每个设施里 —— 从需求文档的标点标志校对到用户调研的样本清洗，从原型图的挽救到跨部门会议的纪要结构化 —— 咱们才实在意志到：这不是「要不要用 AI」的遴荐题，而是「何如让 AI 成为延长的左手右手」的生计题。

先上一张我办公桌的「AI 用具作战图」（基于2025年使用频率）：

二、分娩力鼎新：AI 何如重构居品司理的「平素战场」 1. 需求文档：从「Ctrl+C/V」到「智能编织」

还铭记几年前写 PRD 时，还在为「用户注册过程要不要写考证码弹框交互」反复纠结，现时 AI 还是能左证历史文档自动生成「需求框架骨架」。

（1）Claude 4 + Notion AI

用 Claude 4 贯通雇主理论需求（比如「作念个年青东说念主的酬酢 App」），10 分钟输出包含用户分层、中枢场景、竞品对标维度的结构化大纲。

Notion AI 自动将大纲升沉为带交互显露的 PRD 模板，以致能左证历史容貌库插入雷同功能的验收程序。

（2）腾讯智能文档 + 飞书妙计

腾讯文档的「居品需求模板库」能调用微信生态的用户行径数据（如小门径跳转旅途），自动填充「数据支捏」章节。

飞书妙计对会议灌音的「需求关键词索取」准确率达 92%，上周用它整理 10 页会议纪要，从简了 3 小时逐字听录时辰。

深度互助：当需要跨团队对都需求时，用 ChatGPT Plugins 调用 Jira 数据，自动生成「各部门任务拆解甘特图」，上周和研发团队对排期，径直把会议时长从 2 小时压缩到 40 分钟。

2. 竞品分析：从「东说念主工扒皮」到「智能剖解」

往常作念竞品分析，光是扒拉 App Store 挑剔就得花 2 天，现时 AI 能作念到：

数据收集层：

Perplexity 爬取竞品近 3 个月的公开财报、用户增长数据、媒体报说念，自动生成「关键狡计变化弧线」。

秘塔搜索针对国内竞品，能贯通微信公众号推文、小红书种草条记，上周分析某新破钞 App 时，它从 10 万条 UGC 里索取出「Z 世代酬酢货币」的 5 大关键词。

计谋知悉层：

Gemini，输入竞品功能列表后，自动生成「价值方针 – 渠说念 – 收入模子」的三维对比图。

百度脑图的 AI 插件能模拟竞品的用户旅途，比如分析某老师 App 时，它自动画出「注册 – 选课 – 打卡」的漏斗升沉热力争，径直定位到 72% 用户流失的「课程试听页」。

实战案例：上个月作念「中老年酬酢居品」竞品分析，用 Claude 4 + 秘塔搜索组合，4 小时输出包含 15 个竞品、3 大相反化契机点的讲述，比之前适度擢升 5 倍，雇主径直在早会上说：「这才是能打穿阛阓的分析」。

3. 原型假想：从「像素苦工」到「创意加快器」

AI 让我体验了一把「创意主导」的快感：灵谢意励：

Lovart，输入「极简风电商首页」关键词，1 分钟生成 10 套高保真原型，上周从中选了套「瀑布流 + 浮层购物车」决议，研发看了说「比之前 Axure 手绘稿少踩 3 个竖立坑」。

适度用具：

Figma AI 的「自动布局」功能，挽救一个按钮位置，连带的弹窗、列表项自动重排，比手动拖组件快 10 倍。

即时假想 AI 的「中国风图标库」，作念国潮类居品时，径直调用羊毫字按钮、水墨插画配景，省去和假想师反复换取的老本。

三、当居品念念维遇上 AI「超智力」 1. 用户调研：随身佩带的「全能调研员」

眼赶赴线下作念用户访谈，包里除了灌音笔，还多了台「AI 助手」：

用 Otter.ai 及时转写访谈实质，边聊边标红「高频痛点词」（比如上周调研母婴用户时，「夜间哺乳」被标红 17 次）。

ChatGPT Code Interpreter 现场清洗数据，往常要花半天解决的 50 份问卷，现时访谈竣事就能出「TOP5 需求词云图」。

2. 职责申诉：从「PPT 成衣」到「故事架构师」

Gamma 自动生成「问题 – 决议 – 数据」的申诉逻辑框架，替换成居品数据后，10 分钟产出初稿。

Canva AI 假想「数据可视化页」，把「用户次日留存率」作念成动态折线图。

四、深度念念考：当 AI 成为「数字共事」，居品司理的中枢竞争力在哪？

最近和团队聊到一个扎心的问题：若是 AI 能写 PRD、画原型、作念分析，那居品司理还颖异嘛？我的谜底是：作念 AI 作念不到的「灰度决策」和「东说念主性知悉」。

比如上周在假想「老年东说念主健康监测功能」时，AI 给出的决议是「及时心率预警 + 子女推送」，但实地调研发现，许多老东说念主怕给子女添繁忙，快乐关掉辅导。

终末咱们加多了「社区网格员中间层」，用 AI 分析数据，由网格员上门换取，这个「反适度但多情面味」的假想，让测试期用户领受度擢升 40%。

这让我想起马化腾在某个会议上说的：「AI 是用具，东说念主才是需求的原点」。

行为居品司理，咱们正在经验从「功能假想者」到「东说念主机互助指令官」的变装调遣 —— 需要更懂 AI 的智力界限，更懂东说念主性的隐微复杂，才能在「适度」和「温度」之间找到阿谁精巧的均衡点。

五、半年之约：下一个战场在哪？

还铭记年头立下的「让 AI 承担 60% 重迭性职责」的 Flag，现时回看，这个标的还是逾额完成，但新的恐忧也随之而来：当 AI 越来越像个「全能型居品助理」，咱们该何如界说我方的不能替代性？

或者谜底藏在每天和 AI 的「抵挡」里 —— 当它生成看似竣工的需求文档时，我在念念考「用户未被说出的隐性需求」；当它画出精细的原型图时，我在纠结「这个交互会不会让老年用户困惑」；当它输出密密匝匝的数据分析时，我在追问「这些数据背后的的确使用场景」。

这不是含糊 AI 的价值，随机相背，恰是因为有了这些「数字共事」的助力，咱们才更有元气心灵去触碰居品的灵魂 —— 那些藏在数据背后的东说念主性微光，那些逾越期间界限的体验创新，那些唯一「东说念主」才能作念出的慈详决策。

本文由东说念主东说念主都是居品司理作家【居品司理骆都】，微信公众号：【骆都】，原创/授权 发布于东说念主东说念主都是居品司理，未经许可，谢却转载。

题图来自Unsplash真钱上分老虎机app娱乐，基于 CC0 契约。