1 当搜索引擎直接给出了结果
一些严重依赖搜索SEO流量的站点可能已经观察 1到来自搜索引擎的流量越来越少。 原因很简单，当人们搜索一个问题时，搜索引擎不再是列出几十个匹配的网站和页面，而是再匹配到候选页面后，直接调用大模型进行了汇总总结，向用户给出了直接的答案。
没有展示页面的必要了（除非是极专业性的需要注明引用来源的外）。
这基本上就是一场革命。甚至是革搜索引擎自己的命。因为不需要展示页面，他展示广告的机会也就少了很多。 但这并不能阻止这一趋势。因为如果搜索引擎不改变，他就只能等着被淘汰。大家有更好的智能体，多样化的AI可以直接问。谁还用全是广告的搜索引擎呢。
所以需求会消失对么
是的。 这种趋势是潮流，是不可逆转的。 用过智能体的人，再用搜索引擎几率就很小了。就像用过AI编码的程序员，尝到了甜头后，再也回不去了。
2 当豆包的回复超过普通的专业人士
AI的普及直接后果就是信息差将越来越小。 严重依赖信息差信息壁垒赚钱的方法，十分明确的越来越没有前途。
前几天张雪峰因为一些争议性做法被限制了，其实即使不限制他，再过段时间，他的价值也将随着豆包之类智能体的普及而归零。 相对于豆包之类智能体能够提供的比较全面且客观的观点来说，张雪峰这一类的靠信息壁垒赚钱的专业人士，将显得毫无竞争力。
问题并不只是张雪峰的，事实上，所有的产品经理，分析师，架构师们，现在再考虑任何业务流程时，都不得不考虑一个额外的因素：这个流程是否可以被AI一键替代？ 整个产品的链条，都需要重新梳理。
比方说，客户想要开发一个知识管理系统，帮助员工快速查找公司内部的专业资料和最佳实践案例。
在之前，产品经理或者需求分析师直觉的考虑就是 强大的检索功能，关键词关联，分类系统，目录树、标签等等等等。
但有了大模型，这一切还有存在的价值么？员工真正想要的不是”找到文档”，而是”得到答案”。 当AI可以直接阅读所有文档并给出综合性的回答时，那些精心设计的搜索界面、分类体系、标签系统，是否还有存在的必要？
所以呢？ 在AI的大环境下，很多的需求，已经消失，正在消失，即将消失。
我们需要重新审视自己过去十年来一直在做的工作：我们是否一直在为即将消失的需求构建解决方案？
3 消失的不是需求，而是实现路径
不论世界如何改变，人，是不会变的。
作为需求分析师，我们习惯于将用户的目标分解为一系列可操作的步骤。用户想要”了解竞争对手的定价策略”，我们就设计一个流程：搜索→筛选→对比→分析→报告。
但AI改变了这个游戏规则。它不是简单地优化了某个步骤，而是将整个中间过程”蒸发”了。用户直接说”分析一下我们主要竞争对手的定价策略”，AI就能给出一份完整的分析报告。
我们不得不回归到人的基本需求的层面重新探索需求的定义。不难发现：用户的根本需求没有消失，但满足需求的路径被彻底重构了。
从商业分析的角度看，这是一次典型的”破坏性创新”。Clayton Christensen在《创新者的窘境》中描述的现象正在我们眼前上演：新技术不是渐进式地改进现有解决方案，而是用完全不同的方式来满足同样的需求。
4 价值链的重新分配
曾经的Michael Porter的价值链理论是支撑产品竞争力的基础。比如在传统的信息服务价值链中，有数据收集、数据整理、数据分析、报告生成等多个环节，每个环节都有专门的角色 2和工具。
然而AI的出现，就像一个超级整合者，将价值链的多个环节打包处理。这不仅仅是效率的提升，更是价值分配的重新洗牌。
以前，一个简单的市场调研可能需要：
- 调研员收集数据
- 分析师整理数据
