1. AI ทำให้การจัด Backlog ทำได้อัตโนมัติ (Automated Prioritization)
* ในอดีต PO ใช้ประสบการณ์และตรรกะเพื่อจัดลำดับ backlog แต่วันนี้ AI สามารถประมวลผลจากข้อมูลผู้ใช้จริง, ข้อมูล usage, revenue impact, และ trend จากตลาดแบบ real-time ได้เหนือกว่ามนุษย์
* ถ้า PO ยังทำหน้าที่แค่ “จัดลำดับงานตามสัญชาตญาณหรือความคุ้นเคย” — AI จะทำได้แม่นยำกว่าในเสี้ยววินาที และองค์กรก็จะเริ่มตั้งคำถามว่า ‘เราจำเป็นต้องมี PO ไหม?’
2. AI เขียน User Story ได้ดีพอๆ กับคนที่ไม่มี context (Content without Connection)
* เครื่องมือ AI อย่าง ChatGPT, Notion AI หรือ Linear มีความสามารถในการสร้าง User Story, Acceptance Criteria และแม้แต่ Test Case ได้ทันทีจาก prompt เพียงไม่กี่คำ
* ถ้า PO ไม่มี Insight เชิงกลยุทธ์ หรือขาด Empathy จริงๆ กับผู้ใช้งาน – สิ่งที่เขียนออกมาก็ไม่ต่างจาก AI…หรืออาจแพ้ AI ด้วยซ้ำ เพราะ AI เขียนได้เร็วกว่าและปรับเปลี่ยนได้อัตโนมัติ
3. Product Vision จะล้าหลัง ถ้าไม่เข้าใจ AI use cases (Vision Blindness)
* AI ไม่ได้เป็นแค่ “เครื่องมือช่วยงาน” แต่มันเปลี่ยน logic ของ business model และความคาดหวังของผู้ใช้ เช่น ลูกค้าเริ่มคาดหวังว่าแอปควรจะแนะนำสิ่งที่ใช่โดยไม่ต้องสั่ง หรือระบบควรวิเคราะห์ได้เองว่าอะไรคือปัญหาก่อนผู้ใช้รู้ตัว
* PM ที่ยังคิดแค่ roadmap แบบ feature-based, หรือยังมอง customer journey แบบ linear จะตกขบวน เพราะมองไม่เห็นว่าการนำ AI มาใช้สามารถ “ปลดล็อกปัญหาเก่าด้วยวิธีใหม่” ได้อย่างไร
ถ้า PM ไม่สามารถเห็นโอกาสใหม่จาก AI และ PO ยังยึดติดกับงานเดิม — ทั้งคู่จะไม่เพียงแค่ ‘ถูกแทนที่’ แต่จะกลายเป็นคอขวดของนวัตกรรมโดยไม่รู้ตัว
🧠 P.O.W.E.R. Model: วิธีปรับตัวของ PM/PO ให้ไม่ถูกแทนที่ด้วย AI
P – Problem Framing: เข้าใจปัญหาที่แท้จริงของลูกค้า ด้วยวิธีที่ AI ยังไม่เข้าใจมนุษย์เท่า
O – Ownership of Vision: มี narrative ชัดว่า Product นี้จะเปลี่ยนชีวิตคนอย่างไร
W – Workflow Design: ใช้ AI ออกแบบ process แต่ต้องเข้าใจ end-to-end ของ journey
E – Empathy & Ethics: รู้จักตั้งคำถามเชิงคุณค่าที่ AI ไม่สามารถทำได้ เช่น fairness, bias
R – Rapid Learning: ปรับ mindset ให้ test-iterate ตลอดเวลา พร้อมเรียนรู้จาก feedback + AI signal
ถ้า PM/PO ทำได้ครบ POWER นี้ = จะไม่ใช่คนที่ถูก AI แทน แต่เป็นคนที่ใช้ AI สร้าง 10x impact
4. PO ใช้ AI เป็นแค่ tool ไม่ใช่ force multiplier — เช่น ใช้ช่วยเขียน story แต่ไม่ใช้วิเคราะห์ pattern ของ user หรือคาดการณ์ความต้องการล่วงหน้า ทำให้ AI เป็นแค่ productivity booster แทนที่จะเป็น strategic enhancer