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一位跨境公司的产品总监跟我说了一件事:

他们公司销售部门开始用 Agent 以后，很多基础工作都被吃掉了。比如搜索客户信息、整理客户背景、初步判断客户线索，这些以前可能要初级销售慢慢做的事情，现在 AI 已经可以处理一大半。

然后他们做了一个很现实的决定：不再招初级销售了。

如果要招，就高薪招资深销售。因为真正难的不是搜索客户信息，而是判断这个客户值不值得跟，怎么沟通，怎么谈判，怎么在关键节点把单子推进下去。这些事，AI 可以给建议，但最后还是要人判断。

还有一位平台公司的 CEO，也跟我讲过类似的变化。他们开始用 Agent 处理一些基础、繁琐的工作，比如评选精华帖、跟进项目进展。结果是，他直接搁置了招聘计划。而且他的判断是，未来很长一段时间，可能都不会再招人。

这两件事指向的是同一个变化：AI 不一定马上裁掉存量员工，但会先吃掉新增岗位。

也就是说，很多公司可能还没有公开裁员，但是已经开始减少招聘，尤其是减少初级岗位。求职者越来越多，公司却开始只出不进。这可能就是 AI 时代的一种隐性裁员潮。

但这件事最容易被误读的地方在于，很多人会把它理解成：AI 要替代人了。我觉得更准确的说法应该是：AI 最先替代的，不是人，而是人身上那些基础、重复、低判断含量的任务。

以这个销售团队为例。搜索客户信息，AI 可以做。整理客户背景，AI 也可以做。但这个客户到底是不是目标客户？这个客户背后的真实需求是什么？现在该不该联系？第一句话怎么说？价格怎么谈？这些问题，AI 只能辅助。

如果一个销售只会搜资料、填表格、整理线索，那他的价值确实会被 AI 快速吃掉。但如果一个销售真正懂行业、懂客户、懂谈判，AI 反而会把他的价值放大。

前面说的平台公司也是一样。AI 可以帮你找出可能值得推荐的帖子，也可以自动跟进项目进展。但到底要不要评精华，评选规则是不是合理，AI 判断错在哪里，下一次应该怎么调整规则，仍然要有人把关。

说白了，AI 把执行效率提上去以后，人最重要的能力就从“能不能干活”，变成了“能不能判断”。

这对产品经理尤其明显。现在只要你用足够好的大模型，再加上足够好的上下文，AI 写 PRD、画原型，已经可以做得非常好了。有些时候，它做出来的东西，比很多产品经理自己做得还完善。

但这里有一个前提：产品经理自己要有判断力。

比如，如果产品经理自己都判断不了这个产品该不该做，这个需求到底是不是伪需求，那 AI 也判断不了。更麻烦的是，AI 还可能误导你，让你更高效地产出一堆垃圾产品。

过去一个能力差的产品经理，可能一个月才折腾出一个不靠谱的方案。现在有了 AI，他一天就能折腾出好几个。所以 AI 时代真正可怕的地方，不是效率变高了，而是决策能力没有跟着变高。

执行效率越高，错误决策的破坏力就越大。

这就是为什么企业招聘会越来越重质量，而不是数量。以前很多公司愿意招一批初级员工，慢慢培养，顺便让他们处理大量基础工作。现在基础工作被 AI 吃掉以后，公司会重新算账：我为什么还要为低质量执行付钱？

所以企业不是完全不招人，而是更愿意把钱花在少数真正能做判断的人身上。

这时候，一个很自然的问题就来了：

那 35 岁+ 的机会，是不是反而来了？

我觉得答案是：对一部分人来说，确实是。

因为有些 35 岁+ 的人，真正的问题不是能力不行，而是精力、体力、执行速度跟不上年轻人。过去他们可能被嫌慢，被嫌贵，被嫌不够卷。但如果 AI 能帮他处理掉大量基础执行，把他的业务理解、客户经验、判断力放大出来，这类人当然会变得更值钱。

可问题是，年龄大不等于能力强。

很多人所谓的 10 年经验，只是一年经验重复了 10 年。

最典型的是很多 30 多岁的产品经理，自认为很懂业务，但你真往下问，会发现他懂的只是怎么画流程图、怎么画原型、怎么跟研发对需求。

客户为什么这么提需求？业务现场真正的约束是什么？这个产品到底该不该做？哪些规则是客户嘴上没说，但其实是业务成功的必要条件？这些问题一深问，他就答不上来了。

这种人过去还能靠资历撑一撑。毕竟会开会，会写文档，会画原型，也能把项目往前推。但 AI 时代，这些基础动作本身正在变便宜。

更麻烦的是，这类所谓资深产品经理，因为自认为有经验，往往反而更排斥 AI。他们打死也不愿意承认：自己过去那套熟练动作，正在被 AI 快速压平。这种人恐怕不是迎来春天，而是会成为最难求职的一批产品经理。

另一种风险，是能力错配。

我见过一些高薪的 ERP 顾问，他们的收入很高，但核心价值主要来自熟悉 SAP、Oracle 这些系统的功能和配置。在过去，这当然是能力。因为系统复杂，客户不懂，初级顾问也不懂，谁熟悉配置、熟悉功能，谁就有价值。

但到了 AI 时代，这类知识会被快速平权。初级顾问问一问 AI，甲方用户问一问 AI，就能快速了解某个功能怎么用、某个配置是什么意思。再往后，AI 甚至可以直接帮你完成一部分系统操作和配置。

这时候，如果一个所谓资深 ERP 顾问的价值，只停留在“我熟悉系统功能”，那他的优势会被快速压缩。

当然，我并不是说 ERP 顾问没有价值。真正懂业务流程、懂管理逻辑、懂客户现场、能把系统配置和企业经营问题连起来的人，仍然很值钱。但只靠记功能、配系统吃饭的人，会越来越危险。

所以，AI 裁员潮背后真正发生的，不是年轻人完了，也不是 35 岁+ 翻身了。真正发生的是：经验正在被重新定价。

低质量经验会贬值，高质量经验会被放大。

那怎么判断自己的经验，属于哪一种？我觉得可以问自己三个问题。

第一，你过去几年积累的东西，是不是离开某套系统、某个平台以后，就不剩什么了？

如果是，那它很可能只是熟练劳动，不是能力。

第二，你的经验能不能经得起追问？

别人问你这个需求该不该做，为什么这个流程必须这么设计，你能不能讲出背后的业务逻辑？而不是只说“这是客户的要求”。

第三，你能不能把自己的经验整理成 AI 能用的东西？

比如业务规则、判断标准、案例库和 AI 工作流。如果你的经验只能靠你现场拍脑袋，不能被拆出来、写下来、复用起来，那 AI 很难放大你。

说到底，年龄不是问题，学习能力才是本质。

哪怕你很年轻，只要能快速成长，AI 时代一样可以大放异彩。

哪怕你已经 35 岁+，只要过去积累的是真经验、真能力，AI 反而可以帮你把这些东西放大。

但如果你的 10 年经验，只是把一套流程重复了 10 年，那 AI 不会带来春天。

它不会因为你年纪大，就默认你更值钱；也不会因为你工龄长，就尊重你的资历。

它只会把优秀的人能力放大，同时把那些混了很多年的熟练劳动力，打回原形。

所以，别再用年龄安慰自己了。

AI 裁员潮真正筛掉的，可能不是年轻人，而是那些终于藏不住的“伪资深”。

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