AI越来越猛，狗哥每天都用AI寻找各种答案。我最近也在认真想一个问题：

我团队里，哪些岗位的价值正在悄悄缩水？

直接说结论，不绕弯子——

那些专注于“通用技术”的人，正在贬值。

什么叫"通用技术"？

举个真实的例子。我团队里有个岗位，负责塑胶材料方向——PBT、PC、ABS这些常见材料的供应商。

他的日常工作里，有一部分是回答其他部门的问题，也包括我的问题，输出一些"科普性"的内容：

这几种材料有什么区别？各自的应用场景是什么？常见的失效模式有哪些？这个零件变脆是什么原因？……

问他的人觉得这些问题"挺专业的"。

但说实话，对行内人来说，这些只能算基础通识。

现在的问题是：

这类知识，在AI上随便查，5分钟就能出一份比他做得更全、更清楚的报告。

PBT和PC的区别，用在这款产品应该选择哪个材料？AI能给你列出多个维度提供决策。ABS常见失效模式？AI能帮你整理成表格，还附上案例。

AI不会累，不会漏，不需要工资，随叫随到。

所以，通用知识的存贮，在AI面前已经没有优势了。

那这位塑胶工程师，AI暂时还干不掉？

我观察下来，有三个方向，是AI短期内很难替代的。

第一：真正的解决问题能力

注意，这里说的不是"会用AI查答案"。

而是：你是否积累了大量真实的实战经验，尤其是各种各样的失效模式。

AI可以告诉你十种失效原因。

但它很难判断：在你这个具体项目、具体工厂、具体批次里，哪一种失效的概率最大？

这个判断力，来自于你亲手处理过几十个案例，踩过坑，见过真实的失效场景，知道什么情况下什么原因最可能出现。

AI给建议，但问题还是需要人按下去。

现实中的问题，涉及到人、供应商、流程、历史包袱——这些上下文，AI不在现场，它看不完整，也判断不了。

第二：跨部门协调能力

有件事AI永远做不到：

打电话给采购部门说"这个供应商你们必须换"，然后让对方真的换掉。

你怎么跟其他部门协调？怎么推动一件跨部门的事情落地？怎么在意见分歧的时候拉齐大家？

这些，就是我们常说的"软技能"。

但我不喜欢叫它软技能——"软"这个字让很多人觉得它不重要。

我更愿意叫它：整合能力。

能不能把不同的人、不同的立场、不同的资源，整合起来解决同一个问题——这种能力，在AI时代反而越来越稀缺。

因为当重复性的技术工作越来越多被AI承接，人与人之间的协调、推动、说服——反而会成为最核心的工作。

第三：系统性思维

AI看问题，是"点"状的。

它知道这个是材料问题，那个是电气问题，这里有个风险，那里有个隐患。

但它很难做到的是：把这些点串起来，看到整个系统的逻辑。

比如：这个材料问题，在哪种工况下会引发系统级的失效？这个供应链风险，在什么时间节点会集中爆发？不同模块之间的耦合，哪里是真正的脆弱点？

这种从局部到全局、从单点到体系的思维方式，需要长期积累，需要跨领域的视角，也需要对这个行业有深度的理解。

这，是AI目前最难学会的东西。

总结

建议大家也想一想，自己的护城河在哪里？

✅ 解决问题的实战经验——不是会查，而是真的做过、踩过、解决过

 ✅ 跨部门协调整合能力——把人和资源拉在一起，推动事情落地

 ✅ 系统性思维——不只看点，要看整个体系

学历是下限，AI在压这条下限。

你觉得你现在的工作，AI多久之后可以替代你？留言聊聊。