AI抢着写PRD老产品人笑到最后抗替代底牌太硬

哈喽大家好，今天老张带大家聊聊现在的AI也太卷了，产品需求文档唰唰就能生成，格式工整、逻辑在线，搞得不少产品经理慌了：这是要被替代的节奏？

3道“决策鸿沟”

作为摸爬滚打10年的老玩家，我反倒觉得这是好事——AI顶多当个“文档工具人”，真正能站稳脚跟的，从来都是它学不会的3个硬实力，焦虑纯属瞎操心！

先说说最核心的“领域暗知识”，这玩意儿AI搜遍全网也学不会。我早年脑子一热想做“全栈产品经理”，啥领域都沾点边，结果做金融科技项目时直接栽了跟头。

后来沉下心深耕才发现，这行的门道太多了：风控规则背后藏着监管的隐性要求，支付清结算有不为人知的时差漏洞，金融机构之间的系统壁垒根本没写进教科书。

这些“行家都懂，书本没有”的暗知识，得跟着业务流程跑、和一线人员聊、在项目踩坑里悟，AI哪能get到？

就说设计金融催收模块，AI能写一堆炫酷功能，但银行真正关心的是通话录音能不能当法律证据、数据怎么隔离才安全、能不能对接现有催收平台——这些都得靠领域积累预判。

其中，通话录音需满足“透支超限额/期限后进行、采用可确认收悉方式、两次催收间隔至少三十日、符合相关规定”等条件，才能被认定为有效催收证据，作为法律依据使用。

现在大厂招人都盯着垂直领域经验，通用型产品经理越来越不吃香，在AI及金融科技等热门垂直领域，领域专家型产品经理的薪资溢价普遍能超30%，说白了就是AI补不了这个缺口！

抗替代的核心

再说AI永远跨不过的“决策鸿沟”，这才是产品经理的核心底气。之前客户要做“贷前尽调”风险报告功能，AI把合规和效率需求列得明明白白，却不知道银行里“合规优先于效率”的潜规则。

这是银行信贷业务的核心原则，贯穿贷前、贷中、贷后全流程，是无数项目踩坑总结的行业共识，AI哪能从公开数据里学来？

还有个团队用AI做“供应链可视化看板”，智能信用评分功能看着亮眼，结果银行风控评审直接毙了。合着AI根本不懂，核心企业CFO关心资金安全，风控部门盯着贸易真实性，供应商怕操作麻烦，这多方诉求的平衡，哪是罗列功能就能搞定的？

银行风控评审本就需兼顾多方诉求，尤其注重贸易真实性核查，这是信贷风险防控的关键环节。

更别说资源约束下的取舍了，AI能把功能列得面面俱到，却不懂“先上线核心功能验证价值，再迭代优化”的节奏。

说白了，AI只会做“信息整合”，没法做需要权衡的“灰度决策”，这道坎它永远迈不过去。

最后一点，从“交付功能”到“掌控全链路价值”，这是AI复制不了的硬本事。产品的本质是解决问题，不是堆砌功能，可太多人陷入“功能做完就完事”的误区。

深耕+预判

之前主导AI教育产品，团队用AI设计的“智能错题本”，技术层面没话说，但在特定项目场景下学生使用率始终低于15%。你猜咋着？

问题不在功能本身，是没触达核心场景！后来我们把错题分析融入“每周学习报告”，结合学习规划和家长监督，一周内该项目使用率直接冲到40%。需说明的是，智能错题本使用率受场景设计、运营策略影响较大，优质落地案例中使用率可高达95%。

就像给银行做“智能催收话术助手”，AI能写标准化话术，但产品经理得考虑：催收人员用着麻烦吗？

能不能兼顾回收率和用户体验？通话时长、投诉率怎么追踪？这些“用户痛点-功能设计-场景落地-价值验证”的全链路把控，AI可搞不定。

其实AI的出现，是帮我们省掉繁琐的文档撰写时间，让我们能聚焦更重要的事：理解行业、平衡利益、创造真正的价值。

它不是来替代产品经理的，而是逼着我们升级——从“会写PRD”变成“懂决策、能落地、创价值”的复合型专家。