传统数字化转型为什么不香了？

“明明企业都在喊数字化转型，我有 5 年 ERP 产品经验，投了 40 多份简历却只收到 3 个面试邀请。”这是一个36岁为企业数字化转型PM最近的困惑，他曾主导过传统制造企业的数字化系统升级，如今想跳槽却屡屡碰壁。在招聘平台上，“数字化转型产品经理” 的岗位需求仍在增长，国家工信部数据显示 2025 年相关岗位缺口达 120 万，但像他这样的求职者却陷入 “求职无门” 的困境。

这种 “需求旺盛与求职艰难” 的反差，根源在于企业对 “数字化转型 PM” 的认知已彻底迭代。在 AI 技术席卷全球、大模型成为转型核心工具的今天，传统转型 PM 的能力模型早已过时，市场正经历 “旧人才过剩、新人才稀缺” 的阵痛期。

一、需求端：岗位要求从 “系统搭建” 跃升至 “AI 驱动的价值重构”

企业对数字化转型 PM 的期待，已从 “完成 IT 系统上线” 升级为 “用 AI 技术创造商业价值”，这种能力门槛的跃迁，让大量传统从业者被挡在门外。

（一）技术认知：从 “懂系统” 到 “驾驭大模型” 的鸿沟

过去的数字化转型多聚焦于 ERP、CRM 等系统的部署，PM 只需理解业务流程与系统功能的匹配度。但 2025 年的转型核心是 “AI + 产业” 的融合，企业明确要求 PM 具备大模型落地能力。某制造企业的招聘 JD 中明确写道：“需精通 RAG 检索增强原理，能设计基于 MoE 混合专家系统的生产调度产品”，这让只会画原型、写 PRD 的传统 PM 望而却步。

更关键的是技术选型能力的差异。传统转型 PM 习惯 “采购成熟系统做适配”，而现在需要判断 “哪些场景用开源大模型微调更划算”“如何用多模态技术解决质检痛点”。一位面试某零售企业的候选人，被问及 “如何用大模型重构会员体系” 时，仍在推荐传统 CRM 升级方案，自然无法通过初筛。正如 CSDN 博客指出的，2025 年 70% 企业已停用传统 AI 模块，不懂大模型的转型 PM 基本失去竞争力。

（二）价值产出：从 “流程线上化” 到 “商业结果量化” 的升级

企业不再满足于 “把线下流程搬到线上”，而是要求转型 PM 直接对业务增长负责。某金融科技公司的岗位要求中，明确将 “通过数字化方案降低坏账率 30%”“用 AI 工具提升客户转化率 20%” 作为核心 KPI，这需要 PM 具备数据驱动的决策能力与商业敏感度。

但多数传统转型 PM 缺乏这种 “价值量化能力”。他们擅长撰写 “系统功能清单”，却无法用 LTV/CAC 模型论证项目价值，也不会通过 NDR 留存率、ARR 年化收入等指标监控转型效果。某集团数字化负责人透露，面试中 80% 的候选人无法说清 “上一个转型项目带来的具体营收增长”，只能泛泛而谈 “提升了效率”，这种模糊的价值表述难以打动企业。

（三）能力边界：从 “单模块管理” 到 “跨域整合” 的扩张

数字化转型已从 “单点突破” 进入 “全域协同” 阶段，要求 PM 能整合 AI、数据、业务、合规等多领域资源。例如医疗行业的转型 PM，不仅要懂临床业务流程，还要掌握医疗数据标注规范、AI 诊断的伦理风控，甚至熟悉 FDA 对智能医疗产品的认证标准。

这种跨域能力正是传统 PM 的短板。长期聚焦单一行业的转型 PM，往往陷入 “业务认知茧房”—— 制造业的 PM 不懂金融合规，零售行业的 PM 不了解工业物联网协议。某跨境电商企业招聘时，曾面试一位有 8 年国内零售转型经验的候选人，却发现其对 “跨境支付的反洗钱规则”“多语言大模型的本地化适配” 一无所知，最终遗憾淘汰。

二、供给端：传统人才过剩，新能力人才断层

求职难的核心矛盾，在于市场供给仍停留在 “传统转型 PM” 层面，而符合 AI 时代要求的 “新型转型 PM” 极度稀缺，形成了典型的 “人才错配”。

（一）传统转型 PM 的能力固化与转型困境

大量从业者仍停留在 “系统实施” 的旧思维里，难以突破能力瓶颈。一类是 “工具型 PM”，只会用 Axure 画原型、用 Jira 管项目，对 AI、大数据等技术一知半解，面对 “设计 Prompt 工程方案”“搭建语料库” 等要求毫无头绪；另一类是 “业务型 PM”，熟悉行业流程却缺乏技术认知，无法与 AI 研发团队有效沟通，更谈不上主导技术落地。

他们并非没有尝试转型，但往往陷入 “学习陷阱”。不少人报名了 AI 基础课程，却因缺乏实战场景无法转化为能力；有人试图参与大模型项目，却因不懂 Transformer 架构、分布式训练等基础概念被排除在外。正如 PingCode 智库所强调的，数字化转型 PM 需要 “持续更新技能”，但传统从业者的学习速度远跟不上技术迭代节奏。

（二）跨领域新人的 “经验缺失” 与 “落地困境”

市场上虽有不少 “AI + 产品” 的跨界求职者，但多数缺乏转型项目的实战经验。一类是从技术岗转型的新人，懂大模型原理却缺乏产品思维，写的方案全是技术参数，没有用户洞察与商业逻辑；另一类是从传统产品岗转型的新人，虽有用户思维却不懂技术边界，提出的 “AI 全流程自动化” 需求在现实中无法落地。

