简历上那句「熟练使用AI」,正在失去分量

深度专栏

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如果你今年还准备在简历上郑重写一句：熟练使用 AI。

我建议你先想一想。

不是这句话不实。是它正在失去分量。

一、一个往下掉，一个往上涨

有一组数字，特别能说明问题。

一家人力资源软件公司，翻了五百多家企业的招聘需求，做了八个多月的连续追踪。结果是这样的：

像「会写提示词」这类基础 AI 技能，需求在二零二六年一月见顶，之后掉了四分之一。而另一类能力——搭 AI 工具、把工作流自动化、做 AI 工程——同期涨了一半以上。

一个往下掉，一个往上涨。

这组数字背后，是企业正在重新定义：什么才叫 AI 人才。

三年前，你会用 ChatGPT，会写提示词，能让 AI 帮你写文案做 PPT，那确实是优势。因为别人不会。

今天呢？一个完全没学过提示词的人，打开模型说一句人话，也能拿到相当不错的结果。

模型越来越懂你，工具越来越简单。原来需要专门学习的很多操作，正在被产品本身吃掉。

提示词不是没用。没用的是「我会提示词，所以我应该更值钱」这个逻辑。

二十年前，你在简历上写「熟练使用 Word、Excel、PowerPoint」，那是技能。今天你还把这一条放在简历最前面，就有点奇怪了。

不是 Office 没用了，是它已经变成了默认能力。AI 正在走同一条路。

二、一个技能值不值钱，看三件事

一个技能能不能给你带来工资溢价，通常看三件事：稀不稀缺、容易被不被替代、能不能产生可验证的结果。

简单使用 AI，这三项都在往下走。会的人越来越多；模型自己越来越会；而且「我很会问 AI」，很难直接证明你给企业创造了多少钱。

所以企业一定会继续往上找。找的不是「你会不会用 AI」，而是「你能不能用 AI，把一件工作重新做一遍」。

这是完全不同的能力。比如两个 HR。

第一个说：我现在特别会用 AI。写岗位描述，以前四十分钟，现在五分钟；写面试题，以前半小时，现在三分钟。

这当然有价值。

第二个 HR 说：我把招聘流程重新拆了一遍。业务提交需求以后，AI 先生成岗位画像，再根据历史优秀员工的特征辅助生成招聘描述；简历进来先做结构化匹配；面试结束自动整理纪要；所有高风险判断保留人工确认。过去每天大量时间花在复制、整理、录入和追问上的动作，有一半已经消失了。

这两个人都叫「会用 AI」。

但企业会给谁更高的价格？

一个人，是在用 AI 完成工作。另一个人，是在重新设计工作。这就是未来真正的分水岭。

三、十七万张证书，和它真正想要的一万人

还有一个信号，比这更直接。

十月二号，Anthropic 宣布拿出一亿美元，要在二零二七年底之前，培养一万名「前沿部署工程师」。第一批参与的，是几家全球最大的咨询公司和跨国企业。

耐人寻味的是它怎么训。

它不培训怎么写提示词。它照搬的是住院医师的模式：先在模拟的企业部署里练，从挑选场景、过安全审查，一直练到交付。练完先考核一次。通过以后拿到初级徽章，再回自己公司做一个真实项目，做满十二周。结束再考核一次，通过才拿到正式徽章。

它重点训练的是：怎么挑选真实的业务场景，怎么解决安全和权限的问题，怎么把 Agent 真正部署进企业，最后让一个项目跑起来。

这里有个对比特别有意思。在这之前，它的合作伙伴培训已经发出过十七万多张认证，覆盖将近五万家公司。

也就是说，证书早就多得用不完了。而它真正愿意掏钱、亲手带的，只有一万个人。

因为能力是被考核出来的，不是被听出来的。

还有一组数字更麻烦。同一份报告里，他们问了六千名全职员工一个问题：你知道自己该学什么吗？

七成九的人说知道。但只有六成六的人说，公司真的帮他们学了。

中间差了十三个百分点。知道要转，但没人拉着你转。

这一期我只能给你一个切口——AI 人才的标准，正在从「会用」挪到「能改」。但「我该往哪儿挪、挪到什么程度算成」，光看一篇文章判断不出来。这也是我们做乾昌AI商业年度会员的原因：每个工作日把当天的 AI 商业信息过一遍，把判断框架搭起来，让你自己对着手里的流程一格一格填。如果你是企业负责人、管理者，或正在探索 AI 应用的职场人，可以把它当作一个持续更新的参考资料库。

