上周和一个在互联网大厂做产品总监的朋友吃饭，他点了一份牛排，刀叉拿起来又放下，最后叹了口气说，他们团队刚优化了一个三十出头的业务组长
那个组长名校毕业，履历漂亮，五年时间从管培生一路干到带十几人的团队，负责一条年营收几千万的业务线，按理说正是春风得意的时候，可公司新上了一套AI驱动的运营分析系统，能自动生成市场洞察、用户分群和投放策略，还能用自然语言直接调取数据做预测
他过去最引以为傲的「业务嗅觉」和「数据分析能力」，突然变得像上个世纪的算盘技能，团队的工作被系统拆解、标准化，然后一个个模块被AI工具接管，他发现自己能做的决策越来越少，能提供的「不可替代价值」几乎只剩下跨部门协调和给下属打气
这让我想起另一个案例，来自一家传统零售企业的数字化转型部门，负责人是个八五后，公司花重金引入AI供应链系统，本意是让他带领团队用好这个工具，结果系统上线三个月，他发现自己成了团队里最尴尬的那个人
年轻的工程师们能直接和系统「对话」，用代码和提示词让AI给出优化方案，而他还停留在看报表、开会、听汇报的老模式里，他试图去学，但总感觉隔着一层，那种感觉就像你明明是个船长，却看不懂新式雷达的屏幕，只能依赖年轻水手告诉你前面有没有冰山
最讽刺的是，公司高层觉得系统效果不错，决定把更多预算投给技术和采购更先进的AI工具，而不是他的人力团队，他手下的骨干工程师被调去了新成立的AI创新实验室，而他这个「中层管理者」，被留在原地，守着日渐萎缩的传统业务板块
还有一位是我在咨询时遇到的客户，自己创业做电商服务，公司不大，三十来人，他既是老板也是最大的业务员，前年他开始用AI客服和营销文案工具，效率提升明显，去年又引入了AI驱动的竞品分析系统
问题来了，当他试图用这些工具去武装他的中层经理时，发现阻力巨大，经理们习惯了听指令、管执行、盯KPI，现在突然要他们自己定义问题、设计提示词、评估AI输出的商业价值，很多人直接懵了，他们过去的成功经验，在AI面前成了一种路径依赖，甚至是一种障碍
这位老板最后说了一句让我印象深刻的话，他说我感觉自己不是在裁人，而是在淘汰一整套旧的操作系统，而很多中层，恰恰是运行在这个旧系统上最核心的应用
这三个案例，都不是什么极端情况，就发生在我们身边，它们指向同一个问题：当AI不是远在天边的概念，而是坐在你隔壁工位的新同事时，过去十年让你晋升的那些能力——勤奋、执行力、经验、人情世故——还够用吗
传统的职业金字塔正在被AI压扁，执行层的工作被自动化，战略层的思考部分被AI增强，唯独中间那层「翻译」和「转换」的角色，如果只是信息的搬运工和指令的二传手，价值会急速衰减
这不是说中层管理者没用了，恰恰相反，未来的中层必须是「产品型商业领袖」，你得像产品经理一样，定义清楚要解决的商业问题，像AI训练师一样，知道用什么「数据」和「提示」去调教你的AI同事，最后还得像创业者一样，为结果负责，敢于冒险试错
这需要的是一套全新的知识结构，它混杂了商业、技术、心理学和设计思维，它要求你既懂生意，又懂机器，还能理解人性
我见过很多陷入焦虑的中层，他们的第一反应是去学Python，报个AI技术培训班，这就像马车夫看到汽车来了，第一反应是去学内燃机原理，方向错了，马车夫的核心竞争力不是造车，而是知道客人要去哪里、哪条路好走、怎么让旅途更舒适，这些洞察和服务能力，AI短时间内学不会
真正该补上的是「商业技术化」和「技术商业化」的那座桥，是学会用AI的思维重新审视你的业务流程、你的决策模式、你为客户创造价值的方式
很多人问我，现在学还来得及吗，我的回答是，AI对职场的重塑才刚刚开始，现在的局面不是终局，而是序幕，第一批被冲击的，往往是那些变化最快、数字化程度最高的行业和岗位，但这股浪潮会蔓延到几乎所有领域
关键在于，你是把自己当成一个需要被升级的「应用」，还是主动去成为那个设计和开发新应用的「产品经理」，这决定了你是被挤到墙角，还是能为自己开拓出一片新的战场
有时候，最大的风险不是变化本身，而是你用旧地图去寻找新大陆，还抱怨为什么总是碰壁