當AI開始寫PRD，產品經理的“焦慮”真的到點了嗎？

當標準化的文檔生產被AI接管，產品經理的核心價值反而迎來更清晰的定位：從需求翻譯者升級為戰局定義者，從文檔工匠轉型為價值煉金師。本文犀利剖析AI時代產品能力的真實護城河，揭示那些算法無法復制的商業直覺與戰略決斷力。

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周末和一位同行聊天，他跟我講了團隊里剛發生的事。

一次產品評審會上，他們組里的年輕產品經理，輕點幾下鍵盤，便甩出一份AI生成的PRD。文檔結構工整，邏輯清晰，甚至預判了幾個常規的邊界情況。會議室里先是一陣低低的驚嘆，隨后陷入了更漫長的沉默。幾位“老產品”坐在那兒，沒人說話，只是不約而同地攥緊了手里的咖啡杯。

那一刻，我清楚地知道，那股熟悉的、裹挾著焦慮的浪潮，終于拍到了我們這群自以為筑好堤壩的人面前。

過去十年，我像個互聯網的“人間觀察員”：見證SaaS從工具變成基建，目睹中臺從神話回歸常態，旁觀區塊鏈的狂熱與元宇宙的退潮。我總自嘲是“時代的隨波逐流者”——每個浪頭都看見了，卻從未真正踏浪而行，只是被潮水推著，在沙灘上留下一串模糊的腳印。如今，當AI開始侵入產品經理最核心的文檔生產環節，我們這份職業的“終極焦慮”，似乎終于被精準地送到了手上。

但，這份焦慮真的值那個價嗎？或許，我們和那份AI生成的PRD一樣，都錯判了戰場。

AI寫PRD：一場漂亮的“能力錯配”

時間先倒回PRD的本質。它是什么？是需求的翻譯、是團隊的契約、是開發的地圖。長期以來，我們默認“寫好PRD”約等于“優秀的產品基本功”。于是，當AI能以驚人的效率，調用全網案例、規避格式錯誤、生成標準框架時，恐慌順理成章：我們的核心技能，就這么被輕易替代了？

這像極了當年一些雄心勃勃的跨界收購：一場注定艱難的“生態融合”。例如，一個擁有頂尖算法和精準路況數據的地圖App，被一個擁有龐大交易流量的本地生活巨頭收購。

后者帶來的是豐富的商戶資源和支付場景，但結果呢？知道用戶中午想吃什么，未必能優化他下班回家的最優路線。

兩者的核心數據與用戶意圖，處在不同的頻道。

現在看AI寫PRD，是同樣的邏輯錯配：

1. 數據不通：AI知道全網PRD的格式，但不知道你公司的仗怎么打

AI能學習千萬份公開的PRD模板，但它學不到的是：你們技術總監對哪個詞敏感會導致排期加倍；你們銷售老大簽下的那個“特例”，如何在需求里埋下伏筆又不引爆法務；你們老板在季度會上強調的“聚焦”，背后到底要犧牲哪個“不錯”的功能。

我問過一個用AI寫PRD翻車的朋友，例子特真實：“AI給我的版本，技術評審時一路綠燈，但到了資源協調會，被老板一句‘這和我們本季度的核心指標關聯度在哪？’直接問死。AI能寫出完美的功能，但寫不出我們公司里微妙的優先級政治。”

2. 流量不通：通用最佳實踐，灌不進具體的業務血脈

AI提供的往往是“行業標準解”。但真實的產品戰場，遍地是“湊合但能用”的妥協。在資源極度緊張時，一個“不夠優雅但三天就能上”的方案，價值遠勝一個“架構完美但需排期兩月”的藍圖。AI無法理解，為什么有時候“快”比“好”重要一萬倍，為什么那個難用的遺留接口必須繼續伺候。

