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AI最先淘汰的几类人：我的判断

来源：互联网 2026-07-04 06:37:52

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AI技术加速发展，岗位边界日益模糊，借助AI工具可实现效率跃升。竞争力源于AI使用能力与专业能力的结合。AI能快速将人提升至70分，但后续专业判断与反馈能力成为关键。不积极使用AI或业务知识薄弱者，更易被技术取代。

AI技术发展速度远超预期。结合近期观察与一线大厂从业者的交流，整个行业正经历一场深刻变革，诸多公开报道已清晰呈现以下变化：

产品经理无需再绘制完整原型，仅需截图并描述功能需求，AI即可快速生成对应页面。
运营人员可借助AI自动拉取数据、完成数据洞察，并生成高质量的报表。
部分科技公司中，客服、HR、行政等非技术岗位员工也开始自行搭建内部系统。
前后端程序员几乎一年多未亲自编写代码，开发工作高度依赖AI。
部分算法岗位的训练环节已由AI自主完成迭代优化。

如今，许多非技术背景的从业者接触Claude Code、CodeX、QoderWork、WorkBuddy等工具后，惊喜地发现自己能完成原本岗位无法胜任的工作，且效果良好。借助先进大模型与AI工具，原本需要数天完成的任务可缩短至一天、数小时甚至几十分钟。

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然而，除效率提升外，更值得关注的是岗位边界的模糊化趋势。

一、岗位边界正在变模糊

一个显著变化正在发生：不同岗位人群所使用的工具与技术栈开始大面积重叠。无论是产品、设计、研发还是运营，大家都在使用CodeX、Claude Code等工具，并持续安装、使用和沉淀个人技能库。过去，各岗位拥有独立的工作工具与边界；如今，借助AI，许多人能够高效完成原本不属于自己职责范围的工作。

技术栈重叠带来的直接影响是：企业内部率先拥抱AI的先锋员工，将迅速展现出效率优势。这种变化倒逼组织重新审视能力要求，甚至推动企业实施AI转型。因此，当下众多企业都在探讨AI Native、研发新范式、AI组织转型等话题。从行业交流反馈来看，后续竞争可能比以往更为激烈，这也是“超级个体”概念近期特别火爆的原因。

二、为什么超级个体会变得重要

所谓超级个体，是指借助AI，使个人能够达到过去一个小团队才能实现的产出规模与影响半径。超级个体具有四个典型特征：

AI First：优先借助AI快速启动，再进行判断与修正。
能力跃迁：产出数量提升百分之几十甚至数十倍；能力边界上，一个人能将一件事从想法到交付完整跑通。过去需要产品、设计、研发、运营多个角色配合的链路，现在一人即可完成大部分环节。
主动性极强：主动寻找AI能力，积极探索AI极限，通常是组织中AI应用的先行者与示范者。
影响力溢出：不仅自身效率提升，也能带动整个组织加速运转。

若此趋势持续发展，竞争逻辑将随之改变。过去，各岗位主要比拼专业技能；如今，还需多一层较量：你是否能将AI转化为个人杠杆。

三、真正的竞争力来自两个维度

在此背景下，未来竞争力主要来源于两个维度：AI能力与专业能力。

第一层差距，首先体现在AI使用能力上。那些对AI态度消极、使用不佳的人，很可能最先被淘汰。使用先进大模型与AI工具的人，已与不用或使用不当者拉开巨大效率差距。这种差距难以仅靠加班或短期努力弥补。

AI能让你在陌生领域快速达到70分水平。例如，非程序员也能制作精美网页，非数据分析师也能产出专业报表，非翻译家也能完成高质量翻译。换言之，AI将首先替代那些“只要别人说清楚就能干好”的工作——因为现在的AI，只需清晰描述需求并提供足够资料，就能比人更快更好地完成任务。

但问题随之而来：如果大家都努力学习AI，都掌握先进模型与高阶技巧，是否又会回到同一起跑线？

可以预见，即便大家使用的模型与工具相当，比拼的重点仍将回归专业能力。AI能让人快速达到70分，但70分之后的差距才是关键。在使用AI过程中，许多人会明显感受到：面对同样的模型输出，经验不足者难以识别其中的问题，甚至不知这些问题是否有解决价值；而经验丰富者不仅关注工具本身，更关注问题价值，能够为AI提供清晰指引，并对结果给出专业反馈。这些超越通用大模型的专业能力，正是当前大模型尚不具备的。

因此，AI工具使用能力差、业务知识掌握不足的人，更容易被技术发展取代。因为当AI随便给出一个答案时，他们根本看不出问题。相反，AI能力强的人与业务能力强的人，都更容易获得竞争优势。若AI能力与业务能力兼备，优势将更加显著。最终剩下的，仍是人的专业性：能否判断AI产出内容的问题所在，能否提供关键反馈，能否甄别一个问题是否值得投入。

四、普通人现在应该怎么准备

当前最重要的是，利用先进大模型工具，深入挖掘自身有价值的工作场景。不要只停留在“让AI帮我写一段话”或“让AI总结一篇文章”等浅层用法。更关键的是，拆分自己的工作流程：

哪些环节是重复性的？
哪些环节需要查资料、做判断、出方案？
哪些经验可以沉淀为提示词、知识库或技能？
哪些流程可以通过Skills或CLIs与企业内部平台、数据系统、自动化工具对接？

然后，将更多工作经验封装成技能，或对接企业内各类平台，让智能体自动操作。同时，将部分知识转化为可复用内容，供智能体提取、吸收并持续使用。

如果你是非技术岗位的同学，建议务必掌握AI能力，使其远超同岗位及同行平均水平。如果你是技术岗位的同学，除AI能力外，还需加强业务能力，不要局限于当前岗位边界。未来可能“人人都是智能体应用工程师”——智能体相关知识工具，如同考驾照一般，将成为许多岗位与专业的必备技能。最终比拼的，不只是是否会某项技能，更是能用这些技能解决什么问题，以及问题本身的价值。

五、AI正在重新拉开人群差距

这一进程正在加速，但大多数人尚未察觉。例如，有些人使用的模型较差，便认为AI只能提供情绪价值，无法完成真正有用或复杂的任务；也有人因缺乏系统学习，觉得AI很难，想学却不知从何入手，也不知如何更快更好学习；还有人即便拥有工具，也不知如何与自身工作场景结合，缺乏清晰路径。越早认知到此趋势并提前准备的人，越容易获得显著优势。

根据《从超级个体到超级团队》报告中的相关描述，人群被重新分层：