最近刷到個事兒挺扎心，我一哥們兒在客服崗干了八年，上個月突然找我喝酒，說感覺自己快被淘汰了。

新人來了倆月，業(yè)績比他還高，一問才知道人家用AI工具處理客戶問題，回復又快又準，他那些年總結(jié)的"話術(shù)技巧""情緒安撫經(jīng)驗"，好像突然就沒用了。

這事兒讓我琢磨開了：AI是不是真的在瓦解咱們靠"熬資歷"堆起來的職場護城河？

不止客服行業(yè)，現(xiàn)在不少地方都出現(xiàn)這種情況。

以前咱們總說"姜還是老的辣"，十年經(jīng)驗在手，走到哪兒都有底氣。

可現(xiàn)在呢？AI像個不知疲倦的學徒，把那些老師傅的看家本領學了個七七八八，然后打包成標準化工具，新人上手就能用。

這么一來，老員工的經(jīng)驗優(yōu)勢被一點點磨平，這就是所謂的"技能拉平"效應。

哈佛商學院之前做過個研究，挺有意思。

他們觀察了五千多個客服，發(fā)現(xiàn)用了AI輔助后，低技能員工的生產(chǎn)力直接漲了三成多，高技能員工反而沒什么變化。

更扎心的是，新人倆月就能達到老員工半年的水平，企業(yè)倒是樂壞了，培訓成本降了不少，但對老員工來說，這哪是技術(shù)進步，簡直是"降維打擊"。

為啥會這樣？以前咱們總覺得，經(jīng)驗這東西是"私人資產(chǎn)"，你干得越久，攢的"獨門秘籍"越多，就越值錢。

可AI一出來，情況變了，它能把那些說不清道不明的"隱性經(jīng)驗"，比如老師傅憑感覺調(diào)的機器參數(shù)、律師看合同的"直覺判斷"，都變成可復制的標準化工具。

這么一來，經(jīng)驗就從"稀缺資源"變成了"公共商品"，供給一下子多了，價格自然就下來了。

有個叫Polanyi悖論的說法，以前總說"我們知道的比能說出來的多"，那些說不出來的經(jīng)驗最值錢。

現(xiàn)在AI把這句話給破了，就像制造業(yè)里，以前老師傅帶徒弟，一個動作教半年，現(xiàn)在用AI把操作視頻一分析，直接生成標準化流程，新人照著學，培訓時間能縮短六成。

經(jīng)驗不再"跟著人走"，而是"跟著服務器走"，你說這對老員工公平嗎？

不過也別太悲觀，AI也不是萬能的，它就像一把尺子，能把標準化的活兒干得又快又好，但遇到復雜情況、邊緣案例，就容易"犯傻"。

這就是哈佛商學院說的"鋸齒狀前沿"，AI擅長的領域，經(jīng)驗加速貶值，甚至會變成"認知僵化"的拖累；但超出AI能力范圍的經(jīng)驗，短期內(nèi)還能保值，只是這個安全區(qū)正在越來越小。

那咱們普通人該怎么辦？總不能眼睜睜看著十年經(jīng)驗變成"沉沒成本"吧？我琢磨著，至少有三條路能走。

第一條，把經(jīng)驗從"執(zhí)行層"往"判斷層"遷，AI能幫你干80%的標準化工作，但剩下20%的復雜判斷，比如風險評估、漏洞識別、特殊情況處理，還得靠人。

就像現(xiàn)在不少律師，不用自己埋頭看合同了，AI先篩一遍，他們負責挑AI沒看出來的坑。

從"干活的"變成"驗收的"，這可能是個不錯的方向。

第二條，主動給自己"練級"，別等公司培訓，現(xiàn)在入門級崗位越來越少，傳統(tǒng)"從基礎干起"的路子走不通了。

不如用AI給自己建個"虛擬訓練場"，讓它生成各種復雜案例、疑難問題，你在里面練手。

比如程序員用Copilot生成代碼后，別直接用，逼著自己分析哪里有漏洞、怎么優(yōu)化，練的就是AI替代不了的"批判性思維"。

第三條，學會跟AI"搭伙干活"，而不是跟它較勁，把AI當成效率工具，而不是競爭對手。

就像資深開發(fā)者用Copilot寫初稿，自己專注架構(gòu)設計和安全校驗；客服用AI生成回復模板，自己重點處理那些AI搞不定的"奇葩客戶"，記住，最終決策權(quán)得握在自己手里，AI是助手，不是老板。

其實說到底，AI沒消滅經(jīng)驗，只是重新定義了經(jīng)驗的價值，以前咱們拼"誰會干"，現(xiàn)在得拼"誰干得巧、判得準"。

那些能從執(zhí)行經(jīng)驗里提煉出復雜判斷能力、能跟AI協(xié)同作戰(zhàn)的人，反而會在這場變革里活得更好。

職場從來不是一成不變的，從工業(yè)革命到互聯(lián)網(wǎng)時代，每次技術(shù)進步都會淘汰一批舊技能，催生一批新能力。

這次AI浪潮也一樣，與其抱怨"經(jīng)驗不值錢了"，不如早點看清趨勢，把自己的"護城河"從"年限"換成"判斷力"和"學習力"，畢竟，能在變化中保持進化，才是職場人最硬核的經(jīng)驗。