本期要點：Agent時代，不想當“老板”的員工不是個好員工

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

當一個時代離你而去時，不會向你打一聲招呼。

3月12日，《紐約時報》的一篇文章，用極其令人焦慮的標題給所有程序員敲響了警鐘，《程序員之后的編程：我們所熟知的計算機編程的終結(jié)》。

作者采訪了谷歌、亞馬遜、微軟及多家創(chuàng)業(yè)公司的70多位開發(fā)者，揭示了AI浪潮中的一個細節(jié)，那就是在AI滲透率最高的行業(yè)中，年輕人的就業(yè)率暴跌，但資深員工崗位卻沒受什么影響。

為什么AI讓新人無處可去？如果你不在軟件行業(yè)，但也擔心自己被AI淘汰，這個問題同樣值得認真思考。

Claude Code項目的負責人鮑里斯·切爾尼

文章中最令人印象深刻的，是Anthropic公司Claude Code項目的負責人鮑里斯·切爾尼，他表示從去年11月起，就不再手寫一行代碼，所有代碼由AI自動生成。他對著手機口述需求，10個AI Agent同時工作。這也讓他成為團隊里寫代碼最多的人。

此外，很多外行也受益了。比如文中介紹一位法國的印刷廠經(jīng)理，不懂代碼，卻用AI為自己公司開發(fā)了定制軟件。

硬幣的另一面則很殘酷，過去，公司會雇傭初級開發(fā)人員做些入門級的工作，可現(xiàn)在這些工作AI都能干了，公司為什么還要雇新手？于是，入門級的程序員崗位一直被削減。

再結(jié)合最近的裁員潮，這個問題就顯得更加嚴峻了。

2026年，才到2月中旬，全球科技行業(yè)就有超3萬人被裁，僅亞馬遜一家就貢獻了1.6萬人。而且，這不是簡單的周期性裁員，而是一場AI引領的趨勢性變化，因為許多科技公司利潤還在漲，但裁員人數(shù)卻不降反增。

這些現(xiàn)象說明什么？我們認為，這種分裂的狀況，表明Agent時代，會具體做什么沒那么重要了。未來十年，職場不會簡單分為“會被AI取代”和“不會被AI取代”的人，而是分為“能當老板”和“只會當工具”的人。

Agent替代執(zhí)行層

首先，舊的職業(yè)安全邏輯正在失效，工作的價值也在轉(zhuǎn)移。

做一個簡單的診斷，你每天的工作有多少時間花在具體的事務之中？比如查資料、寫報告、整理數(shù)據(jù)、編寫代碼、制作PPT等等。

如果你的答案是50%以上，就要注意了，因為這些工作恰恰是AI最擅長的自動化的部分。

（麻煩花十秒，點一下兩個問題，一起來看看Agent時代大家都是什么樣？）

工作的價值鏈條由四個環(huán)節(jié)構(gòu)成：定義問題、設計方案、執(zhí)行任務、驗證結(jié)果。過去我們強調(diào)“熟能生巧”，是因為具體的執(zhí)行占據(jù)了大部分工作時間，“手快”的員工能極大提升整體的工作效率。

可是，Agent來了，并開始替代人類的執(zhí)行過程。Anthropic內(nèi)部數(shù)據(jù)顯示，使用Claude Code后，執(zhí)行任務的時間成本趨近于零，人均工程產(chǎn)出提升了150%。

執(zhí)行環(huán)節(jié)的貶值，已經(jīng)在編程領域發(fā)生，未來這個情況還會逐步擴展到其他可流程化、有明確評判標準、能數(shù)據(jù)化的各項工作中。

這意味著，假如你還在為自己的執(zhí)行力和技能水平洋洋得意，也許再過兩年，你就會處于極度的危險之中。

例如，過去一位市場調(diào)研的專員，或許每天花4小時查資料、2小時做數(shù)據(jù)分析、1小時整理報表，剩下1小時開會和總結(jié)。如果他做得足夠快和漂亮，就有機會晉升。

