近期一份行业调研数据引发关注：22-25岁年轻程序员的就业需求直线下降，企业更倾向于用AI完成Java、VUE等基础软件工程开发。这一“AI替代基础岗位”的趋势，正加速蔓延至产品经理领域——**资深从业者（30岁以上、5年以上经验）反而成为“稀缺资源”**，其积累的核心能力成为AI难以逾越的“护城河”。
**业务知识壁垒：年轻产品经理的“拦路虎”**
在B端产品领域（如CRM、OA、医疗医保系统），业务知识的重要性远超过信息化设计。以医疗行业的医保检测系统为例，需严格遵循医保局的监管规则、医院的运行标准；财务系统则要匹配税务局的申报要求——这些“行业密码”并非靠查阅资料就能掌握，必须通过实际项目沉淀。资深产品经理因长期深耕某一领域，能精准把握业务边界，而年轻从业者即使熟悉工具，也难突破“业务认知盲区”，难以胜任B端产品的核心设计工作。
**产品框架与逻辑：AI生成原型的“把关人”**
AI能快速生成产品原型或功能清单，但**区分“底座功能”与“应用层功能”的能力**，只有资深者具备。比如，某电商APP的“用户下单流程”中，支付接口、库存扣减是底座功能，而优惠券弹窗、收货地址编辑是应用层交互——资深产品经理能从AI输出中筛选出核心功能，避免年轻者常犯的“重交互、轻逻辑”误区。这种对产品底层逻辑的把控，是AI无法复制的“判断力”。
**用户路径与闭环：平台规则的“活字典”**
产品上线的“最后一公里”往往藏着诸多“隐形门槛”：AppStore要求的苹果登录与游客模式、微信小程序的授权机制与模板消息配置——这些平台规范和用户闭环设计，需要实际项目经验才能精准把握。AI无法实时更新平台的最新审核规则，年轻产品经理则需“踩坑”积累经验，而资深者早已将这些要求内化为“本能”，能提前规避风险。
**架构与需求：产品长期价值的“设计师”**
产品的“可扩展性”取决于架构设计——比如用户量突破100万时，单体应用需转为微服务；跨境产品需适配不同地区的网络环境。这些决策无法靠课本知识判断，需结合用户量、硬件成本等实际因素。资深产品经理能从研发视角出发，为产品预留“扩展空间”，而年轻者往往因缺乏实际场景经验，难以做出长期有效的架构选择。
**需求判断：业务优先级的“掌舵者”**
AI能辅助整理需求，但**判断“痛点需求”与“伪需求”的能力**，仍掌握在资深者手中。比如，某企业的“客户反馈系统”需求，资深产品经理会结合技术成本、业务紧急度排期——是先做“客户满意度调查”（刚需），还是先做“个性化皮肤”（非痛点）？这种对业务优先级的把控，需要对行业趋势的敏锐感知，而AI无法实时跟进业务的动态变化。
从程序员到产品经理，AI正在重构行业的“能力坐标系”：基础的工具使用、文档撰写已不是核心竞争力，**行业经验、业务认知、逻辑判断力**成为“不可替代”的关键。对年轻从业者而言，突破“经验壁垒”或许是应对AI冲击的核心路径——毕竟，AI能生成“原型”，但无法生成“对行业的深度理解”；能整理“需求”，但无法判断“需求的价值”。
本文来自微信公众号“Kevin改变世界的点滴”（ID：Kevingbsjddd），作者：Kevin那些事儿，36氪经授权发布。
