谁会被AI抛弃？

随着AI的进步，人类知识的即时获取、平权以及应用成为现实。谁会是这个时代的弄潮者？谁又会被抛弃？

答案可能出乎意料：被抛弃的，不是技术能力最弱的人，而是那些安于现状、不愿意思考、不会提出问题的人。

AI可以即时获取知识，可以平权应用，但它不能替你"努力思考"，不能替你"提出问题"。这恰恰是人区别于AI的核心能力。

那些始终不安于现状并且努力思考、提出问题的人，将会获得AI的加持，原来很多不可能将变成可能。

从熵增到敏捷

前一篇，我们提到，管理一个团队，最难的不是解决某个具体问题，而是对抗一种自然趋势——熵增。

如果没有持续的内驱力输入，团队就会自然退化。问题一拖再拖、不了了之；有人在固定流程里按部就班，有人面对变化习惯性退缩，有人把决策压力推给上级，有人为了规避纠错机制故意拖延。

这些现象的共同本质，是用"不动"来逃避"不确定性"。

当前时代，技术和市场都需要快速响应和长期跟踪。寄希望于"强有力的领导人"这种模式有随机性——领导在，团队能运转；领导离开，团队就退化。更优解应该是，建立AI加持下的敏捷反应模型，让团队和个人都具备系统性能力，而不是依赖个人英雄。

不让问题停留在某个节点一拖再拖、不了了之。

问题的生命周期需要被管理：从发现，到解决，到复盘，然后调整后再测试，形成持续迭代闭环。效率不是"快"，而是快速迭代、快速纠错的能力。真正的确定性，不是"一开始就对"，而是"错了能马上发现、马上改"。

让例行工作更轻松，节约劳动力资源用于创造系统增量。不是在存量业务中反复内耗、拉扯，而是用AI把重复性工作自动化，把人的精力释放到更有价值的事情上。效率高，才有机会去容错。

这是最核心的一层。形成三层闭环：

一线：发现并传递炮声，提出问题和需求；

专家团队：基于大模型建立Agent，提供解决方案；

执行层面：反馈应用问题，基于业务经验开发Skill模块，持续迭代。

这里需要解释几个概念：

大模型：是底层能力，提供语言理解、推理、生成等核心智能。它是"大脑"的基础设施。

Agent：是基于大模型构建的"智能体"，有明确的目标、能决策、能执行任务。它是"有特定角色和职责的员工"。

Skill：是Agent可以调用的具体能力模块，解决特定问题。它是"员工的特定技能或工具"。

三者的关系：大模型提供底层能力 → Agent基于大模型构建 → Agent调用Skill完成具体任务。

在应用层面，还有两个概念：

任务是一次性的工作，有明确的输入和输出，比如"生成一份报告""分析一组数据"。

项目是有明确目标、时间范围、多个任务的集合，需要协调多个Agent或资源。

三者的关系：项目包含多个任务 → 任务由Agent执行 → Agent调用Skill → Skill基于大模型能力。

这个共创机制的核心，是让每个人都成为"明白人" ——不是只培养几个专家，而是让一线人员能发现问题、能用AI、能参与共创。

这个模型的价值在于：不依赖单个强人，而是建立系统性能力。

管理者离开，团队不会退化，因为机制还在。问题不会不了了之，因为有跟踪机制。效率不会停滞，因为有AI加持。能力不会断层，因为有共创机制。

自逼为王，他逼为臣，不逼为奴。驱动力的来源，决定了每个人的位置。

AI时代的生存法则，不是比谁技术更强，而是比谁更善于提出问题、更善于思考、更善于用AI解决问题。

这才是持续对抗熵增的答案。

2026年8月

如果这篇文章对你有启发，点个「在看」，让更多同行者看到。

关注「山居夕拾」，6篇不迷路。 🏔️