角色边界模糊与“AI构建者”的兴起

回顾一两年前，科技行业弥漫着一种焦虑情绪：每个职能都在预言其他角色的消亡。产品经理告诉工程师他们的职位不保，设计师也向产品经理发出类似警告。这种相互指责导致所有人都在担心自己的饭碗。如今这种论调已不再流行，取而代之的是角色边界的重叠与融合。特别是在初创公司领域，“AI构建者”（AI Builder）这一角色正在成为现实。许多小型创业公司已不再单独招聘产品经理或设计师，而是直接雇佣具备全栈能力的构建者。这并非新鲜事，因为创始人历来就是身兼多职的构建者。然而，对于像 Atlassian 这样拥有超过 10,000名员工的大型企业而言，这种变化呈现出不同的面貌。虽然工程团队正在广泛使用代码代理（coding agents）重构代码库，但产品管理领域的变革同样深刻。角色不仅相互重叠，更在持续扩展，每个人都能完成比以往多得多的工作。

核心使命不变：聚焦客户与加速交付

尽管工具和方法论在变，产品经理的核心职责从未改变。PM 的根本任务依然是寻找产品市场契合度（Product-Market Fit）、打造用户喜爱的产品，并确保构建出客户愿意付费的商业价值。变化的关键在于执行方式。AI工具的快速迭代是主要驱动力，但PM无需掌握所有新技术。

“你无法跟上所有的变化……不要相信你在X（推特）上读到的所有内容。你必须弄清楚什么对你的客户真正有效。”

PM 应将注意力集中在客户能从AI工具中获得的价值上。同时，上下文（Context）变得至关重要。Atlassian 构建了“团队协作图谱”（Teamwork Graph），让组织拥有全貌视角。这意味着PM不再需要手动记录会议纪要、跟进行动项或向市场团队传达发布计划，这些事务性工作已由工具接管。例如，Atlassian CEO Mike 曾通过内部AI产品 Rovo 查询功能发布时间，并在五分钟内收到截图确认。PM的前排座位在于理解这些变化并推动变革管理，重点转向加速团队交付。我们将此比喻为航行：PM需要决定是划桨（执行）还是掌舵（方向），通过智能模型与组织上下文的结合来加速目标达成。实验表明，最佳策略取决于产品类型和所处阶段。

案例一：Confluence现有代码库中的新功能开发

为了具体说明PM角色的演变，我们分析了三个基于 Atlassian 内部产品的实际案例。第一个案例涉及 Confluence 近期推出的两个AI驱动功能：Remix with Rovo和 Confluence Slides。前者允许用户高亮文本并转换为多种格式，后者能将页面一键转化为精美的幻灯片。面对这些重度依赖AI的功能，团队面临的挑战不仅是“构建什么”，更是如何以更快的速度、更改变工作方式的方式去构建。在大型企业的现有代码库中开发新功能，与从零开始的初创环境截然不同。团队采取了一种激进的新工作模式：PM开始直接提交代码（checking in code）。这一举措打破了传统界限，体现了在复杂环境中通过角色扩展来提升效率的实践。PM不再仅仅是需求的传递者，而是深度参与技术实现的构建伙伴。

PM 直接提交代码以加速 UX 修复

在 Atlassian，产品经理（PM）的角色正在从单纯的规划者向深度参与者转变。一位从未写过代码甚至没用过终端的 PM，为了加速项目进度，主动与工程团队结对。工程师为她搭建了简化前端代码提交的工具链。她最终在一个月内提交了 26 个 PR（拉取请求），数量超过了团队中大多数工程师。

"I wanted the engineers to focus on higher level activities and this is something I could do. So she felt that this would accelerate the project."（我希望工程师专注于更高层面的活动，而这正是我可以做的。她认为这能加速项目。）

这位 PM 的动机非常明确：UX（用户体验）存在大量待修复问题，而工程师资源有限。通过亲自介入代码层，她让工程师能专注于更高价值的工作。这种“角色模糊化”并非偶然，而是团队有意为之的策略：工程经理提供隔离的干净仓库以确保安全，团队明确贡献模型并质疑现有流程。这种协作模式证明了 PM 直接“划船”（编码）是提升项目速度最快的手段之一。

自动化测试与设计修复带来的吞吐量飞跃

除了编码，AI 工具在提升工程效率方面展现了惊人的威力。在一个涉及 Confluence 幻灯片评估的案例中，PM 传统上负责评估工作，但通过与工程师协作明确需求后，评估吞吐量提升了 2 倍。PM 随后利用 Atlassian 内部的 Arize LLM 平台调试提示词，并将问题快速反馈给工程师。另一个令人印象深刻的案例是设计 bug 的自动化修复：团队利用 Figma MCP（模型上下文协议）将 Figma 设计映射到实际代码，并通过编码代理自动修复。这一流程使得每小时能修复约 14 个 bug，显著提升了产品质量。

