关于AI与工作的讨论大多集中在一个核心问题上AI会抢走我的工作吗?这种担忧完全可以理解每周AI的能力都在变得更加强大。我们看到AI能够总结会议、生成内容、分析数据、编写软件甚至将过去需要大量人工付出的工作流程自动化。自主式AI在职场中的应用也日益成熟智能体已经可以在不同的工作流程中进行推理、规划和执行。随着这些能力的持续提升许多员工看着自己每天承担的任务不禁开始动摇这些工作自己还能做多久?但我认为这个问题暴露出了一个更大的隐患而它本身其实与技术关系不大。有太多人开始习惯用“自己做了什么任务”来界定自己而非“自己创造了什么价值”。久而久之围绕岗位产生的琐碎行政工作往往掩盖了岗位原本的目标。根据Asana发布的《工作现状指数报告》知识型员工将60%的时间消耗在了“为工作而工作”上——即协调、追踪和管理任务而非去推动有意义的成果因此当AI将更多这类工作自动化时大家感受到的往往不是生产力的飞跃而是一种威胁因为许多员工已经习惯将自己的价值与那些占据了他们大半天时间的日常活动画等号。然而大多数人被聘用并非为了完成某项具体任务而是为了实现某种目标。任务并不等于工作本身一名客服代表的成功并不在于他们整天花时间总结对话、查询账户信息或是穿梭于多个系统之间寻找答案这些事务性工作或许构成了工作的一部分但绝非该岗位存在的根本原因。优秀的客服专业人员能够建立信任、解决问题并创造出深化客户关系的难忘时刻。AI可以、也应当接管这些行政琐事但人类的价值从来不在于完成这些任务而在于在关键时刻为客户提供支持与帮助。整个行业也日益清晰地认识到了这一区别事实上根据我所在公司发布的《2026年客户体验现状报告》91%的客户体验领袖认为人工客服仍将是提供优质客户体验的核心环节。随着AI接管越来越多的例行工作员工的角色并未消失反而会更加聚焦于客户最为看重的判断力、同理心以及信任关系的建立。同样的道理适用于每一个职业评估一名市场营销人员的标准绝非看他们制作了多少份演示文稿或协调了多少次审批他们被聘用是为了塑造客户认知并推动业务增长一名HR专业人员的成功也不在于安排了多少场面试或处理了多少表格他们的存在是为了识别、培养和留住人才。例子不胜枚举但核心逻辑始终如一企业设立岗位是为了达成特定结果而非仅仅为了完成某些任务。我曾主导过四次重大AI转型涵盖了从机器学习、大数据到对话式AI、生成式AI以及如今的自主式AI等各个阶段。尽管技术发生了翻天佛地的变化但有一个规律始终惊人地一致拥抱AI的员工往往专注于“结果”而恐惧AI的员工则往往专注于“任务”。一个人越是以一连串的具体事务来定义自己的贡献就越容易觉得AI会取代自己而一个人越能深刻理解自己所承担岗位的目标就越容易将AI视为帮助自己创造更大价值的有力工具。作为AI转型的一部分CIO部门通常负责梳理岗位和核心工作流程。不可避免地员工总会以为我们梳理他们的工作是为了找出哪些环节可以被AI取代然而一旦我们开始帮他们识别出那些他们乐于交出去的重复性劳动时大家的观念就变了。有人会说“如果AI能把那部分工作处理掉我终于有时间直接与客户沟通了。”另一个人则意识到自己可以把更多时间投入到创作中。大家不再去想AI会取代什么而是开始期待自己终于有时间去干什么他们重新找回了当初选择这份岗位的初心。随着AI应用范围的扩大我亲眼见证了这一转变。我们团队中负责回应客户RFP(需求建议书)的小组开始使用AI来分析需求、提取相关信息并加速撰写方案他们的根本目标是帮助公司向客户传递价值并赢得新业务。通过减少在低价值事务上消耗的时间AI释放出了更多精力用于战略思考、团队协作和以客户为中心的工作而这些直接影响着公司的营收与增长。甚至我自己也不得不面对这种转变我过去常常花几个小时在业务复盘前辅导管理层审查KPI、质疑假设并帮助他们应对棘手的问题。我曾以为这是体现我作为CIO价值的一部分但我后来意识到我没必要一遍又一遍地重复同样的辅导课程。因此我构建了一个虚拟教练利用我职业生涯中积累的许多框架和经验来帮助我的团队准备业务复盘。现在我有更多的时间来制定战略思考如何在AI演进的飞速浪潮中引领团队并帮助业务部门换个角度思考问题。重新发现岗位的本质目标员工们真正面临的其实是一个不同的问题我最初被聘用的根本目标是什么?随着企业从AI实验阶段转向AI优先的运营模式这个问题变得越来越无法回避这种阵痛已经在职场中显现。安永近期的一项调查发现84%的员工迫不及待地想要应用自主式AI因为他们预期这能提升生产力、效率和整体工作体验然而也有56%的人担心与AI系统协同工作会影响自己的岗位安全。员工们并不是在排斥AI他们只是试图弄清楚随着技术接管越来越多日常任务自己有哪些贡献依然是独一无二、不可替代的。最终的成功很大程度上取决于能否帮助员工重新找回他们被聘用时所要创造的价值对于那些希望获得实用指导、以推动企业实现AI优先转型的管理者来说世界经济论坛的“AI优先操作系统”提供了一个很有参考价值的框架这一方法并未将AI仅仅视为另一种技术工具而是鼓励企业围绕“价值创造”来重新设计工作。随着AI日益承担起例行任务员工必须更加明确在哪些方面运用人类的判断力、创造力和人际关系能够创造最大价值。如果员工不再理解自己工作背后的根本目标你就无法围绕价值去重新设计工作。根据我的经验那些取得最显著成效的企业都在积极帮助员工重新对接他们被聘用时承诺交付的成果。大家的讨论重点从“AI能做哪些任务?”转向了“这个岗位的本质目标是什么?”一旦人们回答了这个问题就很容易决定哪些工作应当由人类保留、哪些可以委托给AI以及两者的结合在何处能够创造最大价值。这并不意味着变革不会发生某些职责将会消失某些工作将发生重大演变还会涌现出我们今天无法完全预测的新岗位每一次重大的技术变革都会带来这样的重塑。但我相信许多人在看待这场转型时用错了视角。核心问题不在于AI能否完成你的任务而在于你是否理解这些任务背后的目标因为尽管AI可能会承担越来越多的具体工作但赋予这些工作意义的判断力、创造力、责任感与核心价值依然将由人类来提供。学习资源推荐如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。