文章提到的『协调价值被吃掉』不是 PM 独有的现象。从 2022 年起，Meta、Amazon、Google 等科技巨头就在主动推行『大扁平化』：管理层管理跨度从 2013 年的 8.1 人跃升至 2025 年的 12.1 人，预计 2028 年达约 25 人。Meta 首席技术官甚至提出『无管理』大型团队。背后的逻辑一致：当 AI Agent 能自动处理信息流转、状态同步、文档整理，专门设一个人来『协调』就变得多余。组织重心的确正在从 coordination（协调）转向 orchestration（编排）。

文章管『写 eval』叫驯化不确定系统。具体怎么驯？一篇汇集 OpenAI、Anthropic、Meta 最佳实践的指南拆解了 Eval 的三层结构：先设计涵盖黄金路径与长尾场景的 Dataset，再用三类评分器（代码检查、AI 评判、人工标注）给输出打分，最后跑回归确保改 Prompt 时『按下葫芦不起瓢』。Meta 的 PM 甚至说：别给算法团队发 PRD 了，直接给他们一个 Eval。Eval 不是技术活，是产品经理定义『什么算好』的核心职责——这恰好踩在 AI 产品最难的地方。

文章结尾警惕不要跳入『AI 转型课』的焦虑营销。这条产业链已经在规模化运转：媒体靠末日式话术制造大众恐慌，博主们摇身一变成为 AI 导师兜售速成课。虎嗅的一篇深度报道拆解了这套商业模式——『未来焦虑』是最大卖点，出货的是『赎罪券』式的解决方案。就连 Z 姓大厂收购 Manus 的 20 亿美元交易也被质疑是恐慌性并购。当『不转型就完了』的叙事本身成了一门大生意，理性从业者最需要的能力反而是识别营销话术的免疫力。

文章说『一线产品判断、跨团队的信任、复杂局面的统筹』短期内 AI 吃不掉。但『吃不掉』不是天生护城河，而是有一个具体条件：这些判断依赖隐性知识和师徒传承的经验直觉，且难以被数据化标注。一旦企业将这类决策的『好与坏』用大量正反案例喂给模型来过拟合，那这条防线能不能撑过三年？真正的追问是：通用 PM 的『非标』能力中，哪些本质上是『还没有被有效打标的高质量训练数据』？把这些找出来，才算看清自己的坐标。