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AI能扩展执行带宽，但扩展不了你的决策带宽。
一堆会员，两个发现
前段时间我开了市面上很多AI工具的会员，目的很简单：多试，看哪些能融入我的工作流。
用了一段时间之后，两个发现。第一，大部分工具的额度我都没用完，浪费了。第二，也是更重要的——我发现自己成了AI的瓶颈。不是AI不够强，是我跟不上了。
执行带宽 vs 决策带宽
AI的核心价值，是能大规模扩展你的执行带宽：你给它一个需求，它帮你写代码、做设计，速度是一个人的好几倍甚至几十倍。
但这里有个前提：AI的产出需要你来验收和决策。AI写的方案，你要判断思路通不通、有没有需求遗漏；AI写的文档，你要确认准确性；AI写的代码，你要看它和你想要的是不是一回事。
你可能会说：这些AI自己也能做啊。但你真的敢信它给你的验收报告吗？让AI验收自己的产出，本质上就是让它给自己盖章。所以未来不管AI多强，最终一定会有一道人为的审核环节。这个环节，就是你的决策带宽——而人的决策带宽，是有上限的。
验收比想象中累得多
很多人低估了验收AI产出的消耗。假设AI五分钟给你写了一份八千字的市场分析报告，结构清晰、数据详实。你要验收它，得一段一段读，核对数据来源，判断结论站不站得住。
AI产出速度快了十倍，但你的验收速度提升不了那么多。放手让AI做越来越多的工作，反而可能降低决策质量，最后造成的返工得不偿失。
给三种人的建议
资深从业者：你们是AI最大的受益者——有判断力，AI能帮你们把执行层的事大规模扩展。但你们也最容易撞上决策天花板。我的建议是别贪多：不是开更多会员、同时跑更多任务就更好。找到你决策带宽的舒适区，让AI在这个区间里放大效率，而不是逼你超载。
应届生和新人：最大的优势是没有历史包袱，可以从零搭建AI原生的工作流。但短板是暂时没有足够专业判断力去审核AI产出。把AI当学习工具，不要当替代工具——让它帮你快速进入一个领域，但别让它替你做决策。判断力要在实战里养，没有捷径。
35岁以上、有资源调配权的管理者：最重要的事是了解AI的能力边界。你不需要亲自做好每一件事，但最好亲自上手跑通一两个demo。AI也是一种资源，了解这个资源能做什么、不能做什么，然后把它分配到合适的位置——这本身就是管理者的核心能力。
核心矛盾
总结下来：AI可以无限扩展执行带宽，但你的决策带宽不可能同比例扩展。
PM在AI时代真正有价值的能力，不是能调用多少AI资源，而是能高质量验收和决策多少AI的产出。前者是表层指标，后者才是护城河。
AI的进化不会停，而你的决策带宽，是接下来拉开差距的关键变量。
想系统设计自己的AI工作流，可以看《游戏PM的AI实战手册》。