這就好比一個工具型產品被接入一個超級App的流量入口，訪問量暴增，但用戶留存和核心轉化卻不見起色。因為用戶打開超級App是為了社交或閱讀，而不是來完成那個工具的核心任務。場景錯了，流量就是噪音。

通用PRD的“標準解法”，灌不進你特定業務、特定階段、特定團隊構成的“具體土壤”。

3. 戰略不通：當公司要“活下去”時，優雅第一個被犧牲

AI生成的PRD，往往追求邏輯自洽和體驗完整。但真實商業中，尤其是在“降本增效”成為主旋律的今天，產品的首要使命可能是“用最低成本驗證核心假設”，甚至是“戰略性防御”。

許多曾被寄予厚望的創新業務線死于母公司的戰略聚焦。

當集團追問“這項業務對核心利潤有何直接貢獻”時，理想與專業無法給出令財報滿意的答案。

同樣，當老板需要產品“快速試錯、小步快跑”時，一份面面俱到、無可挑剔的PRD，可能本身就是戰略上的負資產——它意味著過高的前期成本和僵化的執行路徑。

產品經理的真正戰場：從“文檔作坊主”到“戰局定義者”

所以，AI寫的不是PRD，它寫的是一面鏡子，照出了我們長久以來的自我誤解：我們錯把“產出文檔”當成了核心價值，卻忽視了戰局本身。

為什么 “企業微信” 能在看似被釘釘主導的賽道上站穩并發展？因為它根本不是在簡單復制一個OA工具。

它的誕生，源于騰訊一個清晰的生態防御與延伸訴求：如何在個人社交的“花園”之外，筑起一道企業溝通的“圍墻”，并將消費端的用戶與關系鏈，安全、順暢地引入生產場景。

它要解決的，不是“如何做一個更好的打卡審批工具”，而是“如何承接并激活微信生態中海量的、自發的企業溝通需求，并守住這道邊界”。

問題定義的高度，決定了解決方案的格局。

同理，當AI接管了文檔的“生產”，產品經理的價值必須向前后兩端躍遷：

向前，成為“問題雷達”與“戰局導演”

• 發現真問題：AI能分析數據趨勢，但無法從用戶一句“好像還行”的敷衍里，聽出潛藏的失望；無法從一個“繞過主流程”的土辦法里，洞察未被滿足的剛性需求。這種基于人性體察與業務直覺的“問題嗅覺”，是創意的原點。

• 定義戰場：AI能羅列所有可能的方案，但無法判斷，在當下，是應該“進攻”做增長，還是“防守”補體驗；是應該“重倉”技術重構以換取未來空間，還是“忍耐”現有債務以保住當下份額。定義打哪場仗、不打哪場仗，是最高級的戰略能力。

向后，成為“價值煉金術士”與“系統縫合者”

• 推動價值閉環：PRD的終點不是評審通過，是價值落地。產品經理需要驅動設計、研發、運營、市場，將文字方案轉化為用戶感知的價值和商業回報的數據。這個推動復雜系統運轉、為結果負責的過程，AI無法替代。

• 縫合組織斷點：產品是公司內各類角色、部門、利益的交匯點。產品經理的核心工作之一，是理解各方的語言、訴求和約束，在技術理想、商業現實、用戶體驗、資源瓶頸之間，找到那個讓系統能向前蠕動一格的“脆弱共識”。這是“政治”，更是藝術。

外界都看錯了：AI不是來替代你的，是來逼你升級的

行業里最大的誤會，是覺得AI要催生“超級產品經理”，一個人干完所有活。這不可能，也不是方向。

1. AI是“副駕駛”，不是“新司機”

它的正確打開方式是：讓它處理信息轟炸（收集競品動態、整理用戶反饋）、完成基礎架構（生成PRD初稿、繪制流程草稿）、進行合規自查。

而你，作為機長，負責設定航線（戰略）、應對亂流（突發問題）、做出最終決斷（承擔后果）。你要做的不是寫文檔，而是提出問題，讓AI幫你探索答案的邊界。

2. 你的護城河不是“知識”，是“智慧”