在测试创建方面，工程师从原本需要半天时间创建一个测试用例，缩短至仅需 10 分钟。这种巨大的吞吐量提升直接反映在发布周期上：Remix 项目在 6 周内上线，Confluence 项目则在 8 周内完成。对于需要合规、安全且面向企业客户的复杂软件而言，这相当于将原本 AI 时代前需 6 个月的周期压缩到了现在的几周，实现了与客户及内部团队的更紧密、更快的迭代循环。

从“划船”到“掌舵”：PM 角色随项目阶段动态演进

在从零开始构建新产品 Roclaw 的案例中，初始团队仅由 PM Josh 和设计师 Kevin 组成。他们通过“氛围编码”（vibe coding）从零构建出可用 Alpha 版本供内部客户测试。随着项目推进，Josh 意识到自己继续编码并非最高杠杆的活动，因为工程师开始偏离轨道。于是，他选择从代码中抽身，回归 PM 的核心职责：设定方向、优先级排序和消除障碍。

Josh 早期的编码经历成为了他转型的关键优势。因为他亲自写过代码，所以能深刻理解技术瓶颈和挑战，从而更有效地引导团队。同时，他利用 AI 自动化了繁琐的周报工作：他在 Roclaw 中构建了一个代理（agent），自动生成幽默且准确的每周更新，彻底解放了自己。这一案例表明，PM 的角色并非固定不变：在项目早期可能需要“划船”（编码）以验证方向，而在后期则需转向“掌舵”（管理），专注于最高杠杆的活动以解锁团队潜力。

Jira 的 AI 转型：复杂系统下的规模化提效

对于拥有超过 20 年历史、代码库庞大且复杂的 Jira，PM 直接提交代码存在高风险。因此，Jira 团队采取了不同的策略：专注于构建 AI 功能以重塑软件开发生命周期。在从开发到上线的过程中，该团队的吞吐量达到了正常水平的约 3 倍，并在 10 周内交付了 22 个面向用户的功能。他们通过引入 Loom 视频原型设计提升了效率，允许团队录制 UI 变更、Figma 设计讲解或头脑风暴过程。这种结合 AI 与高效原型设计的模式，使得在保持企业级安全合规的同时，实现了前所未有的开发速度。

"From in progress to shipped their throughput was about 3x what it normally was and they shipped in about 10 weeks, 22 user-facing features."

Jira 的案例展示了在大型成熟产品中引入 AI 的另一种路径：不依赖 PM 直接编码，而是通过流程优化、原型工具升级和 AI 功能集成来实现规模化提效。这证明了角色扩展并非只有“PM 写代码”这一种形式，而是根据产品成熟度、风险承受能力和团队目标进行灵活调整。

原型开发与反馈闭环的自动化革新

Atlassian 通过引入 AI 代理（Agent）重构了产品经理的工作流，实现了从视频录制到代码生成的无缝衔接。Loom 具备自动创建工作任务的功能，产品经理可将任务标记为进行中，从而触发编码代理在云端托管环境中直接编写符合 Atlassian 设计语言和可访问性标准的代码。这种环境消除了产品经理处理本地配置的负担，使得原型能够以合规且可直接复用的形式快速交付给工程师。在反馈处理方面，面对公司内部海量的 Jira 使用反馈，团队利用 Slack 中的 Jira Agent 自动分类并分发 Bug给编码代理进行修复，大幅节省了工程时间。此外，在客户洞察环节，团队利用 Jira Service Management 审查了超过 900 条反馈视频，并通过 Robo Agent 进行自动分类。PMs did not check in code to the production environment，产品经理的核心转向了消除工程师障碍、高效处理内外部反馈以及构建可复用原型。这种转变使得产品经理能够以更高的速率消费信息，并深入挖掘客户反馈。

角色扩展：从执行者到 AI 原生领导者

随着工具的演进，产品经理的职责发生了显著扩张。They're obviously prototyping and testing. They're writing evals. 产品经理不再进行手动更新、手工汇编研究或从零创建幻灯片，而是专注于利用 AI 工具加速流程。All of this works if all the AI tools understand the context of your organization. 这一能力建立在 Atlassian 的“团队协作图谱”（Teamwork Graph）之上，确保 AI 工具理解组织上下文。尽管同步会议并未完全消失，但数量有所减少。I would love to say that there are no synchronous meetings, but that would be an exaggeration. 产品经理的角色正从传统的执行者转变为 AI 原生领导者，他们需要具备更高的技术素养和原型构建能力。这种扩展并非取代人类判断，而是通过自动化处理重复性任务，让产品经理能够更专注于战略决策和用户体验的深度优化。团队期望每位产品经理在各项能力上都能达到一定水平，从而更好地服务于客户并推动产品创新。

