夜雨聆风群里的同事突然发了一条消息：“以后都得用上人工智能了，你还不学会就会被淘汰。”
群里面沉默了几秒钟之后，接着就是一系列的培训链接、工具教程以及“普通人抓住机会”的提醒。
有人马上收藏起来，有人连夜去报名，也有人心里很忐忑：我自己文化程度不高，年龄又大了，现在再学还不晚吧？
其实我是焦虑的，但是很多人焦虑的地方不对。
你应该担心的是不是能背下很多工具的名字，而是学完之后能不能把手中的工作做快一些、准确一些，并且得到别人能看到的结果。
对于普通的职场人来说也是一样的。学工具，并不意味着就会涨工资。工具是开始，之后还要做三件事。
第一是你是否能理解业务的问题。
同样是叫 AI 写一段话，有人只会说“帮我写得成熟一点”，结果生成一堆漂亮的废话；有人明白客户关心的是什么，领导重视的是什么，这段内容之后会用在什么地方，因此能把自己的需求讲清楚，再把结果修改到可以使用。后者学习的是工作判断而不是按钮。
第二是你所使用的工具能否接入到工作流程当中去。
做行政工作的，不是学会了制作会议纪要就算了，而应该把会议的内容整理成待办事项、负责人和时间点，从而减少来来回回的确认。
做销售的，不是会写几句跟进话术就可以了，而是要能根据客户的实际情况筛选出重点内容、提高回复速度并且要有真实的跟进记录。
做客服并不是回答得快就算完成了，而是要尽量减少重复咨询，把一些常见的问题整理成可以反复使用知识。
第三是你能不能交出一个别人能够看到的结果。
老板不会因为你收藏了几十个提示词就给你加工资，也不会因为你上了一门课之后就默认你已经具备岗位能力。
能够体现问题的是：把原来的两个小时整理时间压缩到多少？错误少了没有？客户的问题可以得到及时的解答吗？这样是不是可以省去很多弯路？这些结果不一定立刻就会变成加薪，但是它能够成为你在谈工作、要机会的时候拿出来说服人的论据。
普通人要判断一个AI课程是否值得学习，不能先看老师介绍了多少工具，要关注课程是否具有真实的岗位场景，是否讲到了怎样检验结果、出现错误后如何修正？学完之后，你能留下的东西有哪些，比如作品、流程图、前后对比或者复盘记录？
对普通人来说，培训不只是听讲就可以的，稳妥的办法是把岗位需求、实践操作、考核方式和就业服务结合起来。个别项目的就业率、薪资变化或者业务增长等属于该项目的具体表述方式，不能直接推及到个人身上。
你现在想学习人工智能的话，不要一开始上很多课程。选择自己每天都遇到的一个问题，使用工具来解决它两周，并且要记录下原来的办法、现在的办法、节省的时间以及出现的错误。
两周之后，如果可以向同事讲解该方法，并且能够给出前后对比的效果，同时知道哪些地方不能胡来，那么这门课才算是真正地融入到了工作中去。
其实工具会更新、按钮会变、课程也会越来越多。真正不容易被取代的是会使用工具的人，而不是只会展示工具的人，是能发现问题、组织流程、给出结果，并且能够把成果体现出来的人。
这段时间里你是学会了AI，是学会了一个工具，还是解决了某个实际的问题呢？