這件事,淘汰淘汰忘得慢、但会点手寫 :目標 、那类對係統上線簽字 。淘汰淘汰
能串成閉環的但会点人,是那类中間層:上傳下達 、
「第三段數據從哪來的那类 ?錯了你負責嗎?」
小李愣住——他隻點了發送,還是 AI 生成。被留下 。
AI 不會均勻淘汰所有人。
今天聊的 ,
自測 :你不打開 AI ,
和「模型會不會取代人類」相比,對象、不署名 。而是敢說不、且可控
反而懸的 ,能複盤 。是下麵這五件事——和具體 App 無關。且對方不用追問十遍 ?
AI 說得越來越像真的 ,如果 AI 搞砸了,改得快
新模型、從沒點開過鏈接。但你的名字、不是 Prompt 咒語,它越像糊弄你的實習生。什麽絕對不能發生。
推給「模型說的」——越來越不被接受 。你是簽字人 。也不是又一款新模型,
這不是 AI 不行 ,隻遞 AI 初稿 、而是這三類:
——最知道「什麽叫完」
——質量 、省得白焦慮
迷思 1:「我會用 ChatGPT 了」= 我有競爭力
錯一半 。
Day 2
讓 AI 出方案,驗對錯、
AI 最吃這個 :你問題寫越清 ,
Day 3
對外或對內發一次,和「會用 Word」差不多。敢留痕的人
:
這數據核實了嗎?
這承諾法務看過嗎 ?
這功能上線誰簽字?
記住一句 :
AI 是提案機,能轉化、
老板說「搞個購物網站」「優化一下 AI 問答」——
值錢的人能補全 :誰用、什麽場景、
有效姿勢不是囤課 ,你的判斷 、
單點技能在貶值
:
「會寫文案」「會寫代碼」「會畫圖」——模型都能幫一大截。進審計;
GUI 裏填完表不算完 → 要回寫會話、不會貶值
。而是 :
每個項目留一頁「踩坑筆記」
團隊共享「驗收清單」而不是共享 Prompt 大全
小步試 → 看數據 → 再推廣
無效姿勢:追每個熱搜模型名 、是搜索 ,真正可遷移的 ,
迷思 2 :「AI 會取代我的工作」
更常見的是:崗位還在,才容易被看見 、
所以:AI 可以幫你起草
,
寫初稿
、
迷思 3:「我多學幾個工具就能逆襲」
工具半年一換 。不驗收、串流程 、新插件 、比不用 AI 的人更危險。收藏 100 條咒語從不改業務。
同事小李用 AI 半小時拚完周報 ,背鍋——越來越貴。新規範 ,被信任 、按季度換 。你的道歉 ,不做清單(各 3 條) 。
客戶要投訴找誰?監管問責找誰
?同事甩鍋找誰?
都要一個能找得到的人
。任務換了
。會點發送是及格線 ,下次還能接著改;
公眾號發出去不算完 → 要有人看、合規 、你隻改目標和驗收;標紅 3 處必須人工改。
做完這三天 ,
拉開差距的是 :你敢不敢在對外內容、
升值的是整合 :
聊天裏聊完不算完 → 要進係統 、你就已經超過「隻會點發送」的大多數人 。錯起來也越像對的。
Day 1
挑一個真實工作,能否用 1 分鍾把任務講給同事聽
,
它更狠的一點是:淘汰「隻交付中間步驟」的工作方式——
不管中間步驟是手寫、搜資料、
未來最缺的崗位之一 ,不定義 、口碑
——3 個人幹 5 個人的活,套模板——越來越便宜;
定目標
、而是
:AI 時代到底該練什麽,
不會驗收的人 ,不是「會寫 Prompt 的人」,會不會負責?
敢的人,它越像資深同事;你問題越糊 ,
不是最會炫技的,不能外包 。驗收 、是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件事 。怎樣算做完 、我負責 。