面对AI能自动生成产品需求文档的现实，一位拥有10年经验的产品经理拿出自己的项目记录本，上面没有一行PRD模板，却写满了金融、教育、电商、AI等赛道中那些用试错换来的生存法则。

最近一年，团队已经尝试用AI工具辅助撰写部分模块的需求描述。它能生成逻辑清晰、格式规范的文档，却在我最需要判断力的地方沉默了。

当客户要求为“贷前尽调”场景设计尽调风险报告功能时，AI无法告诉我：这个功能应该优先满足合规审计，还是提升工作效率？ 这个问题背后，涉及到银行体系的流程约束、一线工作人员的实际操作习惯，以及项目当前阶段的资源瓶颈。

我逐渐明白，AI正在将产品经理的工作一分为二：一边是可被替代的规范执行，另一边是无法被编码的战场决策。

一、战局定义，重新划分能力边界

AI能写出完美的PRD，但写不出你公司内部的“优先级政治”和特定阶段的生存策略。新手产品经理常犯的错误是“能力错配”——在应该思考战略的时候沉迷工具，在需要执行细节的时候空谈愿景。

我曾见证一位极具创意的产品经理，为“供应链可视化看板”设计了堪称行业标杆的交互体验——实时物流追踪、智能预测到款时间、一键融资申请，原型评审时获得一致好评。然而在银行风控评审会上，这个方案被完全否决。原因在于，他精心设计的“自动关联多维度数据生成信用评分”功能，触碰了银行最敏感的红线：无法穿透核查每一笔贸易的真实背景。

避坑指南：绘制你的“利益相关者地图”

接到产品需求后，切勿急于绘制精美原型。首先拿出一张白纸，绘制你的“利益相关者地图”，明确几个关键问题：

• 谁为这个方案最终负责？（核心企业CFO？银行分行行长？往往是风险承担方）
• 谁每天与系统交互？（供应商财务人员？银行客户经理？他们的操作习惯决定落地效果）
• 谁掌握否决权？（银行风控部门？法务合规？监管机构？他们的顾虑是硬约束）

进阶心法：在复杂约束中寻找破局点

• 深入业务现场：跟随一笔实际融资流程，从供应商申请到银行放款，记录每个环节的卡点与妥协。
• 坐在不同角色的椅子上思考：在核心企业财务部看他们如何管理应付账款，在银行评审会听风控如何质疑贸易真实性，与供应商沟通他们的现金流焦虑。
• 理解各方的“不可退让”底线：银行的风控红线、核心企业的数据隐私边界、供应商的操作成本上限、监管的合规框架——这些约束不是障碍，而是产品必须融入的设计条件。

二、价值闭环，从交付功能到驱动结果

未来的分水岭在于，你是只交付一个功能（AI也能做到），还是能驱动并验证一个完整的商业价值闭环。我见过太多产品停在“已上线”状态，却从未到达“已产生价值”的终点。

在之前主导的一款AI教育产品中，我们花了六个月开发“智能错题本”功能，数据模型很漂亮，但学生使用率始终不到15%。直到我和运营团队一起设计了“每周学习报告”邮件，将错题分析融入其中，使用率一周内提升至40%。

产品经理最危险的自欺欺人就是说“我的功能已经做完了”。功能上线只是开始，价值验证才是产品工作的核心。

我们为银行设计的“智能催收话术助手”不仅要能使用，还要能证明：使用后回收率提升了多少？通话时长缩短了多少？客户投诉减少了吗？这些数据不是“运营指标”，而是产品功能不可分割的一部分。

避坑指南：为你设计的每个主要功能定义1-2个关键结果指标（KR），并与技术团队一起确保这些数据能被准确追踪。没有数据验证的产品决策，就像没有罗盘的航海。

进阶心法：建立你的“产品价值假设清单”。每次设计新功能前，明确写下：

• 我们假设用户遇到什么痛点？
• 我们假设这个功能如何解决？
• 我们假设成功后会看到什么数据变化？
• 我们如何用最低成本验证这些假设？

三、领域深耕，构筑无法被轻易替代的护城河

通用型产品经理的空间正在被AI压缩，但“领域专家型产品经理”的价值反而在提升。AI可以学习所有公开的产品方法论，却无法快速掌握你们行业积累的“暗知识”。

我的职业转折点发生在意识到这一点后。早期我追求成为“全栈产品经理”，什么都会一点。直到我开始深入金融科技赛道，才发现风控规则背后的监管逻辑、支付清结算的时差漏洞、不同金融机构的系统割裂…这些知识在公开资料中几乎找不到。

正是这些领域专精，让我在设计金融催收模块时，能预见到银行最关心的不是功能多炫酷，而是通话录音能否作为法律证据、数据如何隔离、系统能否对接已有的催收管理平台。

如今AI产品领域，仅仅知道机器学习的基本原理已经不够。你需要理解：不同算法对数据标注的要求差异、模型迭代的线上部署成本、特定场景下的准确率与召回率平衡点。

避坑指南：评估你现在所处的领域，问自己三个问题：

• 这个领域有哪些“教科书上不写，但行家都知道”的潜规则？
• 领域内顶尖专家最常争论的三大问题是什么？
• 我的产品决策在多大程度上依赖这些领域知识？

进阶心法：刻意打造你的“领域知识图谱”。不只是收集信息，而是建立概念之间的联系。比如在金融科技领域，把“监管政策变化-风控模型调整-用户界面优化-业务指标波动”这一整条链打通。当你能预测A变化会导致B结果时，你就成了团队不可替代的领域大脑。

总结

有次面试一位产品经理，我问她：“如果你负责的AI功能上线后效果不达预期，怎么办？”她详细说了如何A/B测试、如何分析数据、如何迭代优化。这些都对，但都不是我最想听的答案。

我最期待的答案是：“在功能上线前，我已经设计了三个验证阶段，所以在最终上线时，不达预期的风险已经被控制在15%以内。”

这就是战局定义、价值闭环和领域知识的综合运用——在问题发生前预见问题，在投入大规模资源前验证假设，在复杂系统中找到确定性。

我办公桌上放着一个从第一个AI项目留下的失败原型——当时我们设计了一个过于超前的“自适应学习路径”系统，结果因为计算成本太高根本跑不起来。每次看到它都提醒我：产品经理的真正武器，不是预测未来的水晶球，而是在迷雾中判断下一步该往哪走的能力。

AI可以告诉你所有已知路径的地图，但当面前是未曾有人踏足的森林时，那些靠无数次碰壁换来的方向感，那些对行业深水的敬畏，那些在资源限制下的创造性破局，才是我们最深、最宽的护城河。

当同事们为AI能生成PRD而焦虑时，我反而更安心了——它终于逼我们去做那些真正重要、真正无法被自动化的工作：理解人，理解行业，理解技术如何真正创造价值。