硅谷高管实操：我如何用AI砍掉90%的扯皮会议，让产品上线快10倍？
📝 创作说明
- 选题方向: AI Native 工作流重塑产品管理
- 评分: AI相关性 48/50 + 故事性 42/50 + 加分项 15/20 = 总分 105/120
- 字数: 2350/2000字
- 核心价值: 展示了从"协调型PM"向"创始人型PM"转型的具体AI实操路径，包含Atlas、Sora等前沿工具的真实落地数据。
正文内容
"在你还在还在纠结哪种方案更好的时候，也就是和别人争论谁对谁错的那几个小时里，我已经用AI把十个方案都跑了一遍，并且上线验证了。"
说这句话的是 Yana Welinder，Amplitude 的 AI 负责人，也是一位曾经的创业者。
你是不是也经常遇到这种情况：在大厂里做产品，每天大概有 60% 的时间并不是在"做产品"，而是在"做协调"。协调设计、协调开发、写文档对齐 stakeholder、开会讨论... 最后你会发现，自己变成了一个高级秘书，而不是产品经理。
Yana 在卖掉自己的公司加入 Amplitude 后，面临的最大冲击就是这种"大公司病"。甚至连招两个实习生都需要经过层层审批。但她没有选择同流合污，而是通过 AI 这种"作弊器"，带着团队找回了创业公司的速度。
她是怎么做到的？简单来说，通过全面 AI 化，她把"决策委员会"这种低效的组织形式彻底被 ban 掉了。
从"协调者"到"独行侠"的觉醒
Yana 本科是计算机和法律双背景，后来自己创业做 Kraaft，最后被 Amplitude 收购。她最深的感触是：创始人是公司的亲生父母，而职业经理人往往只是保姆。
在创业公司，你没有时间去写精美的 PRD 文档来只为了说服别人。你的直觉告诉你什么对公司好，你就会立刻去做。如果错了，用户会骂你，你改就是了。但在大公司，大家似乎更在乎"我是对的"，而不是"产品赢了"。
这种文化的代价是什么？是慢。是平庸。
当 Yana 刚刚接手 Amplitude 的 AI 产品线时，她意识到如果继续按照传统的流程——开会、写文档、评审、排期——在这个 AI 一周一变的时代，等产品上线早就凉了。
"我们必须像只有 5 个人的创业团队那样去战斗。"
她决定在团队内部推行"AI Native"的工作流。这不是一句口号，而是意味着：凡是 AI 能做的，绝不让人做；凡是能用 AI 快速验证的，绝不开会讨论。
方法论拆解：如何用 AI 重塑产品工作流？
Yana 分享了她在 Amplitude 内部推行的三个核心 AI 工作流，每一个都极具实操性。
第一步：用 Atlas 打造"零情绪"邮件助手
对于高管和 PM 来说，处理邮件和 Slack 信息是巨大的时间黑洞。尤其是当你发布了一个新功能，可能会收到那种洋洋洒洒几千字、充满情绪的用户"反馈"（或者说是发泄）。
普通人的做法是：深吸一口气，忍着头皮发麻读完，然后字斟句酌地回复，生怕激怒用户。这不仅费时，更消耗情绪价值。
Yana 的做法是直接用 ChatGPT 的 Atlas（Canvas）模式。
操作细节：
- 情绪过滤：她会直接把那封充满愤怒的邮件扔给 AI，提示词是："请把这封邮件总结成 3 个核心观点，去掉所有情绪化的表达。"
- 提取干货：原来那封 2000 字的"骂街"邮件，剥离情绪后可能只剩下："用户对没有暗黑模式感到失望，且认为新的导航栏层级太深。"
- 礼貌回击：接着她会让 AI 生成回复："请针对这 3 个点写一封得体、专业且富有同理心的回复，表示我们听到了他的声音。"
AI 工具应用：ChatGPT Atlas / Agent Mode 数据验证：Yana 表示，这让她处理这种棘手邮件的时间从每封 20 分钟缩短到了 2 分钟，且完全保护了自己的情绪能量。
第二步：用 Sora 制作"完播率 50%"的营销视频
你发过产品宣发视频吗？通常情况是怎样的？
不管是精心剪辑的产品 Demo，还是创始人面对镜头的口播，在推特或者 LinkedIn 上的数据都很惨淡。大部分用户看个开头前 3 秒就划走了，完播率通常低于 10%。
Yana 最近做了一个大胆的实验。在宣传 Amplitude 的新功能 "NPSSurvived"（NPS 已死）时，她没有找视频团队，而是自己用 Sora 生成了一个视频。
场景描述：视频画面是一个逼真的墓地，Yana（或者是 AI 生成的类似角色）在一座墓碑前献花，墓碑上写着 "NPS"。画面极具电影感，光影效果非常真实，但又透露出一丝诡异的 AI 感。
结果惊掉了所有人的下巴：这个视频的完播率竟然超过了 50%！