四、加价的理由，从来不是「他会某个工具」

我自己做过猎头，有一个感受特别深。

真正愿意给一个人加价的理由，从来不是他会某个工具——工具很快会普及。是「这个人来了以后，某个重要结果会不会变」。

过去招聘周期二十天，你能不能缩短？过去一个销售每天要花两个小时整理资料，你能不能把这两小时拿回来？过去客服二十个人扛这些问题，重新设计以后，能不能让人只处理最难的那两成？

这才叫价值。

所以以后面试所谓「AI 人才」，我建议别问「你平时用哪些 AI 工具」。问一句更狠的：

你用了 AI 以后，哪件事已经不再做了？

这个问题特别能看出层次。

低一层的回答是：以前写一篇文章一小时，现在二十分钟。高一层的回答是：这件事以前七个步骤，现在四个；其中三个，已经不需要人做了。

五、非技术岗位，该建立的五步能力

对绝大多数非技术岗位来说，未来真正要建立的，其实是一套很具体的能力。我把它总结成五步。

第一步，懂业务。

你得先清楚公司靠什么赚钱、你这个岗位真正解决什么问题。这一步绕不过去——不懂业务的人，配不出对的流程。

第二步，拆任务。

别只会说「我是做销售的」「我是 HR」。要把一份工作拆成十几个具体动作：哪些是找信息？哪些是生成内容？哪些是判断？哪些是沟通？哪些必须有人承担责任？

第三步，配 AI。

哪些交给大模型？哪些交给 Agent？哪些需要系统自动化？哪些必须由人完成？

第四步，重新设计流程。

这一步最重要。不是原来十步全部保留、然后每一步加一个 AI，而是问一句：有了 AI 以后，这十步是不是只需要六步？

第五步，验结果。

以前三个人干，现在几个人？以前三天，现在多久？错误率降了没有？客户满意度变了没有？

这五个问题回答不出来，你只是使用了 AI，还没有造出 AI 生产力。

六、AI 职场能力的三层

再往下一层看，我认为 AI 职场能力会分成三层。

第一层，AI 使用者——会聊、会问、会生成。第二层，AI 工作流改造者——能拆工作、配工具、改流程。第三层，AI 工作设计者——他问的已经不是「我怎么用 AI 把这份工作做好」，而是「如果今天从零重新设计，这份工作到底该怎么做」。

Copilot 时代，核心是人使用 AI。Agent 时代，核心变成了人组织 AI 工作。

当然，这不代表基础 AI 技能不重要。恰恰相反——你连 AI 都不会用，后面的事都谈不上。

基础能力决定你能不能上桌，稀缺能力才决定你坐在哪一桌。

如果你现在学 AI，还停留在每天追新工具、收藏提示词、研究哪个模型写文章更好，这当然可以继续。但别把它当成职业护城河。

下一阶段真正值得练的，是拿出你工作里一条高频流程，把它画出来，一步一步拆开，然后问四个问题：

哪些步骤可以取消？哪些可以交给 AI？哪些可以交给 Agent 连续完成？哪些判断一定要由人来做？

做完一件这样的事，比收藏一千条提示词都值钱。

因为企业最终不会长期为「会使用一个工具」付高价。它愿意付钱的，是你能不能让成本降下来、让时间短下来、让原来做不成的事情变得做得成。

所以这一轮真正分出高下的，不是谁最早学会 AI。

是谁最早从 AI 的使用者，变成了工作的重新设计者。

会用 AI，正在变成门槛。能用 AI 重新做成一件工作，才开始变成资产。

这一桌上，座位正在重新排。

—  完  —

这期信息量有点密。如果对你有用，先点个收藏——回头照着这五步，把你自己手上那条流程对一遍，也欢迎转给正在为饭碗焦虑的朋友。

但我得说清楚：这套五步法真正难的地方，是第二步和第四步——拆到什么颗粒度算够、哪十步其实只剩六步，每个行业、每个岗位的答案都不一样，照抄别人的表格没有用。

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