当代码不再值钱:为什么“会控场的人”才是AI时代的王牌

AI PM 编辑部 · 2026年06月29日 · 88 阅读 · AI/人工智能

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当所有人都在研究如何把 Prompt 写得更好时,有人泼了一盆冷水:真正决定成败的,从来不是你能不能指挥 AI,而是你能不能指挥人。VisualLabs 创始人 Balázs Horváth 给了一个残酷但清醒的判断:AI 取代不了的最后一项能力,是“你在房间里工作的能力”。

当代码不再值钱:为什么“会控场的人”才是AI时代的王牌

当所有人都在研究如何把 Prompt 写得更好时,有人泼了一盆冷水:真正决定成败的,从来不是你能不能指挥 AI,而是你能不能指挥人。VisualLabs 创始人 Balázs Horváth 给了一个残酷但清醒的判断:AI 取代不了的最后一项能力,是“你在房间里工作的能力”。

AI写代码不再是瓶颈,但90%的东西不该被写出来

Balázs 一开场就抛出一个反直觉判断:当写代码已经不再是瓶颈,真正困难的,是决定“什么值得被构建”。

他们在年初做过一次内部 AI Agent 黑客松,一共提出了 21 个 agent 想法,结果有 17 个被直接放弃。原因很现实:要么没有数据权限,要么根本创造不了业务价值。最后留下的 4 个,才真正改变了团队今天的工作方式。

这个比例本身就足够刺眼。不是 AI 不够强,而是人太容易在“能做什么”上兴奋,却很少在“该不该做”上冷静。Balázs 用一句话点破本质:“You can prompt your AI, but you can’t prompt the room.”——你可以提示模型,但你没法靠提示词搞定一个会议室里真实的人、利益和博弈。

在 AI 把执行成本压到极低之后,判断失误的代价反而被无限放大:构建错误的东西,变得前所未有地快。

13年“夹在中间”的职业生涯,让他看清一件事

Balázs 的职业路径,本身就是这场变化的缩影。过去 13 年,他一直站在商业与技术之间:写过测试、功能设计、规格说明,做过 ERP 和 CRM 项目的功能顾问,后来创办了 VisualLabs。

这些年,工具在变:从人写代码,到人写规格,再到 AI 直接生成系统。但有一件事几乎没变——如何理解客户、拆解需求、在混乱中达成共识。

他反复强调:模型并不擅长突破“平均值”。这让人想起他引用的亨利·福特经典比喻——如果当年问用户想要什么,他们只会说“更快的马”。

今天也是一样。如果你只是用 AI 把现有流程做得更快、更便宜,大概率只是在复制旧世界。真正的工作,是把 AI 从“平均答案”里拉出来,逼它参与到一次“量级跃迁”中:不是更快的马,而是一辆车。

写好代码不重要了,重要的是这套“老掉牙”的分析工具

听起来最讽刺的地方在这里:AI 时代最值钱的技能,恰恰是一批“老工具”。

Balázs 认为,真正重要的是分析能力的组合包——故事地图(Story Mapping)、商业模式画布、价值画布、设计思维。这些年被很多工程师嫌弃“太虚”的东西,现在成了放大 AI 价值的关键。

他尤其强调故事地图的威力。通过拆解用户在每个阶段“正在做什么、为什么卡住”,你才能决定 MVP 应该长什么样。比如一个支持系统,从联系、分流、解决到关闭工单,真正该先做的,可能只是四件事:捕捉意图、判断紧急程度、生成有依据的回复、记录到系统。

随后,他给出四个极具杀伤力的问题,用来拷问任何一个 AI 项目:
- 这到底是谁的问题?
- 对他来说,什么叫“赢”?
- 什么情况下他会拒绝使用?
- 这会不会改变他的决策?

只有先回答这些,人和 AI 的对话才有意义。他把这套思考路径称为 VAD:Value(价值)→ Architecture(架构)→ Design(设计)。

真正危险的信号:功能越多,用的人越少

“这不就是老派产品管理吗?”Balázs 并不否认。但他随即指出,AI 时代最致命的反模式,也正是这些老问题。

比如:
- 发布节奏极快,功能越堆越多,但采用率低得可怜;
- Demo 成了交付物,看起来很酷,却没人真的用;
- PRD 里没有真实用户的反馈,只有内部假设。

他提出一个非常具体、也非常不舒服的行动建议:从周一开始,停止追踪“我们上个季度发了多少功能”,改为只看“有多少功能被用户使用超过两次”。

更激进的一点是:把你最聪明的人,从代码里拉出来,推到客户和业务问题的最前线。因为在这个时代,“构建”已经很便宜了,而“判断”变得极其昂贵。

总结

Balázs 的核心观点,其实一句话就够:AI 不会淘汰你,但会放大你的判断质量。写代码的门槛在迅速下降,而决定做什么、为谁做、值不值得做,正在成为新的稀缺能力。

对 AI 从业者来说,这意味着一个残酷但清醒的转向:少一点对工具的迷恋,多一点对人的理解。学会控场、提问、拆解价值,而不是只会写 Prompt。下一个真正拉开差距的,不是“你用什么模型”,而是“在模型出现之前,你脑子里有没有一张清晰的故事地图”。


关键词: AI应用, AI Agent, 产品思维, 需求分析, 故事地图

事实核查备注: 需要核查:Balázs Horváth 的身份与 VisualLabs 创始人背景;内部黑客松中 21 个 agent 想法、17 个被放弃、4 个产生重大影响的说法;“You can prompt your AI, but you can’t prompt the room”原话表述;VAD(Value-Architecture-Design)是否为其原生提法。