夜雨聆风
最近几天跟大厂做HR的朋友吃饭，她的话让我有些错愕。
在她口中，现在简历上写「熟练使用AI工具」的，基本上等于什么都没写。
我一开始以为她在夸张描述。
随后她给我翻了翻今年收的简历，密密麻麻，几乎每一份的技能栏里都挂着「熟练使用ChatGPT」「精通Prompt Engineering」「熟悉主流AI工具」。
她指着屏幕给我说，你看，人人都会写，那它还区分什么人？
我想了一下，好像确实没想明白这事儿。
后来我又聊了好几个人，猎头、招聘平台创始人、另一个大厂的HR，越聊越觉得这个变化比我想的要狠得多。
不是「AI来了大家要学AI」这种正确但没用的废话，而是招聘这整件事的底层逻辑，正在被重新洗牌。
先说一个最直观的变化。
以前3个人干的活，现在1个人加AI就能搞定。
不是那种「理论上可以」的忽悠，是已经在真实发生的变化。
前端加后端的岗位合并成「AI应用开发工程师」，过去3个HC的事儿，现在1个HC解决。
一个朋友跟我讲，他们组去年8个人，今年砍到3个，活儿一点没少，但他自己用Cursor加Claude Code，硬是把整个组的工作量扛下来了。
他说的时候语气很平淡，但我听着有点后背发凉。
那结果会怎样呢？不是AI替代了你，是会用AI的人替代了不会用的人。而且是3倍的效率差。
你说这谁顶得住？？？
然后你再看简历这个事儿。
去年这个时候，你要是在简历上写「会用AI」，那还是个亮点，面试官会多看你两眼。但现在呢？就像我那个HR朋友说的，写了等于没写。
因为所有人都会写了。
这就好比十年前你简历上写「熟练使用Office」，面试官看了心里只会翻白眼，这不是基本操作吗。
现在「会用AI」也变成这种东西了，它不再是加分项，它成了入场券，没有你连门都进不去，但有了也不会有人多看你一眼。
那到底什么才算加分？
我聊了一圈发现，现在大厂真正想看的是三个字，「有结果」。
不是你会不会用AI，是你在哪个具体项目里用了AI，解决了什么问题，产出了什么可量化的成果。
你得说清楚，比如用AI把某个数据处理流程从3天缩短到2小时，或者用AI辅助做竞品分析发现了什么新的市场机会。
这种东西写上去，面试官才会真的眼前一亮。
因为这说明你不是停留在「我会用」的层面，而是真的把AI嵌进了你的工作流里，产生了实际价值。这个差别，比你会不会写一百个Prompt模板都大得多。
说到Prompt，还有个挺有意思的变化。
半年前你要是写「精通Prompt Engineering」，HR还真会觉得你挺厉害的。
但现在？这玩意已经变成基本要求了，写上不加分，没有反而减分。
我那个猎头朋友跟我说，技能的贬值速度比他想象中快得多。
去年还是高阶技能的东西，今年就成了标配。
现在最值钱的是什么？是多Agent协同系统的设计经验，是AI Lab的工作经历，是能把大模型嫁接到传统行业里改造工作流程的能力。
坦率的讲，技能的保质期越来越短了，真正保值的不是某个具体技能，而是你理解业务然后把AI用对地方的能力。
这块有个特别反直觉的现象。
我本以为对AI最抵触的会是那些传统行业的老师傅，结果恰恰相反，最抵触的反而是IT开发人员。
想想也不是不能理解。你写了好几年代码，突然来个东西说它能帮你写，写得还比你快，换谁心里都不太舒服。那种感觉就像你苦练了十年的功夫，结果对面掏出一把枪。
但问题是，你抵触它，它也不会消失。你不用，别人会用。别人用了，你的3个HC就变成1个了。
而另一边，那些非技术岗的人反而接受得更快。运营、市场、法务、财务，这些岗位的人本来就没有「我会被AI替代」的心理包袱，他们看AI就是看一个工具，能用就用，好用就多用。结果反而跑在了前面。
你说讽刺不讽刺。
但这里有个特别关键的点，我想单独拎出来说。
就是「经验」这个东西，到底在AI时代还值不值钱？
我听到两种完全相反的说法。
一种说，AI抹平了经验差距，年轻人和老人站在同一起跑线上了。另一种说，有经验的人更值钱了，因为「经验加AI」比单打独斗强太多了。
听起来矛盾，但你仔细想想，这两种说法其实都对，只是适用的场景不同。
如果你所谓的经验就是「我会按流程做事」，那确实，AI比你做得更好更快，你的经验贬值得厉害。那种只会执行不会判断的资深员工，现在处境比应届生还尴尬。