AI 素养指数与“构建者周”培训体系

为了帮助现有产品经理转型为 AI 原生人才，Atlassian 引入了“AI 素养指数”（AI Fluency Index），而非传统的晋升阶梯。This is not a ladder. This is for development. 该指数涵盖六项能力，包括工具使用、邮件撰写、数据洞察自动化、原型构建及技术素养等，评分从 1（好奇）到 5（先锋），3 代表具备能力。We do not expect every PM to be a five at everything. 团队期望产品经理随时间推移在所有领域达到 L3 水平，并根据团队需求聚焦于特定领域的 L5 深度发展。培训的核心载体是每季度一次的“AI 构建者周”（AI Builder Week），期间员工脱离常规工作，通过外部专家讲座、内部高级用户培训及实战项目来掌握新技能。We've had over a thousand people go through our builder weeks. 截至目前，已有超过千人参与该计划，并构建了 120 多个新工作流。构建者周的主题依次聚焦于原型设计、评估体系、代理开发及代码提交，Atlassian 甚至将这一模式打包为“AI Builder Week in a Box”分享给客户。

成果衡量：挑战与现有指标体系

在实施 AI 转型后，如何准确衡量产出成为行业共性难题。I'll be honest, we haven't figured it out. I don't think anyone has figured it out. Atlassian 目前主要关注已部署到生产环境的 PR（Pull Requests）数量，而非编写量；同时追踪从概念到客户手中的功能交付周期及整体吞吐量。You want to do both. You want to make sure teams are working faster and organizations are working faster. 团队通过设定合理的 OKR，结合个体团队与组织层面的吞吐量数据来评估效率提升。每个季度，不同团队会运行各种实验以探索更精准的衡量方式。We are measuring PRs deployed not PRs written but PR is deployed to production. 尽管完全量化 AI 带来的价值仍具挑战性，但通过持续实验和关注关键交付指标，Atlassian 正在逐步构建更完善的评估体系。这种务实的态度反映了企业在 AI 时代对生产力变革的持续探索与适应。

角色边界正在扩张而非收敛

当前产品管理领域正处于一个前所未有的黄金时代。Tamar Yehoshua 指出，虽然外界常讨论不同职能间的界限模糊化，但更准确的描述是角色正在扩张。这种扩展并非意味着职责的混乱或重叠，而是指产品经理能够更深入、更有效地交付价值给最终用户。她认为这种趋势极大地丰富了产品工作的内涵，使得从业者能够触及更广泛的业务环节。

"Roles aren't converging—they're expanding."

这种扩张带来了更多的可能性，让产品经理不再局限于传统的路线图规划或功能定义。相反，他们被赋予了更大的空间去影响产品战略、用户体验以及商业结果。这种变化要求从业者具备更广阔的视野和更强的适应能力，但也正是这种复杂性让这份工作变得极具吸引力。

对行业未来的乐观展望

尽管技术变革迅速，Tamar Yehoshua 表达了对产品管理职业长期稳定性的强烈信心。她自称为一个乐观主义者，坚信在未来十年内，产品管理不仅不会消失或边缘化，反而会因为其核心价值的凸显而变得更加重要。她认为，无论技术如何演进，理解用户需求、定义问题并推动解决方案落地的能力始终是企业的核心资产。

"I think this is the best time in the world to be a PM."

这种乐观态度源于对产品管理本质的深刻理解。她指出，技术只是工具，而产品思维才是核心。只要人类还需要通过数字化工具解决问题，产品经理的角色就不可或缺。她鼓励在场的从业者珍惜当下的时代红利，因为这是历史上最适合产品人发挥影响力的时期之一。她相信，未来的十年将是产品经理从执行者向战略领导者转型的关键窗口期。

珍惜当下，拥抱机遇

在演讲的最后，Tamar Yehoshua 向在场的每一位产品经理表达了真诚的祝贺与祝福。她认为，能够在这个时代从事产品工作是一种幸运，因为行业正处于快速发展和高度认可的阶段。她呼吁大家不要低估自己工作的价值，也不要被短期的噪音所干扰。

"I really think that this you guys are all so lucky to be here today."

她强调，保持好奇心和学习心态是应对角色扩张的最佳策略。随着职责边界的拓宽，产品经理需要主动拥抱变化，不断拓展自己的技能树。无论是技术理解力、商业洞察力还是用户同理心，都是未来成功的关键要素。她以充满希望的语调结束了演讲，鼓励大家自信地迎接未来的挑战，并相信所有从业者都将在这个充满活力的行业中找到属于自己的位置。

结论

Atlassian的实践证明，AI并未导致角色收敛或消亡，而是推动其向“构建者”扩张。核心优势在于通过PM直接编码、自动化测试及AI代理工作流，将交付周期从数月压缩至数周（如Jira吞吐量提升3倍）。该模式在早期原型阶段效果显著，但在成熟复杂系统中需转向流程优化与上下文管理。短板在于目前缺乏统一的量化评估体系，且高度依赖组织内部的数据图谱支持。适用条件为团队需具备灵活的角色调整能力与AI素养培训机制，而非单纯依赖工具。