如今，OpenClaw和Claude cowork只需10分鐘就能完成市場調(diào)研和競品分析，并自動整理數(shù)據(jù)、生成報表，甚至自動把報告發(fā)給其他同事并收集和整理反饋。

曾經(jīng)8個小時的工作被AI大幅壓縮，人的手速快不快壓根不重要，反正都比AI慢多了。

而且新問題也來了，這些AI工具的門檻很低，大家都能快速上手，那么你的不可替代性在哪兒呢？如果你的回答是，沒什么不可替代性，那你就有很大的可能性被AI替代。

新人哭、老人笑？

那該怎么辦？我們認為，人人都要回答下面兩個問題。

為什么年輕人就業(yè)困難？

就是因為入門級任務高度標準化，重復性高，規(guī)則也清晰。說白了，這些崗位設計之初，就是想著是個人就能干?？蓜偤茫@些AI也能干。過去新人通過做瑣事積累經(jīng)驗，進入行業(yè)的道路，就被AI給切斷了。

但為什么有經(jīng)驗的員工卻基本不受影響？不是說好了AI時代，經(jīng)驗不重要嗎？

因為準確來說，這里所謂的經(jīng)驗，是指判斷和洞察。

資深員工的核心價值早已從“怎么做”轉(zhuǎn)移到了“做什么”和“做得對不對”。具體體現(xiàn)在行業(yè)洞察、風險識別、資源協(xié)調(diào)這些AI難以替代的能力上。

比如當你做了多年咨詢，寫過大量報告，自然就知道怎么了解客戶需求、什么問題值得問、什么數(shù)據(jù)可信、什么結(jié)論能落地。最終也就體現(xiàn)在了什么報告被客戶采納的概率更高。

這些經(jīng)驗無法通過單純的執(zhí)行來積累，而需要你刻意的總結(jié)和沉淀，其中的要領往往只能意會、難以言傳。

只不過，以前你指揮實習生完成具體的工作，現(xiàn)在你指揮AI來干。

去當“老板”

所以，借用“不想當將軍的士兵不是好兵”這句老話，我們想指出的是，Agent時代“不想當老板的員工不是個好員工”。

原因也很簡單，既然工作中執(zhí)行的部分注定將被AI替代，那么會定義問題和判斷結(jié)果質(zhì)量的人才能保住飯碗。

這里的“老板”不是具體的頭銜，而是基于思維層次的定位。

一個人如果只會被動等待上司分配任務，并且說一步做一步，這就是典型的“員工思維”。而另一個人會自己洞察需求、拆解任務、分析哪些問題重要、成功標準是什么，并自己提出執(zhí)行框架，指揮AI工作，那么他即使還在“員工”的位置，也已經(jīng)擁有了“老板思維”。

Anthropic的鮑里斯·切爾尼就是這樣的代表，他能指揮10個AI Agent寫代碼，不是因為他會操作這么多Agent，而是因為他知道需要什么代碼、懂得好的代碼什么樣。這靠的是多年積累的洞察力和判斷力。

可是，現(xiàn)在初級工作AI都做了，新人們連積累的機會都沒了，該怎么辦？

那就是拋棄舊的職業(yè)發(fā)展路徑，從現(xiàn)在開始主動創(chuàng)造練習場景，培養(yǎng)“老板思維”。

哪怕還沒有所謂的工作，也可以立刻開始用AI完成個人項目，比如搭建一個小型應用、完成一份行業(yè)分析報告、運營一個自媒體賬號。

你只負責洞察需求、定義任務、審查輸出、驗證標準和反饋意見。

在這個過程中，你會不斷發(fā)現(xiàn)AI哪里錯了、為什么錯、如何改進，而老板其實也就是這樣練出來的。同時，你的作品集和完整的工作閉環(huán)，就是你能當好老板的最好證明。

最后也想問你一句，如果你來到我們公司應聘，你將如何證明自己會用AI呢？

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