最近在技术论坛刷到个热门话题：“AI 时代，敏捷开发是不是要凉了？”有人贴出代码生成工具的截图，配文“现在AI 10分钟能写完的代码，还要什么迭代开发？”；也有人悲观预言：“敏捷的核心是‘人’，AI来了，人的价值被稀释了。”
作为从业8年的产品经理，我亲历过从瀑布模型到敏捷转型的阵痛，也玩过ChatGPT写需求文档、GitHub Copilot生成代码。但越用越觉得：AI不是在替代敏捷，而是在用最直接的方式，把敏捷开发中那些“形式化”的泡沫戳破，逼我们回归最本真的敏捷。
一、被误解的敏捷：我们早就偏离了初心
先问个问题：你所在的团队，真的在做“敏捷”吗？
我见过太多“伪敏捷”现场：
每天站会变成“汇报表演”，15分钟扯皮1小时；
用户故事拆得比分子还细，但没人关心真实需求；
迭代评审会成了“背锅大会”，开发吐槽产品改需求，产品吐槽测试漏bug；
最讽刺的是，有些团队连“敏捷教练”都配齐了，但交付的产品依然离用户十万八千里。
敏捷开发的本质是什么？《敏捷宣言》的四大价值观早就写明白了：
个体与互动 > 流程与工具
可工作的软件 > 全面的文档
客户合作 > 合同谈判
响应变化 > 遵循计划
但现实中，我们往往把敏捷做成了“流程崇拜”——用Jira看板划分任务状态，用燃尽图证明“我们在敏捷”，用固定两周的迭代周期掩盖对需求的逃避。当敏捷变成一套标准化的SOP，它就已经死了。
二、AI 来了，先“杀死”的是伪敏捷
现在AI登场了，它最先冲击的，恰恰是这些“形式化敏捷”的痛点。
代码生成工具：打破“为迭代而迭代”的怪圈
以前我们拆用户故事，总爱把一个功能切成“前端页面”“接口开发”“联调测试”三期，美其名曰“小步快跑”。但AI可以直接生成完整可运行的代码模块，甚至自动补全测试用例。这时候再强行拆解迭代，反而成了效率拖累——敏捷的“快速交付”不是目的，快速验证价值才是。需求分析工具：倒逼我们直面真实用户
用AI做用户调研是什么体验？输入“25-30岁一线城市女性，健身爱好者，想通过APP记录饮食”，它能瞬间生成10条用户故事，甚至模拟出使用场景对话。但这些“完美需求”背后，藏着更残酷的真相：如果AI都能替代我们理解用户，那产品经理的核心价值是什么？
答案是：比AI更懂“人”。敏捷强调“客户合作”，但很多团队把“客户”简化成了产品经理自己。AI的出现，逼我们走出办公室，去和真实用户聊天——因为只有人的洞察，才能让需求从“正确”变成“惊艳”。自动化测试：让“响应变化”不再昂贵
传统敏捷中，测试是瓶颈：改一行代码可能触发连锁反应，回归测试要花半天。但AI驱动的自动化测试能实时监控代码变更，自动生成测试报告。这意味着什么？我们可以更勇敢地调整需求了——因为试错成本被AI拉低了，敏捷的“响应变化”才能真正落地。
三、AI 时代，我们需要怎样的敏捷？
说到底，AI不是敏捷的敌人，而是“敏捷升级”的催化剂。它让我们看清：敏捷的核心从来不是“快”，而是“灵活”——灵活地理解需求、灵活地调整方向、灵活地创造价值。
未来真正稀缺的敏捷团队，会具备这三种能力：
人类独有的“价值判断力”
AI能生成代码，但判断“这个功能该不该做”“用户会不会买单”的，只能是人。敏捷中的“用户故事”，未来会从“作为XX，我需要XX”变成“作为XX，我愿意为XX付费”——因为AI让试错成本降低，我们可以更聚焦商业价值。跨领域的“系统思维”
当AI接管了代码、测试、甚至部分设计工作，团队成员需要跳出单一角色，理解整个产品链路。比如产品经理要懂技术架构，开发要懂用户心理——因为敏捷的“个体与互动”，在AI时代会升级为“多学科碰撞”。持续学习的“反脆弱”心态
AI在进化，敏捷团队也必须进化。那些抱着“我懂敏捷流程”吃老本的人，终将被淘汰；但那些把AI当工具、不断拓展能力边界的人，会成为新时代的“敏捷超级个体”。
最后：敏捷从未过时，过时的是我们对敏捷的想象
20年前，敏捷宣言是对“重型流程”的反叛；20年后，AI是对“形式化敏捷”的反叛。变化的从来不是敏捷本身，而是我们理解敏捷的方式。
所以下次再有人问你“AI来了，敏捷还重要吗？”，你可以这样回答：
“AI不是在替代敏捷，而是在帮我们撕掉敏捷的‘标签’，回到那个最本质的问题：我们究竟在为什么而敏捷？”
