目前的职场跟那会儿彻底不像了，那会儿认定能当个“全能型选手”才香，目前不是，是啥都缺，哪位都想抢。科技公司目前不用你啥都会了，只要你会干点略微 novidade的东西就行，这种“速成”的感觉忒打击人了。 那会儿写代码，务必得把逻辑捋得严丝合缝，略微有个 Bug 就得改个通宵。目前不一样了，AGI 这种大模型能把大量重复性的逻辑甩给你。你就连不用懂数学，光靠 Prompt 就能让模型帮你生成能跑通的方案；你也不用懂供应链，直接让它去扫个货，参数对调，成本降个零头。 实际上本质上是个“资源分配”的游戏。

那会儿你得自己发明轮子，目前轮子忒多了，关键是你能不能比别人先拿到那把钥匙，要么能不能把轮子组合得更有创意。

比如之前设计的简历模板，目前直接让 AI 生成，但你得先把它改成那种“让人一眼就看出你懂业务”的风格，否则它就是个瞎子。 我认定目前的岗位分两类，一类是那种“手感重”的，比如前端，直接改行。

那会儿要学 HTML CSS，目前呢？只要会写个漂亮的 UI，要么会用那种能生成动态图表的工具，就能干。就连不用懂啥技术栈，只要会写代码，会调接口，就连能跟后端沟通需求，就能干。 另一类是“脑子重”的，比如管理要么策略。

那会儿你得懂所有行业，目前呢？只要你懂数据，懂模型如何调参，懂如何给团队打打气，就连能跟投资人聊两句融资故事，就能干。

这种时候，你的核心竞争力就变成了“认知”和“判断”。 举个例子，那会儿做电商，你得懂供应链、懂营销、懂广告法。目前呢？你想把某个小众商品卖到国外，直接扔给 AI，它就能帮你做全套的竞品分析、市场分析、就连写营销文案。你不需求懂啥复杂的算法，只需求知道如何让模型多听、多改，咱就能把原本需求团队花三周的事，压缩到半天。 说白了，目前的科技公司，活干的少，质量要求高。出于你不能靠死记硬背，你得靠脑子答对难题。

比如你想做短视频，那会儿你得自己找人口，目前呢？直接让 AI 生成脚本，你只需求改个开头，让模型陪你演戏。

这种时候，你越糊涂，成果看起来越精彩。 再举个具体的例子，一家做 SaaS 软件的团队，那会儿派几个人去调研市场。目前呢？直接让 AI 搜全网，把竞争对手、用户痛点、竞品软件功能全体整合出来，顺便生成一份针对特定垂直行业的详细分析报告。你只需求挑重点，给领导讲个大约，剩下的细节让模型帮你补全。 这种“replaceability"是啥？就是可替代性。

那会儿做这个岗位，换个人你可能能干，出于你得有某种特定技能。目前呢？只要那个人会操作工具、会用 Prompt，哪位都能干。

故此，别在你认定还能干的时候折腾了，得把你的脑子用出花来，把那些原本由别人干的重复劳动，变成你自己的谈资。 可是啊，这事儿有个风险。

要是 AI 忒顺手，那它做的东西可能挺完美，但可能也不像你做的那么有“人味儿”。

比如你在写文档，AI 生成的内容挺流畅，但少了那种独特的观察和感悟。

这时候你得学会如何给 AI“挑刺”，如何让它承认自己不够好，然后把那些能由你把控的局部挑出来，自己发挥。 还有啊，别总想着用 AI 替代自己。AI 能干的那些事儿，那会儿是团队花大价钱买地鼠干，目前是你一人就能搞定。

要是哪天公司想让你去写那种 200 页的标书，你直接让它生成个框架，剩下内容自己填就行。

这时候你会认定自己像个复印机，但这恰恰说明你的大脑已经被 AI 给“格式化”了。你得在那之后，又能变回那个能思索的“人”。 故此说，目前的科技公司，实际上就是在教人“如何做人”。别整天跟代码、跟数据较劲了，去跟你的思维、你的阅历、你的判断打滚。

毕竟，代码能写出来，但只有人的经验才能拍板代码能不能真正落地，要么起码能值点钱。 最终再唠两句，这行别看卷，但也不是非去不可。

要是你能驾驭 AI，能让你把原本需求半天干的事，压缩成十个小时，那你的价值瞬间就出来了。到时候不是去抢着干活，而是去教别人如何偷懒，顺便提升大家的效率。

这才是科技公司的未来，也是一般/平平人逆袭的最佳战场。