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42條關于AI的職場信息差|36氪職場BonusX鯨選AI 春季人才活動

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在職篇:開啟人機協作“包工頭模式”╱ 01

求職篇:用AI給職業競爭力做“增強現實” ╱ 02

創業篇:寧做“小池塘的大魚”,別當“巨頭的午餐” ╱ 03

在職篇:開啟人機協作“包工頭模式”

你其實可以選擇“不被替代”

1. 一個足夠強大的開源模型,能夠打開那些因數據保密問題而不便上傳數據的企業的AI需求。DeepSeek正是在做的就是這樣一件事:讓企業能本地化部署一個足夠強大的模型,并導入自己的數據,訓練適配業務的垂直模型。

2. 這也打開了一個潛力非常大的市場:使用DeepSeek的企業或者人越多,DeepSeek的生態就會越好。這個過程中,能與DeepSeek適配的云服務廠商能賺到的錢也就越多。這也解釋了華為云、火山云等云服務廠商為什么幾乎第一時間宣布接入DeepSeek。

3. DeepSeek也正在適配國產GPU,如果DeepSeek能在國產GPU上成功適配,也是我國重新掌握AI主權的一個里程碑式事件。

4. DeepSeek的兩個模型適用于不同的場景,對比來說:V3是想得不多,執行力很強的年輕人,適合手把手教他完成任務;R1模型更像一個資深的思考者,讓他解決宏觀的問題會激發他的創造力。

5. AI的發展超乎我們的想象,人類的數據已經不在夠AI使用,AI正在從人類的基礎之上走向一些“無人區”。

6. 現在,人與APP的交互方式正在被AI改變,未來UI設計相關崗位可能會消失

7. 今年,國內可能會迎來很多專業的倒閉潮,如新聞、廣告、編劇等內容領域。

8. 目前來說,AI衍生出了這些新崗位:

9. 當崗位被代替時,我們需要思考,如何與AI共生,實現人機深度配合。

(下面是李祖希團隊預估的崗位被AI替代率,僅作參考):

10.AI時代的鐵飯碗職業又是什么樣的呢?我們總結為,高創造性與高情感性的腦力勞動,和體力勞動。

11.在大廠里,不想被Push就要做“癌細胞”,要做那個有想法、成就事情的人。盡量不要被當成磚塊和被“同化”的那個人,哪里要用哪里搬。

12. 雖然大模型能力很強,可以提效,但是現階段我們仍然無法完全信任任何一種大模型。由于大模型幻覺等問題,AI輸出的文本無法直接滿足專業需求,需反復檢查和調整;AI可處理后的數據,也仍需人工審核。

13. 組織、企業切入AI的路徑,要從找到生成式AI擅長的場景入手,找到能與業務結合的地方是關鍵。生成式AI更擅長提煉、轉換、總結能文字化的信息和數據。

14.人更擅長交互性高的崗位,而AI更擅長執行。因此現在的“人機結合”,人要善于充當一個“包工頭”的角色,把任務拆解,再分配給相應擅長的AI工具去完成。

適合不同崗位職能的AI組合技

15. 分享7個職場人在工作、日常生活中使用DeepSeek的一些小技巧:

? 角色扮演法:讓 AI 扮演專家,通過身份錨定來激發 AI 在特定領域的知識表達。如,你是資深營養師,請對比生酮飲食與地中海飲食的優缺點,并用表格輸出;

? 知識蒸餾法:通過各種方法,讓復雜、混亂的信息變得更簡單、更有規律。如,把化學元素周期表轉化為故事法;

? 顆粒度調節器:面對復雜問題時形成遞進式分析框架,幫助理解和快速構建對事物的清晰的認知。如,從宏觀、中觀、微觀視角分析新能源汽車的市場前景,每個層面包含3個要點;

? 時間軸推演法:幫助從時間維度上系統的梳理事件的發展脈絡,更清晰地識別出關鍵節點和潛在趨勢。如,結合2024年擺攤經濟的現狀,預測下2025年可能會出現的爆發式增長的機會;

? 極端測試法:通過加注極端條件激發AI提供更加穩定安全的策略方案來減少方案的風險。如,當直播在線人數突破500萬人,請制定跨境電商物流延誤的應急方案,細化到48/72/96小時應對策略;

? 逆向思維法:幫助在事情開始前明確實現目標的路徑。如,我想在2026年考研成功,幫我制定一份1年的學習計劃,包括需要學習的資料以及每個科目的學習時間安排;

? 情景模擬法:通過 AI 模擬場景,提前準備應對策略,增強應對突發情況的能力。如,模擬一場汽車新品發布活動,預演座位安排、現場互動、新品展示等活動細節。

16. 分享讓DeepSeek在一個小時內寫完1萬字項目書的流程:

