所以我的第一个判断是:FDE 在国内会不会沦为外包,不取决于你技术多强,取决于你被放进了一个什么样的权力结构。 进了一家真想做 AI 转型、愿意给你话语权的公司,你是特种兵;进了一家只想”买个 AI 系统交差”的甲方,你就是个高级实施。 02 先把尺子立起来:FDE 的六块拼图
要对比岗位,先得有把尺子。我把 FDE 的能力拆成六块。
动手编码,原型自己写,而且要写到能上生产,不是做个 demo 拍拍屁股走人。方案架构,客户的数据、老系统、权限体系,你得真能接起来。业务翻译,客户嘴里说”我想用 AI 提升效率”,你得把它翻译成一个能做、能验证的具体问题。推动协调,在别人的组织里把事推下去,你没有任何行政权力。客户沟通,坐得住会议桌,扛得住业务老大的质疑。结果闭环,对系统上线后真有人用负责,再把现场踩的坑反哺回产品。
B 端产品经理最值钱的就是业务翻译,这正好是 FDE 六块拼图里最难补的那块。懂流程、懂权限、懂客户组织里谁说了算,这些都是 PM 天天在干的事。
缺口也很明确:动手编码。但说句实在话,这块缺口在今天比任何时候都好补。TRAE、Qoder、Cursor、Claude Code 这些 AI 编程工具,已经能让一个不怎么写代码的产品经理把原型做到能跑。问题在于从”能跑”到”能上生产”,中间隔着数据权限、异常处理、日志、回滚这些工程素养,这不是工具能直接给你的,得靠在真实项目里一次次被现实教育。