但如果你所谓的经验是「我真正理解这个领域的痛点在哪，知道AI给出的结果靠不靠谱」，那这种经验在AI时代反而被放大了。因为AI能帮你执行，但得有人告诉它该往哪个方向走。
有个猎头说了一句让我印象很深的话，证明自己比AI更懂业务，比证明自己比AI会写代码重要得多。
我觉得这话说到点上了。AI是引擎，但方向盘得你来握。你不知道该去哪，引擎再猛也没用。
然后我听到了一个更狠的概念。
有个资深猎头跟我说，现在大厂招人，最看重的核心能力是「蒸馏」。
不是化学里那个蒸馏，是把你自己负责的业务模块完整地提炼出来，交给AI去跑通流程，实现自动化。
你想想看这是什么意思。
这不是「我会用AI帮我干活」，这是「我能把自己的脑子复制一份给AI，让AI替我跑」。
这两者的差距，就像你雇了个实习生帮你打杂，和你把自己做了五年的方法论写成SOP让AI全流程执行。
前者你还得盯着，后者你只需要看结果。
这个能力跟你的学历、年龄、甚至岗位都没关系。
它考验的是你对业务的理解到底有多深，你能不能把脑子里那些隐性的知识变成AI能理解和执行的规则。
能做这件事的人，现在是市场上最稀缺的。
有个比喻我觉得特别精准。
每个人都是棋手，老板给你tokens，就是AI算力的使用额度，你用这笔资源对业务做了怎样的赋能，决定了你在公司的价值。
你的tokens花出去，产出了10倍的效果，那你就值钱。你的tokens花出去，跟没花一样，那你自己掂量掂量。
这个逻辑其实一点也不新鲜。以前老板给你人头，你管几个人，产出了什么，决定了你的职级。现在人头变成了tokens，本质是一样的，只是效率的乘数变了。
但这个乘数变化太大了，大到整个岗位结构都在重组。
有个顶级互联网大厂，今年上百个岗位里，70%以上跟AI直接相关。纯技术开发岗已经不到原来的20%。有人甚至说，「程序员」这个词，可能在一两年内成为历史概念。
我当时听到这句话的时候愣了一下。。。
不是震惊那种愣，是那种脑子里突然嗡了一下，然后好几个画面同时涌上来的那种愣。
但想想也不是不可能。因为以后大家都是「AI应用开发工程师」或者「全栈AI工程师」，纯写代码这件事本身已经不够了，你得懂怎么把AI能力嫁接到业务上。
这不是危言耸听，这是正在发生的事。
说到这儿，可能有人会觉得焦虑了。
我不是来贩卖焦虑的。坦率地讲，我自己也在摸索，我也不确定两年后会变成什么样。但我聊完这些人的一个强烈感受是，变化确实在加速，但方向其实挺清晰的。
方向就是，AI能力不是一门技术，它是一种思维方式。
不是「我学了一个新工具」，是「我重新理解了怎么干活」。那些在AI时代混得好的人，不是Prompt写得最花哨的，是真正想明白了「这件事AI能帮我做到什么程度，我自己需要判断什么」的人。
好奇心决定了你会不会去试，判断力决定了你试完能不能用对。
这两样东西，比任何具体技能都保值。
我自己也有一个不成熟的感受。
就是在这个变化里，真正吃亏的不是能力不够的人，是拒绝变化的人。那些明知道AI能提升效率但就是不用的人，那些觉得「我这一套够用了」的人，那些把头埋进沙子里的人。
你说他们错了吗？也没有。只是世界在往前走，你站着不动，相对速度就是往后退。
而那些跑在前面的，未必是最聪明的，往往是最好奇的。就是那种看到新东西第一反应不是「这玩意靠谱吗」，而是「我能用它来玩点什么」的人。
这可能才是AI时代最值钱的素质，不是你会什么，是你有多想知道还能会什么。
回过头来看，简历上写「会用AI」这件事，其实是一个时代的注脚。
它标记了一个转折点，在这个点上，「会用」从优势变成了底线，而「会用好」才是新的分水岭。
从「会不会」到「用没用好」到「能不能蒸馏」，这是一条越来越陡的曲线。每往上走一层，甩掉的人就多一批。
时间——变化的本身。
磨平一些信息差吧，朋友们。至少知道自己站在哪一层。
以上，既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个赞、在看、转发三连吧，如果想第一时间收到推送，也可以给我个星标⭐～
谢谢你看我的文章，我们，下次再见。
/ 作者：九思以
/ 投稿或爆料，请联系邮箱：1743556801@qq.com
