200塊成本，1個月的產出值20萬，跟產品經理與程序員說再見

最近用AI搞了個項目，做了一個分析平臺，雖然更進一步的細節不便透露，但心得體會值得記錄。

項目規模有多大呢？以我曾經在熊廠的經驗來看，傳統互聯網做的話，最低配需要7個人干兩個月：

1個產品經理，從業務理解到邏輯梳理，到產品的整體架構設計、功能設計全包，同時還要兼任項目經理管進度；

1個UI，負責所有交互設計與切圖；

1個前端，2個后端，1個算法，1個測試。

以上都是最保守的配置，實際上這樣的團隊至少得配兩個扮演著領導角色的產品架構師與開發架構師，同時算法部分還得交給另外一個部門的獨立團隊來負責，涉及到跨部門溝通。

說到溝通，那附加的工作內容就更多了，需求評審、設計評審、技術評測、測試用例評審、開發聯調，每日的站會、日報、周報，例行的領導匯報，項目上線后的復盤…這些本質上都是溝通，要做到多角色信息對齊，就要額外花這么多力氣。

在項目不出幺蛾子的前提下，7人團隊，兩個月時間（21.75 x 2 x 7 = 304.5人天）把它做完已經是理想模型，畢竟大大小小的需求文檔就超過了20個。

而實際上的情況是，大概率會遇到需求變更，bug過多，參數效果差 等問題，不斷挑戰各個角色間的信任關系，一旦有外部挑戰與問責，很容易出現相互甩鍋與扯皮的現象。

所以，說句題外話，其實在互聯網公司生存，最需要的核心能力并非是業務水平，而是與老板和同僚完成利益捆綁的能力——不然誰知道下一秒，你會不會被賣掉呢？

然而當我們回到項目目標上看，站在全局角度上，這個分析平臺的價值就是信息采集與決策，僅此而已。推進過程中的管理與溝通都是不得不“浪費”掉的額外成本。用福特的話來講，就是：“我明明只雇了一雙手，那多出來的幾張嘴是怎么回事?”

明明幾分鐘就能把思路想明白的事，為什么要花那么多力氣把它反復說給他人聽，不斷地畫餅與承諾，最后卻往往要接受很多妥協，拿到一個勉強的結果。

以往，我們還可以自我安慰道：“溝通就是妥協的藝術。完成比完美更重要。”

現在好了，有想法的人自己就能干了。跟人溝通費勁，跟機器還說不明白嗎？至少機器不會把精力浪費在自我利益的保護上，不會因為犯了一些錯誤而擔心下個月你拒交會員費。

（事實上，多數情況下溝通費勁的本質，不是說不明白話，而是利益沖突無法調和。這些都隱藏在工作中的灰色地帶：）

20刀的Codex，一個月的產出可抵20萬的價值，這是我目前結合實際效果做出的保守估計。20萬雇不到6個大廠員工幫你干兩個月的活，更何況他們平日里還有一半的時間在開會。

產品經理與程序員的時代確實該落幕了。這種角色分工的邊界，AI時代不需要了。

在實踐中，我認為現在更需要的是這兩類角色：

業務專家與工程化專家。

業務專家顧名思義，他是最懂業務的人。而項目本身，就是業務的線上化，所以業務專家也是最終結果的第一責任人。典型如醫生、律師，都屬于業務專家。

工程化專家，他的目標是將傳統業務工程化落地， 工作內容包括且不限于架構設計、需求設計、交互與UI設計、程序開發（vibe coding）、測試、上線，簡單來說就是在AI的加持下實現了全棧工作，90%的工作僅靠與AI溝通便可完成。

舉個形象點的例子。

比如說畫畫，業務專家就是畫家，工程化專家就是圖像模型訓練師。

在AI出現之前，畫家接了一張大單，他就自己畫了。接了20個大單，可能他會分包給別人畫一部分，自己賺差價。接了100個大單，他沒準就轉型成一個人肉轉包平臺了，成為掛著畫家title的商人。本質上是因為自己的時間精力有限，無法在短時間內用統一的風格完成大量工作。

在AI出現之后，畫家還是接了100個大單，這時候他應該先扮演 圖像模型訓練師的角色，將過往的作品掃描件丟給AI，讓AI學習繪畫風格，之后把這100個大單都交給AI來畫，自己驗收結果完成最終交付。依然是畫家的title，只是這一次，他的商人戲份少了，更像一位工程化專家，產能與利潤也達到最大化，獨立消化掉所有需求。

這就是用工程化思維解決問題的方式——把所有業務都視為會反復出現的輸入，將其格式化變成一個標準的輸入信息，制定標準化的工作流程，最終輸出標準化的結果。

工程化思維的內核，建立在判斷力上。選什么樣本數據用于訓練AI，需要判斷；落地過程中AI會給出各種建議，需要判斷；最終交付出哪一個版本，需要判斷。

當AI接管了大多數重復勞動時，每個使用者本質上都成為了老板——老板的日常工作就是拍板。

不管我們愿不愿意，曾經的那些工作角色已經半只腳邁入了回收站，它們至今仍然還沒消失殆盡只是因為時代過渡還需要一個過程，人們的思維定式轉化還需要時間。

2022年，馬斯克剛收購推特（現在的X.com）時，第一刀就砍掉了50%的崗位，幾個月后，這個比例最終達到了80%。當時，還談不上AI時代的到來。到了現在這個階段，我覺得對于產研部門來說，冗余崗位的比例有望超過90%。

這直接指出了未來的方向——組織在朝著輕量化、小型化、個體化的方向發展。團隊的存在就是為了彌補個人能力的不足，僅此而已。如果一件事情自己可以將它搞定，那么最好的選擇就是自己將它搞定。（這一點我在7年前的舊文中有論證：）

同時，存在著若干超級平臺將這些輕量個體聯結在一起，且超級平臺的定位將更接近于社會基礎建設設施的角色，它曾經有過另一個名字，叫“托拉斯（Trust）”。

這是更好的時代，也是更壞的時代，與歷史上每一次科技突破而帶來的生產力飛躍一樣，永遠只會獎勵做出正確選擇的人。只是這一次，馬太效應會體現得更為明顯。

應對方案就是上面提到的，成為業務專家與工程化專家。它們形成一個平面坐標系。

業務專家代表領域深度，是行業競爭力的直接體現。作為業務專家，必須做到全流程閉環——尋找需求、獲取訂單，加工處理訂單，最終完成交付。簡單說就是完成“買”與“賣”的閉環。

工程化專家代表產能高度，決定了利潤上限。具體來說，工程化覆蓋了標準化、線上化、自動化、智能化等多個階段，終極目標就是復制出無限接近于業務專家本人的化身。

二者合一，就是單干的能力，在過去，這個身份被稱為“老板”。只不過新的時代中，管理機器、與機器溝通的能力，要比管理人、與人溝通的能力更重要了。當然，你也可以把這些機器統稱為“硅基生物”。

時代看似變了，但一切又都沒變，只不過是版本更新，換了個玩法罷了。比解決問題更重要的，始終都是“提出正確的問題”。