某初创企业的 HR 透露，曾招聘一位有 AI 产品培训经历的新人，却发现其连 “工业场景下大模型的延迟要求”“设备数据的清洗标准” 都不清楚，导致项目推进停滞。这印证了人人都是产品经理平台的观点：低阶执行者易被替代，但 “懂技术、懂业务、懂落地” 的高阶人才极度稀缺。

三、行业环境：转型逻辑迭代与成本压力叠加

企业数字化转型的底层逻辑与经营压力，进一步压缩了传统转型 PM 的就业空间，让 “求职难” 雪上加霜。

（一）转型逻辑从 “IT 驱动” 到 “业务驱动” 的重构

过去企业转型多由 IT 部门主导，核心是 “建系统、上工具”，PM 的角色更像 “系统实施协调员”。但现在转型由业务部门牵头，要求 “技术服务于业务增长”，PM 需要成为 “商业翻译官”—— 既能从销售数据中发现转型痛点，又能用技术方案解决业务问题。

这种逻辑转变让传统转型 PM 失去优势。他们习惯 “按 IT 规划做产品”，却不懂 “从业务 ROI 倒推转型优先级”。某快消企业的数字化转型项目中，传统 PM 提出 “全面升级 ERP 系统”，而新型 PM 则建议 “先做 AI 销量预测模型，再按需优化库存模块”，后者因 “投入小、见效快” 被采纳，前者的方案则被否决。

（二）“降本增效” 下的 “性价比” 选择

在经济下行压力下，企业更倾向于 “用最低成本实现转型价值”，对转型 PM 的 “性价比” 要求更高。一方面，企业不愿为 “只会协调系统实施” 的传统 PM 支付高薪，更愿意用更低成本招聘技术岗新人搭配业务骨干；另一方面，对于核心转型项目，企业宁愿花高价从头部企业挖有大模型落地经验的资深人才，也不愿冒险招聘转型中的新人。

这种选择导致 “中间层 PM” 最尴尬：传统资深 PM 薪资要求高却无法创造新价值，新人薪资低却缺乏实战能力。某中型制造企业的负责人坦言：“要么花 60 万挖懂大模型的专家，要么花 15 万招技术新人自己培养，中间 30 万的传统转型 PM 性价比最低。”

四、破局路径：从 “传统转型者” 到 “AI 时代价值创造者”

数字化转型 PM 的求职困局，本质是 “旧能力与新需求” 的错配，并非岗位本身走向衰落。想要破局，需要从 “能力重构”“经验积累”“定位聚焦” 三个方向发力：

（一）能力重构：打造 “技术 + 业务 + 数据” 的复合标签

补技术短板：系统学习大模型基础（如 Andrew Ng 的机器学习课程），掌握 RAG 原理、Prompt 设计、多模态交互等核心技能，考取 TensorFlow Developer 等认证，能与研发团队顺畅沟通技术细节。

强业务认知：深耕 1-2 个垂直领域（如 AI 医疗、工业互联网），学习行业 Know-How（如医疗合规、生产调度逻辑），能精准识别业务痛点并匹配技术方案。

练数据能力：熟练使用 SQL/Python 做数据分析，掌握 LTV/CAC、NDR 等商业指标，能通过数据论证项目价值、优化产品策略，成为 “数据驱动的决策者”。

（二）经验积累：从 “小场景” 切入积累实战案例

内部挖掘机会：在现有公司主动承接 AI 相关的小项目，如用大模型优化客服话术、搭建简单的业务数据看板，积累 “技术落地” 的实战经验。

参与开源与副业：加入 Hugging Face 等开源社区，贡献 Prompt 设计方案；或为中小企业提供数字化转型咨询，操盘小型项目，用案例证明自己的能力。

输出专业内容：在领英、知识星球等平台撰写 “AI + 行业转型” 的深度文章，如《用 RAG 技术解决制造业文档检索痛点》，建立个人专业品牌。

（三）定位聚焦：避开红海，瞄准 “高需求细分赛道”

锁定 AI + 垂直领域：选择政策与技术红利叠加的赛道，如 AI 医疗（需懂医疗数据合规）、工业互联网（需懂设备联网协议），这些领域的转型 PM 缺口大且竞争小。

转向 B 端解决方案岗：企业对 “能设计端到端数字化解决方案” 的 PM 需求旺盛，可学习 SPICED 需求验证框架、招投标流程，转型为 “解决方案架构师型 PM”。

抓住全球化机遇：东南亚、中东等新兴市场的数字化转型需求爆发，可加入 Shein、TikTok Shop 等跨境企业，将国内 AI 转型经验与本地化需求结合，打造差异化竞争力。

结语：不是岗位难寻，是你需要重新定义 “转型 PM”

数字化转型 PM 的求职难，从来不是 “岗位消失了”，而是 “旧的岗位定义消失了”。当企业转型从 “上系统” 升级为 “用 AI 创造价值”，当核心能力从 “流程理解” 迭代为 “技术 + 业务 + 数据的复合能力”，那些停留在过去的从业者自然会被淘汰。

但这并非坏消息 —— 对愿意主动迭代的人来说，这正是绝佳的机遇。正如 2025 年 AI 产品经理的薪资溢价已达 40%，那些能驾驭大模型、深耕垂直领域、用数据创造价值的新型转型 PM，早已成为企业争抢的香饽饽。

所以，与其抱怨 “找不到工作”，不如静下心来重构能力：学 AI 技术、懂行业业务、练数据思维，把自己从 “系统实施员” 升级为 “AI 时代的价值创造者”。毕竟，真正的职场壁垒，从来不是 “经验年限”，而是 “持续适配时代需求的能力”。