- 专家解读数据
- 报告撰写
现在，AI可能在30分钟内完成所有这些工作。那么，原本分散在不同角色上的价值，现在集中到了哪里？
答案是：转移到了问题的定义和结果的应用上。 当大家都一样的基础的时候，对问题的深刻定义将体现出产品的核心区别来。
5 新需求的诞生：从”获取”到”判断”
当信息获取变得近乎免费时，稀缺的就不再是信息本身，而是对信息的判断能力。
比如说，一家金融公司的风控部门，他们会日常评估各类的风险报告，现在呢，用AI就可以快速生成各种风险评估报告，但问题是，不介入分析过程的评估员不知道该相信哪一个。不同的AI模型给出的结论有时候会有差异，有时差异还很大。
这就是典型的新需求：AI输出的质量评估和可信度管理。
从需求层次理论来看，我们正在经历一次需求的”升级”。马斯洛需求层次理论告诉我们，当低层次需求被满足后，人们会追求更高层次的需求。在信息时代，当”获取信息”这个基础需求被AI轻松满足后，用户开始追求”信息质量”、“个性化适配”、“创意启发”等更高层次的需求。
这些高层次的需求，将是未来可期的方向。
6 从功能思维到场景思维的转变
传统的需求分析往往采用功能分解 3的方法：用户要做什么→需要什么功能→如何实现这些功能。
但在AI时代，我们需要转向场景思维：用户在什么情境下→想要达成什么目标→AI如何理解并执行。
举个例子，以前我们设计一个客服系统，会考虑：
- 工单管理功能
- 知识库搜索功能
- 客户信息查询功能
- 回复模板管理功能
现在我们需要考虑的是： - 客户在什么情绪状态下联系我们？ - 他们的问题背后真正想解决什么？ - AI如何在理解上下文的基础上提供个性化的解决方案？ - 如何让整个交互过程更自然、更有温度？
这种转变要求我们具备更强的同理心和情境感知能力。包括用户故事 4的编写，都需要打破之前的常规，重新梳理。我们不再是功能的设计者，而是体验的编剧。
7 商业模式的深层变革
从商业分析的角度，AI带来的不仅是需求的变化，更是整个商业模式的重构。
传统的软件商业模式基于”功能稀缺性”：我有你没有的功能，所以你需要付费购买。但当AI能够快速复制和实现大部分标准功能时，这种稀缺性就消失了。
在这种大家都能简单的就做的很好的情况下，“场景独特性”和”个性化能力”就显得比较重要了：
- 谁能更好地理解特定场景下的
用户需求5？ - 谁拥有更丰富、更独特的领域内知识？
- 谁能构建更强的用户粘性和网络效应？
这里就有点平台经济理论的影子了。在AI时代，成功的产品不再是简单的功能性工具，而是能够连接用户、数据、服务的贴心的智能平台。
8 新战场：人机协作
AI 不仅带来的重大的变更，同时也带来了大量的颠覆式创新。大批的陈旧模式被替代，也同时有大批的新生需求涌现出来。
作为需求分析师，如何更好的和AI协同，适应AI的强大，还要容得下AI的强大，将是新的技能分水岭。
9 拥抱不确定性中的确定性
“能够生存下来的物种，不是最强的，也不是最聪明的，而是最能适应变化的。” （达尔文）
作为需求分析师，我们正面临着职业生涯中最大的一次变革。一些传统的技能可能会过时，但我们的核心价值——理解人性、洞察需求、连接技术与业务——将变得更加重要。
AI可能不会取代人，但掌握AI的需求分析师会取代不掌握AI的需求分析师。
更重要的是，我们需要学会在不确定性中寻找确定性。技术在快速变化，但人类的基本需求——被理解、被服务、被尊重——是永恒的。
需求分析要从根源出发，用不断进化的技术，去满足这些永恒的人性需求。这样才能在变革的洪流中屹立不倒。