产品经理

站在 2026 年的当下，如果你在科技互联网行业工作，大概率会有这种切身的体感：AI 的能力边界扩张得太快了。 我们经常在各种讨论群、咖啡馆里听到这样的焦虑：“我的工作会被 AI 取代吗？” 要回答这个问题，我不打算搬出冰冷的宏观报告，而是想“解剖”一下我自己的职业生涯。从 2011 年毕业至今，我干过数据清理和数据开发、写过无数的脚本规则、搭建过数仓和指标体系、 做过很长时间的数据分析挖掘以及机器学习开发工作，也做过一线车企和头部 AI 公司的 AI 产品经理。而到了 2024 年底，我转身进入了一家国际顶尖的第三方检测认证机构，开始围绕欧盟 AI 法案（EU AI Act）以及汽车相关 AI 标准和法规，开展 AI 系统的合规评测、评估与指导业务。 如果把我的这段履历切分成两半，你会发现一个非常残酷但也极其清晰的真相：我前半段职业生涯积累的绝大部分硬技能，现在都已经可以被 AI 完美取代；而我现在正在做的事情，AI 却几乎无从下手。 这中间的逻辑分界线到底在哪里？ 为什么我过去的很多工作，现在可以直接交给 AI？ 让我们先把时间拨回到 2011 年到 2024 年这十几年间。 在早期的外企网络安全数据运营中，我的日常工作是处理海量的垃圾邮件。我需要写大量的 Perl、Python、Shell、PHP 等脚本，精雕细琢复杂的正则表达式（Regular Expressions）去构建规则。 后来进入几家头部的智能可穿戴和智能手机厂商，我成为了业务数据 BP（Business Partner）和高级数据分析工程师。我的日常变成了：不仅要写复杂的 SQL 语句提数、做 ETL 数据清洗、构建底层数据仓库、梳理用户埋点，用 Tableau 或 Superset 搭建起漂亮的数据看板；我还会频繁使用 Python 的 PySpark，以及基于 Java 或 Scala 的 Spark，去开展更加复杂的大规模数据分析与挖掘。同时，我也负责开发基于传统机器学习方法，以及更为先进的神经网络等机器学习服务。 甚至在 2023 年到 2024 年期间，我在一线车企和头部 AI 企业做智能座舱产品经理和智能问答服务的产品负责人时，我的核心工作是：梳理需求、协调各方（运营、研发、测试）的动作，撰写和优化需求文档（PRD），推动产品功能落地。 站在今天回看，这些工作本质上可以归结为两个词：翻译与搬砖。 翻译属性工作：将一种人类语言转化为另一种机器或其他部门能理解的指令。可以想象成一个“人肉编译器”，把业务方说的“我要看昨天活跃用户下降的原因”翻译成底层的多表关联 SQL 代码。 ...