知識（如PRD寫法、原型工具、方法論）正在快速貶值。

但智慧——在無數次跌倒中形成的商業判斷、在復雜人際中練就的共情與說服、在資源匱乏下激發出的創造性妥協——這些“暗知識”和“直覺”，才是你真正的護城河。

它們是時間、教訓和人性的化合物，AI短期內難以合成。

3. 未來屬于“領域專家型產品經理”

通用型、功能型產品經理的空間會被壓縮。

但在垂直行業深耕多年，既懂業務本質（如醫療、金融、供應鏈），又懂產品邏輯，還能用AI杠桿放大自己能量的“復合型產品經理”，價值將急劇放大。

因為你懂AI不懂的“暗語”和“水深”。

清醒點：我們面前還躺著三座大山

即便認清方向，路也絕不平坦：

1. 習慣的詛咒：從“執行安全感”中掙脫

很多產品經理的“安全感”來自于產出文檔、主持評審、跟進進度這套嫻熟的流程。轉向問題定義和戰局規劃，意味著更模糊的輸入、更長期的反饋、更直接的問責。這需要極大的勇氣走出舒適區。

2. 價值的顯性化困境

寫PRD，成果可見。定義了一個真問題、避免團隊走進死胡同，這種價值如何被衡量和呈現？這需要我們自己，以及我們的管理者，共同建立新的價值評估體系。

3. 與AI協作的“新肌肉”尚未形成

如何給AI下達精準的指令？如何批判性審視AI的產出？如何將AI的“理性”與人類的“直覺”有機結合？這是一套全新的能力，我們都在摸著石頭過河。

給同行（包括我自己）的幾句大實話

搶生態位，比恐懼替代實在

未來的產品團隊，可能是“AI生產力工具+領域專家產品經理+垂直業務架構師”的組合。找到你在這個新生態里的獨特位置，比擔心被整體替代更重要。

數據洞察，比文檔精美值錢一萬倍

AI寫PRD只是開始。未來，能直接向AI輸入清晰業務邏輯、用戶洞察和商業約束，并引導其進行多維推演和模擬的產品經理，才是團隊的核心。你提供的思想彈藥的質量，決定了AI火力的射程。

問題問對了，焦慮就少了一半

別再問“AI會不會讓我失業”。問問自己：“當AI能處理所有規范性工作后，我獨一無二、不可替代的貢獻到底是什么？” 把問題定義從“生存防御”轉向“價值進攻”，格局一下就開了。

最后說點狠的

我們這代人，雖然年輕，可或許注定是過渡的一代。沒趕上開疆拓土的草莽紅利，卻要承受技術顛覆的轉型陣痛。

但，這或許也是一種幸運。

我們面對AI，沒有這種包袱。我們的使命從未如此清晰：不再是文檔的生產者，而是價值的定義者、戰局的規劃者、以及人類在數字世界意圖的最終負責人。

在互聯網的下半場，生存不再是比誰的工具玩得溜，是比誰看得深、斷得準、扛得住；不再是比誰的方法論背得熟，是比誰能在確定性被AI吞噬的世界里，依然敢于做出負責任的模糊決策。

AI能寫PRD，但它寫不出我們之所以為產品經理的驕傲、掙扎與擔當。

當潮水再次襲來，不必渴望成為浪尖。選擇做一塊更堅硬的礁石，在浪潮的反復沖刷中，清晰地知道自己為何而硬，以及將要守護何方。

這場關于產品靈魂的實驗，剛剛開始。而我們，仍在場。

本文來自公眾號：檸檬餅干凈又衛生 作者：龍

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聚焦“AI+行業”的落地實踐，分享AI在物流、音視頻、內容、數字化、工業制造、大數據、協同辦公、出海、具身智能、智能硬件等等領域的具體案例。