你的行业黑话价值高，比AI代码更实用？内行经验才是硬通货！

哈喽，大家好，小圆今天要和大家聊的，就是标题里这个核心问题：为啥产品经理的行业深度认知，也就是那些所谓的“行业黑话”，会比AI代码更值钱？

在AI都能写PRD、做竞品分析的当下，产品经理真正的核心竞争力到底是什么？其实答案很明确，就是那些AI无法替代的行业深度认知。

在小圆看来，产品经理的成长其实分两条截然不同的路径，这两条路径也决定了他们的核心价值差异，第一条是方法论技能路径，也就是我们常说的用户研究、原型设计、数据分析、敏捷开发这些标准化技能。

而第二条路径，是行业深度认知路径，核心是对垂直领域业务逻辑、客户痛点、政策限制、生态关系的精准把握，比如做金融科技产品，得懂风控规则、监管红线和资金流转；做医疗SaaS，要清楚医院采购流程、医生使用习惯和医保对接逻辑。

不可否认，AI正在快速重塑产品经理的能力栈，把很多标准化工作的效率拉到了新高度。现在的AI工具，能自动分析用户访谈记录提炼关键洞察，能根据需求生成PRD初稿和原型草图，甚至能一键生成竞品分析报告、自动监测数据异常并归因。

这意味着，产品经理的基础技能门槛被大幅拉平了，一个善用AI的初级PM，产出效率可能不亚于过去的高级PM，AI的能力边界非常清晰，它能替代的只是方法论层面的标准化工作，却跨不过行业深度认知的门槛。

很多行业里的关键信息，根本无法通过指令传递给AI，比如为什么某家医院的主任特别在意功能操作不超过3步，为什么有些制造业客户宁愿用老旧本地软件也不愿上云？

为什么行业招标的关键决策人是财务副总而非技术总监？这些信息藏在具体的业务场景、人际关系和历史沿革里，必须亲身经历、踩过坑、深入了解才能掌握，这是AI无论如何都模拟不出来的。

如果说AI让基础技能变得不再稀缺，那B端产品经理的黄金时代其实才刚刚到来。因为B端产品的核心不是界面炫、交互流畅，而是能否解决真实业务问题、融入现有工作流程、创造可量化的商业价值，这就要求B端产品经理必须成为半个业务专家。

小圆见过一个很典型的例子，某工业软件PM为了了解真实场景，在工厂车间蹲了三个月，最后发现工人抵触新系统，不是因为难用，而是原来的“土办法”能给老工人带来隐性权威，新系统却让这种经验透明化了。

有位资深ToB产品总监的话让小圆印象很深：以前招产品看方法论，现在招产品看行业感觉，这里的“感觉”，就是那些藏在行业深处、不可言传的深度认知，也就是我们说的“行业黑话库”，在AI让所有工具都触手可及的今天，对业务的理解深度，才是最稀缺的资产。

我们完全不用焦虑AI会不会写PRD、会不会做竞品分析，真正该焦虑的是，当AI帮我们完成这些基础工作后，我们有没有足够的行业洞察，去判断这个方案是不是客户真正需要的，就像有人说的，在人人都有锤子的时代，知道钉子该钉在哪里的人，才最有价值。

对于产品经理来说，AI不是竞争对手，而是提升效率的工具，真正的核心竞争力，永远是那些需要长期沉淀、深入实践才能获得的行业深度认知，与其花费大量时间纠结于方法论的细节，不如沉下心来扎根行业，积累那些AI拿不走的“暗知识”。