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AI 这两年:用法、变化和实话
AI 这两年
用法 · 变化 · 实话
从「体验 AI 的围观者」
到「落地 AI 的实践者」
两年前聊起 AI，更多是新鲜、好用的工具，单纯「种草」。两年过去，再聊 AI，值得讲点不一样的。
这两年，AI 迎来了质的飞跃：从简单问答、浅层协作，升级为能独立拆解流程、落地工作任务、创造实际价值的生产力工具；技术路径上，也从单智能体的单兵作业，迭代为多智能体的分工协同。
功能越来越强大，门槛却越来越低——它正从少数人的秘密武器，变成多数人的必备工具，成为没有人能够置身事外的时代大势。
而我的角色，也从「体验 AI、试用 AI」的围观者，变成用 AI 赋能的实践者。
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AI 不再是加分项、选答题，而是所有人的基础基本功、必答题。
技能折旧在加快 一门手艺曾能稳稳用上三五年，如今一两年就要迭代一轮。 | |
岗位正在被重新拆开重组 AI 不淘汰岗位，而是把每个岗位的工作结构彻底拆开、重新组织。 | |
真正稀缺的能力变了 更值钱的，是判断力、创造力、沟通共情与统筹决策。 |
职场的差距，已经不在谁更能吃苦熬夜，而在谁更会借力工具、谁的思维更通透。
数据背景：智联研究院《2026 年人工智能产业人才发展报告》，2026 年上半年（中国新闻网报道，原文链接可于微信外搜索「智联研究院 2026 人工智能产业人才发展报告」查阅）。
工具到底怎么用？常用的四个场景。
SCENE 01 / 工作 机械的活交给 AI 拍板的事、决策的事，全部留给自己。 | SCENE 02 / 学术 靠谱的科研助理 但绝对替代不了我们的学术思考。 |
SCENE 03 / 管理 越智能，越考验人 考验的是认知、拆解与把控能力。 | SCENE 04 / 生活 AI 做私人管家 把琐碎的时间，还给生活、还给家人。 |
工作：机械的活交给 AI，拍板的事留给自己
日常，AI 是我的行业情报员。每天固定由 AI 收集、筛选、整理相关领域的前沿文章、行业报告和政策解读。不用再海量翻阅，就能精准掌握行业动态。
实战，例如用WorkBuddy 智能办公加报账自动化。过去发票归集、数据统计、台账制作全靠人工，多名同事耗时数日，还容易疏漏出错。如今通过邮箱连接器搭配 WorkBuddy：自动抓取归集发票、自动校验核对、一键生成标准台账与可视化报表。
多人 · 数日→几分钟 · 零差错
同一项报账工作，前后对比
降本提效之外，更重要的是——人的精力，回到了真正有价值的事情上。
学术：AI 是科研助理，替代不了学术思考
今年我参与了一场「人工智能与组织管理」国际学术会议并撰写论文，全程用 AI 辅助落地——这个过程也让我更笃定一件事。
交给 AI 省掉重复劳动 — 海量文献初筛 — 观点聚类、国内外研究现状梳理 — 研究缺口挖掘 — 论文框架搭建 | 留给自己 学术判断与把关 — 研究有没有价值、逻辑是否严谨 — 创新点在哪里、论证是否成立 — 交叉研究所需的人文视角 — 管理思维与行业阅历的沉淀 |
管理：用 AI，跟带团队是一个道理
任务拆得清晰、标准定得明确、要求讲得具体，AI 就能输出高质量、高精度的结果；自己思路模糊、逻辑混乱、需求不清，再先进的工具，输出的内容也一定漏洞百出、不堪使用。
评判一个人会不会用 AI，我看三个核心能力：
会不会拆解任务 把模糊的大任务，拆成 AI 能执行的小步骤。 | |
会不会精准提需求 用途、标准、边界、风格，一次讲清楚。 | |
会不会严格校验结果 AI 的产出，必须经过人的核查与把关。 |
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人越清晰，AI 越精准。工具是死的，人的把控能力，才是真正的差距。
案例：一份季度复盘报告，是怎么「提需求」的
