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AI时代人才培养悖论:带给药企市场小伙伴的启示- 美国刚毕业大学生"就业不足率"达到41.8%——将近一半的毕业生虽然有工作，但做的岗位并不需要大学学历。
- 在软件开发、客服、行政文职等受AI影响较大的职业中，22岁至25岁年轻人的就业人数下降了约13%。
- 71%的企业管理者更愿意招聘"经验较少但会使用AI"的候选人，而不是"经验更多但不会使用AI"的候选人。
年长员工的就业基本稳定，部分甚至还在增加。差距几乎全部集中在年轻一代身上。前Meta企业AI负责人Clara Shil在TIME100峰会上说了一句话："职业没有消失，进入这个职业的第一层台阶却变窄了。"这个判断是对的。但我想追问一个更深层的问题：如果第一层台阶变窄了，那些原本应该从这层台阶走上来的人，怎么办？大多数人讨论AI对就业的影响，关注的是"这份工作会不会被替代"。但有一个更隐蔽的问题被忽视了。AI最容易处理的，是规则清楚、可以标准化、容易检查的工作——查资料、写初稿、基础分析、整理表格、回复常见问题。新人通过这些任务熟悉行业，慢慢学会判断什么是好的方案、客户真正关心什么、哪些数字可能有问题。现在，AI可以先把这些工作做掉。企业保留了能够检查结果、处理复杂问题和承担责任的资深员工，却减少了让新人练习的岗位。所以，AI替代的不是"工作"，而是"人才培养的入口"。03 | 两种模式：从"一代带一代"到"一代训练AI"资深从业者带新人 → 新人做初级工作积累经验 → 新人成长为资深 → 继续带下一代。这是一个循环。每一代人都在培养下一代。知识、判断力、行业直觉，在一代又一代的实践中传递。资深从业者训练AI → AI替代初级工作 → 新人没机会做初级工作 → 新人无法成长为资深 → 管道断裂。这不是"AI替代人类"的故事，这是"人才培养管道断裂"的故事。- 源头源源不断地有AI涌入，资深从业者在帮助AI成长
- 随着资深从业者年纪增长、慢慢退休，这批人会越来越少
- 而这批人在职期间培养的AI，通过"蒸馏"模式把经验沉淀下来，慢慢成长起来
- 但新的"人"没有机会成长，因为初级工作已经被AI替代了
这样的话，人类的工作其实是被逐步侵蚀完了。想一想，确实可怕。有人说："AI替代初级工作，但资深工作还在，所以不用担心。"但这个逻辑忽略了一个关键问题：资深人才不是凭空出现的，他们是从新人成长起来的。这不是"AI能不能替代资深"的问题，而是"资深的供给从哪来"的问题。传统模式下，一代人培养一代人。现在有了AI，资深从业者实际上是在培养AI。而AI把年轻人的工作替代了，年轻人也没有机会再被培训和锻炼。这至少是把人类培养资深管理者的传统路径，从源头上给堵死了。药企市场部的很多工作，正在被AI逐步替代。不管外部环境怎么变，这个趋势是确定的。这些工作有一个共同特点：规则清楚、可以标准化、容易检查。恰好是AI最擅长的。这些工作也有一个共同特点：需要经验积累、需要承担责任、需要建立信任。换句话说：AI替代的是"手"，替代不了的是"脑"和"心"。回到核心问题：AI替代了初级工作，人才培养管道断裂了，药企市场部怎么办？我想了5个可能的场景（Scenario），每一个都聚焦药企市场部的实际情况。坦白说，每一个都不完美，但都值得讨论。不让新人做AI能做的事（做PPT、写初稿），而是让新人做"AI做不了的事"——判断AI输出的竞品分析是否准确、审核AI生成的推广材料是否合规、评估AI整理的市场数据是否有洞察。不完美之处：这需要新人一开始就有资深的判断力。没有执行经验，判断从哪来？就像没做过手术的人，很难判断手术方案。但至少比让新人"做PPT"更接近培养方向。明知AI能做，但刻意保留"学徒制"。比如：让新人跟着资深市场人参加KOL拜访，不是去做记录（AI能做），而是观察怎么建立关系、怎么处理异议、怎么在饭桌上聊出关键信息。不完美之处：企业为什么要为"培养未来"买单？短期利益驱动下，这很难发生。但如果头部药企率先做，反而能成为人才吸引力的差异化优势。不是"做中学"，而是"和AI协作中学"。新人直接参与策略讨论，跳过执行层。比如：让新人用AI快速生成10个品牌定位方案，然后在资深市场人的带领下判断哪个最好、为什么。不完美之处：没有执行经验，判断从哪来？但至少新人是在"判断层"工作，而不是在"执行层"被AI替代。这是一种"加速培养"的思路。单家企业培养成本高，但如果药企行业联合建立"市场部学徒制"呢？比如：几家头部药企联合设立"市场新人训练营"，新人轮岗不同公司，由资深市场人带教，费用由行业基金承担。不完美之处：谁来组织？谁来出钱？各家企业的培养标准怎么统一？但如果不做，5年后大家都面临"资深人才荒"，谁都招不到人。药企市场部从50人缩到10人，但10个人更值钱。这10个人是"AI协作者"——每个人带着AI工具，能完成过去5个人的工作量。薪资更高，但总人数大幅减少。不完美之处：被替代的40个人怎么办？这是社会问题，不是企业问题。但从个人角度，如果你是那10个人之一，你的价值确实更高了。问题是：怎么确保自己是那10个人？这五个场景，每一个都有道理，每一个都不够。也许最好的答案不在其中任何一个，而是它们的某种组合——比如"场景一+场景三"：让新人做AI做不了的事，同时用AI加速培养判断力。你怎么看？你的团队正在经历什么？你看到了什么我没想到的场景？AI替代初级工作，不是"技术进步"的简单故事，而是"人才培养管道断裂"的复杂问题。我们这一代人，可能是最后一代"传统培养"出来的资深从业者。下一代人怎么成长？没有人知道答案。但这个问题，确实值得我们去认真思考——如何和AI协作也好，有了AI以后我们的工作模式应该发生什么样的转变也好。这不是一个技术问题，这是一个关于"人怎么成长"的问题。欢迎在评论区分享你的思考和场景建议。真理越辩越明，好的思考来自碰撞。这篇文章只是我个人的一些思考和观点。由于信息的有限、认知的局限，肯定存在不足甚至偏颇的地方。AI对就业的影响是一个极其复杂的课题，涉及经济学、社会学、教育学等多个领域。我的思考更多是基于行业观察和直觉判断，而非严谨的学术研究。免责声明：本文仅代表作者个人观点，不构成任何职业建议或投资建议。文中引用数据来源于公开报道，如有出入以原始来源为准。
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