最近对"AI 原生"这股风有点想法，不吐不快。
废话不多说，开正文。
现在满世界都在喊"AI 原生""用 AI 重构"，搞得好像不接个大模型都不好意思开发布会。但这股热潮从另一个角度看，恰恰说明了一件事：大多数产品需求，本身就是一个巨大的草台班子。
先说"AI 原生"到底在原生什么。
剥开那些发布会的 PPT，你会发现绝大多数所谓 AI 功能，干的事情并不新鲜：把原来的"搜索框 + 筛选条件"换成一句"帮我找一下"；把原来填表单，换成"你说我填"；把原来的客服话术库，换成模型现编。底层逻辑一点没变，变的只是入口------从"点按钮"变成"说人话"。
这就像给一辆自行车焊了个火箭喷口。看起来很猛，骑上去才发现，你还是不知道往哪走。 ** 问题在于，产品真正难的地方，从来不是"怎么把指令传进去"，而是"到底要解决谁的什么问题"。这个活儿，AI 替不了。**
举个身边的例子。很多团队上 AI 客服，省了三五个坐席，结果用户问个稍微绕点的退款政策，机器人就开始胡咧咧，最后还是得转人工。省下的客服成本，全赔进了投诉和流失里。这不是 AI 不行，是团队在上 AI 之前，连自己业务的退款规则都没理清楚------AI 只是把糊涂放大得更快了。
再比如那些"AI 帮我写周报 / 写 PRD"的工具。用着挺爽，但周报写得再漂亮，也掩盖不了一个事实：你自己都没想清楚这周到底干了啥、价值在哪。工具解决的是"表达"，解决不了"思考"。
这恰恰暴露了很多产品的真相：它们能上线、能跑、能卖钱，靠的不是多严密的设计，而是"先凑合能跑、用户也没那么较真"。大量需求是在老板一句"竞品有了我们也得有"里出生的，长什么样全靠抄，能不能活全靠运气。
这让我想起一个老笑话：问产品经理"这个需求为什么做？"答"因为用户要"。问"你怎么知道用户要？"答"竞品做了"。问"竞品为什么做？"------没人答得上来。
所以你看，当一波又一波"AI 原生"产品把旧功能套个聊天框就敢叫创新时，它其实在替整个行业承认了一件事：我们过去做的很多东西，本来就是草台班子，只不过以前搭得慢，现在 AI 让搭草台的速度翻了十倍。
那是不是该焦虑？我觉得恰恰相反。
你想，既然大部分"AI 创新"只是在旧草台上刷了层漆，那真正稀缺的能力反而更值钱了：把模糊的真问题想清楚的能力，在"做什么"和"不做什么"之间做残忍取舍的能力，以及承认"我们其实不知道用户要什么、所以先去问"的那点 humility。
这些，模型一时半会儿学不会。因为它训练的数据里，全是"已经写出来的答案"，而不是"当初为什么问这个问题"。这也是为什么很多资深产品人并不认可"套个对话流就能算产品创新"------真正的产品功力，藏在那些没被写进文档里的判断里。
所以结论很简单：别被"AI 原生"的叙事带节奏。先问自己------我到底在解决谁的问题？这个问题，没有 AI 的时候存不存在？如果存在，AI 只是让我解决得更快；如果不存在，那套上 AI，也只是让一个假问题显得更真一点。
读到这里，你对"AI 会不会让产品岗消失"是不是没那么慌了？毕竟，AI 能替代的，本就是那些连问题都没想明白的活儿；而想明白问题这件事，恰恰是你比它强的地方。