做了产研AI大赛评委后我才发现:在用AI这件事上,正规军竟然输给了大学生?

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作者：微信文章



摘要

从 2023 年 3 月GPT3.5发布后，川叶马不停息地把 AI 引入产品和战略规划的日常工作。它从最开始的“辅助工具”，变成了今天我的“超强外脑”。

但川叶在11月底担任猫鼬组织的全国最大产研 AI 创新大赛的评委后，看到一个让整个行业都应该冷静思考的现象——而且非常扎心。

01

一个扎心的真相：正规军“干不过”游击队？

复盘这些用AI规划新品的获奖名单时，两个数据狠狠戳中了川叶：

第一，高校参赛者的胜出率，竟然超过了企业团队。

第二，系统接受过 AI 培训的团队，几乎是降维打击那些“野路子”自学者。

这意味着什么？

意味着我们职场人引以为傲的经验、资历、沉淀，在 AI 面前没发挥优势。意味着很多公司喊的“AI转型”，其实还停在 PPT。

行业表面热闹，但真正能把 AI 融入产研业务链路的，少之又少。

产研人的 AI 落地，看似热闹，实际上任重道远。

02

AI落地难，不是技术问题，是——认知问题

很多人以为 AI 落地难，是因为：

模型不够强

算力不够大

需要懂技术的人来搞

错，全错。

作为评委，川叶看到真正的瓶颈有两个：
第一：认知匮乏 → “垃圾进去，垃圾出来”

很多资深产研人业务能力强，但缺乏 AI “沟通能力”。

你问题没定义清楚，AI 当然给你「正确的废话」。

你需求没拆解清楚，AI 当然答不出你想要的那一步。

这不是 AI 不行，是你不会问。

问题定义（Problem Definition），比解决问题更重要。  不会提问，就像跟天才对话却只让对方写周报。
第二：行业 Know-how 的“老师傅之战”

AI 要真正产生价值，需要的不是模型，而是“喂给它行业经验”。

这就是我常说的：

“老师傅的知识沉淀”

没有行业知识库，AI 就是一个通用智商、没有专业技能的实习生。

03

灵魂拷问：知识沉淀从哪里来？

说到底，这不仅是技术问题，是管理问题。

全行业正在面对两大现实难题：
难题1：公司有没有「案例库」？

很多公司的知识资产都在员工脑子里，而不是在文档里。

开会时讲得头头是道，下周就没人记得。
难题2：老师傅愿不愿意沉淀？

就算公司有专家：

他们有没有动力？

有没有时间？

有没有机制？

有人帮他们结构化整理吗？

如果这两座大山不破，AI 永远只能做一些外围的轻任务：

✔ 写周报

✔ 润色邮件

✔ 整理需求

而无法进入产研的核心价值链路。

04

给企业的“破局锦囊”：三步让 AI 真正落地

基于大赛观察 + 我的实战经验，我总结了三条最有效、最容易落地的路径。

大胆启用“AI 新生代”

别迷信资历。

在使用 AI 这件事上，思维越跳脱、越没有“历史包袱”的人，学得越快。

甚至……

这次比赛里，大学生真的“乱拳打死老师傅”。

他们在 Prompt 工程、问题拆解、结构化提问上有天然优势。

让他们进来，就是一条鲶鱼，能搅动整个团队的创新水池。

“训战结合”带来的价值远超自学

数据已经证明：

系统训练过的团队，完胜依靠自学的团队。

不要寄希望于：

员工自发摸索

自己看教程

内部研究小组慢慢琢磨

AI 的学习路径和生产力工具完全不同。

必须有：

“老师带路”+“结合业务场景实战”= 训战

只有在真实业务中打仗，AI 才能长出产研侧的肌肉记忆。

知识沉淀是AI的燃料，从每天的小动作开始

不要想着一口气搞一个大百科全书，那是死亡项目。

真正有效的方法是：

把知识沉淀融入日常「微操作」：

每次复盘

每个 Bug 解决

每个需求文档

每次方案评审

每次用户反馈拆解

都是数据清洗与知识库建设的过程。

持续沉淀 90 天，知识库会肉眼可见地丰满。

这才是 AI 真正的燃料。

写在最后

AI 不会淘汰产研人。

但——

“会用 AI 来定义问题的人”，一定会淘汰“只会埋头干活的人”。

从今天开始：

不要再把 AI 当成搜索工具。

不要再把自己限制在执行者的位置。

去沉淀你的知识， 去升级你的提问能力， 去拥抱这场属于产研人的认知革命。

如果你在战略规划、产品规划和创新上应用AI有什么心得或卡点，欢迎留言一起沟通。



1.“产品战略主理人公众号”介绍：川叶创建“产品战略主理人公众号”的主要目的为分享川叶学习和践行hw知识在企业实战落地过程中的所思所想，期望能帮助到更多伙伴们在“做正确的事”上少走弯路。（产品战略主理人的定义，是一个站在商业与用户之间的人，要能洞察战略，又能搭建组织价值流闭环；要能做判断，也要会打仗。是产品总监之上的一个级别，属于公司视角的产品boss）

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