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1000天遇见自己，Day 384
你可能已经遇到过这样的事：原来需要自己慢慢整理的材料，AI三下两下就给出了一份看起来非常标准的文稿。
你的第一反应是：太好了，以后可以轻松一点了。
但紧接着，心里又冒出另一个问题：如果写材料、整理数据、做会议纪要这些事，AI以后都能做了，我工作十几年练出来的本事，还值钱吗？
你不怕AI会写材料、做表格。你真正担心的是：如果这些事情AI做了，公司为什么还需要你？
如果一项原来需要30分钟完成的工作，AI现在1分钟就能搞定第一稿，公司过去付钱买的到底是这30分钟时间，还是什么？
01｜ 完成变快以后，人会跟着变便宜吗？
过去，我们很容易用完成任务的能力证明自己的价值。
同样一份材料，别人写不出来，你能写；同样一组数据，别人搞不清楚，你能整理；同样一个客户，别人不知道怎么回复，你知道应该怎样沟通。
这些事情做得多了、做得熟了，也慢慢变成了你在公司里的价值。
可当AI进入工作以后，有些事情突然变了。
它可以快速写一份初稿，快速完成数据归类，快速整理出一份看起来像模像样的会议纪要初稿。
它让一部分原来需要人工一点点磨出来的工作，突然从龟速变成了光速。
这时候，你甚至会开始怀疑：工作十几年积累下来的经验，会不会因为自己不会使用AI，一下子变得不值钱了？
于是，你开始自问：如果我过去赖以获得工资和认可的工作正在变得更容易，我的经验是不是也在跟着贬值了？
有一项关于AI与工作的研究，很值得我们看一看。
研究人员找来了全球有名的管理咨询公司波士顿咨询的758名顾问，让他们完成一组接近真实工作的咨询任务。
结果很有意思。
在18项适合AI参与的任务中，使用AI的顾问平均多完成了12.2%的任务，完成速度快了25.1%，结果质量也有所提升。
也就是说，在一些写作、分析和创意类任务中，AI确实能帮助专业人士更快地完成工作。
但实验还有另一部分。
当顾问面对一项超出当时AI能力范围的复杂管理判断任务时，使用AI的人得出正确答案的概率，反而平均降低了19个百分点。
同样是AI，有些任务上，它让人做得更快、更好；换到另一些任务上，过度相信它给出的结果，反而更容易判断错误。
这项研究不能证明AI会让谁涨薪，也不能证明公司以后会减少多少人。
它只能告诉我们：AI可以更快地生成结果，但要注意：有结果，不等于结果有效。
03｜ 你的工作，从来不止一个动作
你可能不是咨询顾问，但你的工作也是由很多不同的环节组成的。
以整理会议纪要为例。
AI可以根据文字记录，迅速整理出一份初稿。
但这份初稿有没有遗漏重要信息？它有没有把不同人的观点弄混？内容顺序符不符合整场会议真正讨论的重点？最后能不能发给所有参会者？
这些问题，不能只看AI有没有生成文字。
生成一份初稿，只是完成了任务中的一个环节。
从初稿到一份真正可以使用的结果，中间还需要有人判断哪里不对、应该怎样调整，以及最后是否可以交付。
所以，AI全面融入工作岗位，最先发生变化的，可能不是某个岗位突然消失。而是一个岗位里，某些任务所需要的时间和成本开始下降。
但一个人的工作价值，不只来自把任务做完。
它还包括：为什么要做这件事？AI给出的结果能不能用？如果结果出了问题，谁来判断、修改并承担后果？
到这里，我们可能需要重新问一次：公司付钱买的，究竟是你完成一项任务花了多长时间，还是你最终能把什么结果交出来？
这个问题，我今天不准备在文章里直接给出完整答案。
因为当任务越来越便宜，我们真正需要重新想清楚的，不只是“怎样用AI”，而是自己的工作价值到底来自哪里。
这也是我想在今晚的直播里，继续和大家拆开的问题。
这场直播，我们不讨论AI会不会消灭所有工作，也不推荐一长串AI工具。
我们只回答三个问题：
1）当AI能完成一部分工作，公司究竟还在为什么付钱？
2）你的工作里，哪些只是可以加速的任务，哪些仍然需要你判断、整合并对结果负责？
3）当完成任务的成本下降以后，怎样重新定义自己的贡献，而不是只和AI比较速度？
如果你也开始怀疑：“AI会做我的活了，我还能做什么？”欢迎预约今晚的直播。
资料来源：《Organization Science》研究《Navigating the Jagged Technological Frontier》https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.2025.21838