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技术会被替代，工具会被更新，只有行业洞察不会过时。

在 AI 时代，不懂行业的产品经理，终将被新一代自动化工具淘汰；

而懂行业的产品经理，会成为组织最稀缺的战略资源。

2.1 AI 时代公司新版分类：能力结构重塑组织生态

传统的公司分类方式（ToB / ToC、互联网 / 制造业）已经无法描述 AI 时代企业的本质差异。在智能化浪潮下，更科学的分类方式是：企业对 AI 的依赖程度。

2.1.1 AI 时代企业的三大类型

① AI 轻度依赖型（AI as Tool）

AI 只是"提高效率"的辅助工具，企业主业逻辑并未改变。

典型行业：零售、餐饮、传统制造、线下服务业

典型需求：CRM 自动化、库存预测、智能客服

产品经理要求：

• 懂业务流程，能把 AI 融入原有系统
• 关键目标：提效 + 降本

② AI 中度依赖型（AI as Capability）

企业的核心竞争力依赖 AI 作为关键能力模块。

典型行业：物流调度、供应链、保险风控、自动化运维

典型需求：智能路由、风险预测、算法驱动决策

产品经理要求：

• 深刻理解行业决策逻辑
• 能把 AI 能力产品化、流程化
• 关键目标：智能带来核心竞争优势

③ AI 高度依赖型（AI as Core Product）

公司本身就是 AI 产品与模型驱动，AI 是主角而不是配角。

典型行业：自动驾驶、AIGC、推荐/广告平台、智能客服平台

典型需求：模型优化、数据治理、Prompt 编排、AI 产品框架设计

产品经理要求：

• 具备系统级 AI 产品设计能力
• 统筹数据、模型、架构、评估体系
• 关键目标：建设 AI 产品体系

2.1.2 三类公司对产品经理的能力要求差异

结论：行业理解决定你的不可替代性；AI 技术决定你的成长上限。

2.2 什么是"懂行业"？行业能力的本质是什么？

很多人以为"懂行业"= 看报告但真正的行业理解来自：结构化认知 + 战略视角 + 业务模型洞察。

2.2.1 "懂行业"的六大核心认知维度

① 行业结构：参与者与价值链

• 谁在赚钱？
• 谁承担成本？
• 谁对谁有议价权？

理解行业结构=理解"权力中心"。

② 商业模式：钱是怎么赚的？

• 通过交易？订阅？广告？抽成？
• 收入的驱动力是什么？
• 成本结构如何？

行业商业模式决定产品的方向。

③ 流程机制：行业每天如何运行？

行业并不是抽象概念，而是"流程的集合"。

例：零售 = 采购 → 入库 → 补货 → 定价 → 销售。

一个能画出行业全流程图的 PM，就是懂行业的 PM。

④ 决策逻辑：行业中最重要的判断是什么？

金融：风险控制优先

医疗：安全与合规优先

物流：效率优先

教育：人力资源与教学质量优先

行业决策逻辑决定你的 AI 方案是否落地。

⑤ 激励与博弈：角色之间为什么这样行动？

行业是博弈系统，理解激励是关键。

例：

平台为什么补贴？

经销商为什么囤货？

运营商为什么做"合约机"？

懂激励，才能设计符合人性的产品与规则。

⑥ 合规与限制：行业的"铁律"

所有行业都有"底线"，违反就会崩盘：

医疗：数据隐私

金融：风控合规

教育：资质审核

能源：安全生产

行业限制决定你的 AI 能力的边界。

2.2.2 行业分析案例

以"智能安保"行业为例：

这样的分析能力，让你设计 AI 系统时不会"拍脑袋"。

2.3 如何修炼成为行业产品专家？

2.3.1 第一步：以"点"切入--从可用的切口开始

"点"是行业中的一个微小但真实的业务痛点，例如：

• 零售的库存盘点
• 医疗的门诊排队
• 安防的误报过滤
• 银行的额度审批
• 物流的路径规划

方法：

• 找最具体的工作场景
• 与一线人员深度对话
• 学习业务系统
• 记录流程中所有的"决策节点"

这是进入行业最快、最有效的方式。

2.3.2 第二步：深挖"点"变成"线"--理解完整业务链条

从一个点，深入到相关的上下游流程：

例：从"报警误报治理"

延伸到 → 报警采集 → 告警判定 → 流程分发 → 调度 → 复盘

当你能讲出一个业务"从头到尾的故事"，你就具备了行业线级理解。

关键方法：

• 画流程图
• 画系统间的数据流
• 分析每个节点的 KPI 与目标
• 深入理解业务如何运行

2.3.3 第三步：横向拓展"线"变成"面"--从业务专家变成行业专家

"面"意味着你不仅懂一条业务线，而是理解整个行业的生态。

你能回答这些问题：

• 行业核心矛盾是什么？
• 价值链上下游如何博弈？
• 各角色的激励结构是什么？
• 哪些环节最适合用 AI 改造？
• 竞争对手的逻辑是什么？
• 行业的未来趋势是什么？

方法：

• 研究行业政策与监管体系
• 分析头部企业的战略
• 深入理解每类客户的痛点
• 搭建行业知识库（建议用 Notion 或 Obsidian）
• 建立自己的行业模型（价值链、流程图、AI 改造地图）

当你能提出行业解决方案，而不是单点功能优化，你就成为了行业专家 PM。

结语：AI 时代，行业理解比技术更稀缺

AI 正在让"不会写代码的人"能构建产品，

正在让"没有运营经验的人"能运营用户，

正在让"没有设计能力的人"能生成 UI。

在这种背景下，唯一无法被复制的是你对行业的深度理解。

行业理解是：

• 不可替代的
• 难以模仿的
• 随经验指数增长的
• 决定产品经理上限的

最终，产品经理会分化为两类：