传统的瀑布式开发是基于对未来的完美预判，试图一次性把产品做对。但混沌的现实让这种预判成本高昂且极易失败。新范式是拥抱不确定性，放弃全面预判，通过快速迭代来探索方向。
最小可行产品 (Minimum Viable Product) 是“不预判”战略的核心工具。与其花一年时间按路线图开发100个功能，不如用一个月上线1个核心功能，目的是：
机器学习和A/B测试就像“黑箱”，我们常常无法解释“为什么”用户偏爱A方案。作为PM，我们必须接受：有时候，通过数据知道“是什么”在起作用，比弄清“为什么”更重要、更具行动价值。
案例：奥巴马竞选团队通过A/B测试发现“Learn More”按钮比“Sign Up Now”点击率高40%，他们不需要知道为什么，只需要采用结果。
旧教条：成功的产品方法可以被复制。
新现实：每个产品都处在独特的、动态的复杂系统中。没有万能的“最佳实践”，只有在特定情境下有效的策略。过度迷信最佳实践会扼杀创新。
旧教条：你需要理解你所构建的一切。
新现实：尤其在AI产品中，PM不可能理解模型的所有细节。你的职责是定义清晰的优化目标（KPIs）和评估框架，并相信（和验证）“黑箱”能有效达成这些目标。
旧教条：产品成功依赖于找到那个能引爆市场的“杠杆”或“杀手级功能”。
新现实：在互联世界，成功往往是涌现出来的，是无数小功能、用户互动、社区氛围和外部环境共同作用的结果，而不是单一杠杆的功劳。
互操作性 (Interoperability) 是新的战略核心。一个产品的价值不再仅仅是其自身功能，更在于它能多好地与其他工具和服务连接。
生成性 (Generativity) 是平台的最终目标：即一个系统能让用户创造出其设计者从未预想过的新价值的能力。
作为PM，要思考：
面对复杂系统，管理的重点应该从“控制和解释过程”转向“定义和优化结果”。
例如，对于自动驾驶汽车：
别再把产品路线图想象成一条通往唯一终点的直线。它更像一个探索中的“毛线球”：核心是一个稳定的愿景，但具体路径是混乱的、多线的、不断分叉和重联的。拥抱这种混乱，才能在混沌中找到真正的机会。
要理解用户和产品，不要试图去寻找一个孤立的“本质”。一个功能的真正意义，在于它如何与用户的其他工具、工作流、社交关系和情感需求连接在一起。PM的工作就是发现和强化这些连接。
有时，一个过于清晰、指令式的战略会限制团队的创造力。华为任正非用晦涩的古诗词来传递战略，就是为了激发团队去共同解读、讨论和创造，而不是被动执行。这赋予了团队更大的自主权和参与感，从而产生更多可能性。