AI时代的大概率成事法则

最近我这边推出了两个AI技术训练营，咨询的同学还不少。有关注很久终于决定报名的，也有咨询了很多后依然想考虑考虑的，还有少部分同学听完我对训练营的介绍之后就没了下文。

与这些前来咨询报名的同学沟通后，我发现背后都有一个共同的背景：公司自上而下推AI落地，研发团队内部要求提效，需求越来越多但干活儿的人越来越少，还有就是自发性的焦虑。

我其实特别能理解这种情境，毕竟这几年AI技术的发展真的可以称得上一句日新月异。很可能你刚听说一款新的AI工具面试，还没搞定环境部署的事，能力更强大，成本更低的新工具就出现了。

22年底ChatGPT火爆全网，拉开了AI革命元年的序幕。

23年提示词工程师成为招聘市场热门，24年智能体登上AI舞台，25年工作流和Vibe Coding你方唱罢我登场。到了今年，Skill和OpenClaw又吸引了全市场的目光。

纵览历史上几次已经发生的技术革命，你会发现这样一个趋势：技术的迭代速度越来越快，每一次新技术的变化往往呈指数级增长，而人感知到的变化往往是滞后和线性的。

本轮AI技术革命从开始到现在才第五年，舞台上的角色就换了好几波，但最底层的逻辑从未变过：降本增效。

具体一点来说，新技术新工具的出现，最终带来的社会性结果就是降低生产成本，提高生产效率，即提高生产力。再进一步来说，使用工具的是人，AI是个人能力延展的载体，而非个人能力的体现。

如何理解呢？AI作为最新的前沿技术，其本质属性依然是提升效率的工具。只有当它被人所使用，且在实际生产活动中带来真正的效率提升，人的能力才会显现。而非会用AI工具，就证明个人能力强大。

春节后这段时间，OpenClaw火爆异常，无论是社会舆论还是各种技术群，我看到很多人在讨论如何使用OpenClaw的话题。这个现象自然是好事，因为新工具的不断涌现，AI的故事才能继续讲下去，身处这一浪潮中的从业人员，也能赶上风口。但这一现象背后，也让越来越多的从业人员感到焦虑。

因为AI的能力越发强大，已经到了可以替代部分甚至全部工作的地步。当AI的这种能力扩展到能与人进行更紧密配合协作之后，AI所带来的杠杆效应会不断压缩组织的边界，重塑组织和岗位。

很多人之所以对失业或者“可能失业”感到焦虑，核心原因在于：新的就业机会出现在新的行业和领域，而大部分人的知识储备、能力和认知没有跟上，造成了短期的供需错配。

每次新旧时代技术变革时，都会出现这种暂时性的现象。只有在这种变革中不断更新自己的能力、认知和知识储备，才能更早享受到与时俱进的红利。

让我们对市场未来的宏观趋势做一个简单拆解：

• 社会发展角度：目前普遍的共识是未来属于AI，这是技术发展的大趋势；
• 公司招聘角度：当一家企业看到未来趋势后，会本能的做出拥抱AI的选择；
• 个人能力角度：当市场对于AI有关的岗位需求越来越多时，求职者只能选择向此靠拢；

一句话概括就是：未来是什么，公司(市场)需要什么，你自己有什么。当这三个因素成功匹配时，对个人而言，缓解焦虑甚至赶上AI时代风口的机会，就会浮出水面。

显而易见，要想缓解焦虑，提升自己在AI时代的的竞争力，对普通人来说唯一能做的选择就是积极主动拥抱AI。

下面几点是我个人近几年做AI相关咨询后，给大家的一些建议：

1、对技术同学来说，只需要抓住两点：应用层开发+业务落地场景。

AI是个人能力延展的载体，利用最新的模型和AI工具，把你能想到的一切流程、技术都用AI重构一遍，能否为公司带来真正的业务收益不重要的，重要的是你在这个过程中，学到了什么。

有没有AI相关的落地经验和成功案例，能不能拿出来在下一次晋升答辩或者跳槽面试时有谈资，才是你在职场继续生存下去的关键。

2、全球经济下行时代，每个人都要做好随时被裁员/失业的心理和现实准备。

历史上每次技术革命都伴随着大量岗位的消失，与此同时又会催生出新的岗位。

长期来看，IT时代的技术岗位数量会不断缩减，或者说对于当下已经在职场的这代人来说，技术岗位会持续缩减。找到一份技术相关工作，难度会不断加大，且入职门槛会越来越高。

实际上大部分技术同学，不是对技术有非常强烈的兴趣，也没有什么技术天赋，不过是技术岗位薪资高看着更体面而已。

与其死磕技术，不如早做其他打算，从兴趣和个人擅长的点出发，探索第二曲线，给自己多一个选择的方向。

3、技术没那么重要，能把技术转化为解决问题的能力很重要，但也不是最重要的。

AI是个人能力延展的载体，而非个人能力的体现。

技术(使用AI)是解决问题的手段，解决问题需要定义问题+制定策略+高效执行，这几点要素背后，是长远的技术视野、丰富的落地经验、缜密的逻辑思维能力，甚至包括你的审美能力。

要具备这些能力，需要你做大量的前置学习和实践。只有如此，你才能不断提高自己抓住机会并拿到结果的概率。