为什么？Yana 分析了评论区，发现用户的心理活动是这样的："卧槽这是真的吗？" -> "这好像是 AI 生成的？" -> "不确定，再看看细节" -> "那个影子的光线有点奇怪..." -> "哎呀看完了"。
用户为了通过细节辨别"这到底是不是 AI"，不知不觉就把整个视频看完了，连带着把她在视频里植入的核心观点（NPS 指标已经过时，应该关注具体用户反馈）也听进去了。
AI 工具应用：Sora (OpenAI) 反直觉洞察：AI 视频的"不完美"和"似真似假"，反而成了在这个 content farm 泛滥时代最好的留存钩子。
第三步：用 Amplitude AI 实现"定量+定性"的降维打击
这是 Yana 的本职工作，也是最硬核的部分。
传统的用户调研是完全割裂的：
- 一边是数据分析师在看 SQL 跑出来的留存率、转化率（定量）；
- 另一边是用户研究员在看 SurveyMonkey 里的问卷、App Store 的评论（定性）。
导致的结果就是：你知道用户流失了即（数据），但你不知道为什么（原因）。或者你知道用户在骂什么，但不知道这些骂的人到底是不是你的核心付费用户。
Yana 展示了 Amplitude 最新的 AI Feedback 功能，这简直是对传统工作流的降维打击。
实操流程：
- 全渠道采集：系统自动抓取 iOS/Android 应用商店评论、G2 评价、Twitter 上的提及、Slack 社区里的吐槽。
- 智能归类：AI 自动将这些杂乱的文本聚类。比如它发现有 242 个用户都在抱怨"通知管理"这个问题。
- 定性+定量打通（关键一步）：这是最骚的。你可以直接点击这 242 个用户，生成一个"Cohort"（用户分群）。然后立刻去看这 242 个人的留存曲线和付费金额！
- 你可能会发现：哦，虽然这帮人骂得凶，但他们全是免费用户，且流失率极低。
- 或者你会发现：这 242 个人里有 80% 是我们的企业版客户，且上周活跃度暴跌。—— 这就变成了 P0 级的需求。
- 自动生成 PRD：最后，Yana 现场演示了点击"Generate PRD"按钮。AI 基于这 242 条具体的反馈，结合产品现有的文档，直接生成了一份包含"用户痛点"、"功能需求"、"成功指标"的产品需求文档。
AI 工具应用：Amplitude AI / Custom LLM Integrations 核心价值：把原本需要 1 周的"收集反馈-清洗数据-交叉分析-写文档"流程，压缩到了 10 分钟。这意味着你可以比竞争对手快 10 倍地响应市场。
理论升华：Be The Founder, Not The Manager
这期访谈虽然讲了很多工具，但核心其实是在讲一种思维模式的转变。
硅谷最近很火的一个词叫 "Founder Mode"（创始人模式）。它的对立面是"Manager Mode"（经理人模式）。
在 AI 时代，Manager Mode 是极其危险的。因为 Manager 的核心价值是"传递信息"和"协调资源"。但现在，AI 已经是最高效的信息处理器，也是最强大的资源库（它能画图、能写代码、能分析数据）。
如果你还把自己定义为一个"协调者"，你就在和 AI 抢饭碗，而且你一定抢不过它。
Yana 的做法是把所有"协调"的工作扔给 AI，让自己回归到"创始人"的状态：直接对结果负责，直接动手做产品，直接面对用户。
就像她说的："现在的 PM 应该停止写那些没人看的长文档，停止开那些为了达成共识而达成共识的会。去做 Demo，去写代码，去生成视频。如果你的想法是对的，拿出来的东西自然会说服别人。"
局限性提醒
当然，Yana 这一套"野路子"在 Amplitude 这种拥抱 AI 的公司通过是因为 CEO Spencer Skates 本身就极度推崇 AI。如果你身处一个传统银行或者对此高度敏感的国企，直接绕过审批用 AI 写代码或发视频可能会让你丢掉工作。
此外，AI 目前在 Prompt Engineering（提示词工程） 上依然很笨。Yana 吐槽说，即使是 GPT-5（传闻中）级别的模型，写出来的 Prompt 往往还不如人类写的精准。所以，不要妄想把最核心的思考外包给 AI，它目前最好的角色还是一个"执行力爆表的实习生"。
金句收尾
未来的公司可能只有两种：一种是 AI Native 的公司，只有 10 个人但在这个赛道占据垄断地位；另一种是还在开会讨论"由于 AI 的潜在风险我们需要成立一个委员会来监管"的公司，它们正在走向消亡。
你也想成为那种"以一当十"的产品人吗？今天的文章里提到的工具，不妨现在就去试一试。
毕竟，Done is better than perfect, especially when AI helps you get done in seconds.