✕ 笼统提问 「帮我写一份季度复盘」 出来的只会是通用模板、空话套话，贴合不了业务实际。 | ✓ 拆解任务、明确标准 四步把需求讲透 同样的工具，产出天差地别。 |
| 明确用途： | |
| 拆解板块： | |
| 给定标准： | |
| 限定风格： |
结果：初稿结构完整、贴合业务，只需微调核心细节，就能直接使用。
生活：AI 做私人管家，把时间还给家人
职场中坚往往也是家庭主力，上有老下有小，琐事最消耗心力。这两年，我把 AI 用成了专属私人管家。
孩子闹矛盾时，先借助 AI 结合儿童心理与科学家庭教育逻辑，获取温和、有针对性的建议，再耐心引导化解，让育儿更科学、更从容；每天让 AI 给孩子定制专属睡前故事，一键转换成趣味漫画、手绘绘本，孩子爱看，也能潜移默化学知识。
39 岁生日那天，我写了一篇关于「四十岁是人生分布函数拐点」的文章，用扣子直接做成了排版精美的公众号：
1.6 万阅读量
一个普通职场人的非流量文章，阅读量破天荒破万
这些尝试让我真切感受到：人可以从无尽的琐事里解脱出来，把宝贵的时间留给家人、留给阅读、留给自我沉淀。
招人不看你「学过 AI」，只看你「能不能用 AI 解决真实业务问题」 简历上标注「熟练使用 AI 工具」，已经没有任何竞争力。各行各业真正稀缺的，是无论身处什么岗位，都能借力 AI 降本、提效、破局、落地成果的实干型人才。会不会操作工具从来不是重点，能用工具创造实际价值，才是核心竞争力。 | |
招聘流程越智能，人的真实与靠谱反而越珍贵 AI 可以轻松润色简历、优化面试话术、包装工作履历，精致的纸面包装早已一文不值。选人用人更看重实打实的项目经历、可落地的成果、清晰完整的决策思路，以及真诚的沟通、靠谱的人品与团队信任感。 |
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工具越擅长包装，真实、靠谱、能落地的职场人，就越稀缺。
权威印证：从「会干活」到「会判断」
麦肯锡《HR Monitor 2026》覆盖 10 个国家和地区、1,300 位 HR 从业者与 5,500 名员工的调研显示：职场核心能力，正从「把事情做完」变成「判断 AI 的产出能不能用」。
20 位 → 6 位 职场技能榜单上，「数字素养」一年飙升 14 位——它指的不是「会用 AI」，而是甄别 AI 答案真伪优劣的判断力。 | 44% 的 HR 把「问题解决能力」列为未来核心技能，职场竞争正式从「会干活」转向「会判断」。 | 3成 / 70%+ 2030 年欧美约三成常规工作时长或被 AI 替代；但超 70% 的现有技能仍具备长期价值——只会迁移，不会消失。 |
数据来源：麦肯锡《HR Monitor 2026：A turning point for the people function》，2026 年 6 月发布；第一层趋势参考智联研究院《2026 年人工智能产业人才发展报告》。两份报告均可在对应机构官网按名称检索查阅。
AI 淘汰的从来不是人，是陈旧、低效的做事方式 人才市场只有两类人：少数「做 AI 的技术人」，和绝大多数「借力 AI 提质增效的用 AI 的人」。行业经验、职场判断力、对业务与人性的理解，只会随工具迭代越来越值钱。 | |
别盲目追逐新工具，把工具能力真正长在自己身上 深耕一两个贴合岗位的核心工具，吃透底层逻辑、融进工作流程。「我用 AI 解决了什么难题、落地了什么项目」才是真正硬核的履历；定义问题、校验结果、创造性重构的能力，要刻意去练。 | |
技术迭代越快，内心越要沉稳笃定 AI 能搞定所有琐碎、标准化的事务；但人生成长、职场进阶、学术沉淀、心性修行，全部是慢变量，急不来、快不得。 |
写在最后
AI 从来不是一阵风、一个风口
它是未来十年，我们所有人都必须适应、必须接纳的工作环境与生活常态。
借科技之力，提工作之效；守本心之定，行长远之路。
用最快的工具处理琐事，用最大的耐心沉淀自己。与每一位正在拥抱变化的你，共勉。