前几天跟一个互联网大厂的朋友聊天，他半开玩笑半认真地说，感觉自己的职位说明书，快被AI写完了
他负责一个几十人的运营团队，每天的工作听起来很复杂，要分析数据、协调资源、写汇报材料、开各种会。但仔细想想，很多环节确实可以被工具替代。数据看板自动生成，周报AI草拟，跨部门沟通有智能助理，甚至一些简单的决策，算法都能给出比人更优的方案
这让我想起管理学大师彼得·德鲁克那句老话，管理者不是要正确地做事，而是要做正确的事。但在AI面前，什么是正确的事，这个定义正在被重写
未来三年，哪些中层管理者会被AI取代？答案可能比你想象的更具体
第一种是信息的中转站。他们的核心价值在于收集、整理、传递信息。比如，那些每天花大量时间做Excel表格、写PPT、开协调会，把上级的指令翻译成下属能听懂的任务，再把下属的进展包装成上级爱看的报告的人。AI最擅长的就是处理结构化信息和标准化流程，这类岗位会最先被自动化工具包取代
第二种是经验的复读机。他们依赖过去五年、十年的行业经验做判断，遵循的是「我们以前都是这么做的」逻辑。在稳定市场里，这是宝贵财富。但在AI驱动的剧变时代，过去的经验可能成为最大的负债。当AI能瞬间学习全球案例、模拟上万种市场变化时，依赖局部经验的决策者，其反应速度和准确性都会落于下风
第三种是规则的守护者。他们精通公司内部流程，善于在边界内解决问题，确保一切「合规」、「不出错」。这当然重要。但如果一个中层管理者的全部精力都用在维护现有系统，而不是思考系统是否需要改变，那他就成了系统的一部分，而非驾驭系统的人。AI可以更高效、更无差错地执行规则
那么，什么样的中层会被抬到更高位
恰恰是上面三类的反面
他们不是信息的中转站，而是问题的定义者。AI能提供海量数据和无数方案，但究竟要解决什么商业问题？如何把一个模糊的市场痛点，转化成一个清晰、可被AI处理的任务？这需要深刻的商业洞察和人性理解。未来的领导者，必须善于提出正确的问题
他们不是经验的复读机，而是实验的设计师。在AI时代，最大的成本不是执行成本，而是试错成本。优秀的中层会利用AI快速构建最小可行性产品，设计低成本实验，在真实市场中测试假设、获取反馈、快速迭代。他们不追求一次完美，而是追求学习的速度
他们不是规则的守护者，而是系统的重构者。他们能看到现有流程中的摩擦和浪费，敢于用AI工具重新设计工作流。他们思考的不是「如何让人更好地适应机器」，而是「如何让机器赋能人，释放人的创造力」。这种系统思维和变革勇气，是AI无法替代的
说到底，AI取代的不是某个职位，而是一类价值创造方式。当你的价值建立在处理信息、复制经验、执行规则上，你就和机器站在了同一个赛道，而机器的边际成本趋近于零
但当你把价值建立在定义问题、设计实验、重构系统上，你就站在了机器暂时无法企及的高度。这需要一种混合能力：既懂商业本质，又懂技术逻辑；既有战略眼光，又有落地执行力；既能理性分析，又能共情人性
这听起来要求很高，但这就是未来三年职场中层的分水岭。要么升级为「AI产品型商业领袖」，要么等着被升级版的AI工具包优化掉
这个过程不会一夜发生，但趋势已经清晰。就像航海时代，最先被淘汰的不是最差的水手，而是那些拒绝学习使用六分仪和航海图，坚持靠老水手经验判断方向的人。技术变革的洪流里，没有中间地带
你是在打造自己的六分仪，还是在怀念过去的海风