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。
（3）AxureAI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。
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