? 核心策略:框架復制+模塊填充+數據嫁接。

? 第一步:5分鐘——用AI暴力生成框架(目標:3000字)——提示詞:你是xxxx(角色),請用xxxx(格式),輸出一份《xxxx》(項目書名稱)的完整目錄,+提要求(如,需要包含10個核心章節,每章下細分3-5個小節,并標注每個小節的建議字數,要求總計字數10000字)。

? 第二步:20分鐘——用AI批量填充模塊(目標:6000字)——針對每個小節單獨提問(如,寫一段‘2.1 功能分區’的內容,要求包含自動化立體倉庫、AGV調度中心、冷鏈專區的技術參數,用數據列表形式呈現。)

? 第三步:20分鐘——用AI補全軟性內容(目標:1000字)——添加政策背書、風險評估、效益計算等軟性內容,如列出智能物流園區常見的3大技術風險(如AGV系統宕機),每項配100字應對方案。

? 第四步:10分鐘——用AI優化——統一話術,如,將以下段落改寫成政府報告風格,加入“數字化轉型”、“雙碳戰略”等關鍵詞:{粘貼原文};+最終潤色,如,檢查以下方案書邏輯漏洞,列出3個可能被客戶質疑的點,并給出應對答案。

17. LLM(大語言模型)要想適配企業級應用,整理出開放和結構化的數據源是前提。字節飛書可以通過多維表格,實現數據的線上結構化和管理權限的顆粒化。

18. 可以用DeepSeek倒推“指令”的初衷。因為DeepSeek更懂中文語境,通過將自己的工齡、崗位以及工作內容告訴DeepSeek,可以讓DeepSeek倒推出老板給你發出指令的目的,以此來優化自己的工作內容,讓產出變得更有的放矢,職場溝通效率更高。

19. 研發端,程序員可以使用通義靈碼來提效;職能端,使用通用大模型,如豆包、Kimi等工具做日常工作的信息檢索、匯總,或參與創意的生成等工作。

20. 今年大家可以期待下大廠在AI在具體場景的應用布局,未來會出現越來越多一站式的工具打包,比如夸克APP就借助AI搜索領域優勢帶來的數據洞察,進一步推出了AI視頻總結、AI寫作、AI PPT等特色功能,可滿足職場綜合性使用需求。

求職篇:用AI給職業競爭力做“增強現實”

更快看清“冰山下的自己”

21. 我們說年輕的人重在找到熱愛,有經驗沉淀的人重在忠于熱愛。現在行業這么卷的情況下,企業對求職者的要求也正在提升。如果求職者想在一個領域深耕,光有興趣不行,更需要熱愛并擅長,才能在競爭中更具優勢。

22. 所以現在找工作最重要的,其實是求職者要看清楚自己,找到自己的熱愛與擅長的交集。職升機AI小程序,可以幫助求職者先找到“冰山下的自己”,根據自己未被發現的特質,匹配市面上的崗位,這更適合轉行、在找機會的人。

23. 激烈的市場競爭當中,找到工作不再是求職者的終極目的。“找到一份有深耕前景、能讓自己持續發光發熱”的工作,成為了求職者心目中的“滿分答案”。這就要求求職者不光要了解崗位,更要對公司內部情況了如指掌。 ( 別干著干著老板跑路了 )

24. 2022年初到現在,市場上關于求職輔導的需求正火速攀升。

用AI把簡歷“PS”成HR眼中的滿分答案

25. 可以巧用AI技術(如Cedars.AI),將你的簡歷也針對崗位JD,進行“定制化”的排版、投遞。

26.使用AI就像上個時代的“熟練使用Office”,企業需要能更靈活使用AI工具的求職者。

27. 求職者也要在自己求職的階段“巧用”相關的AI產品。求職工具并不能改變求職市場,因為市場是需求決定的,但是求職工具可以讓進入崗位的一些人發生轉換。(你不用,別人就用啦!)

創業篇:寧做“小池塘的大魚”,別當“巨頭的午餐”

在巨頭陰影下找到爆發性切口

28. 對于應用開發者來說,技術是AI面試應用里,最不能拉開差距的環節。前期技術突破還可以,后期96%和98%的輸出效果,體現在產品上的差距并不大。

29. 做AI創業要做的足夠垂直,比如PPT方面,有拿政企PPT當語料喂出的專門服務政企端PPT需求端產品,未來是不是也可以有服務教育、教師端需求的產品出現。

30. 創業者可以找大廠不關注的“小而美”,或者AI時代衍生的新需求,來做“酒香不怕巷子深”的事情。不放棄任何一個短期能賺錢的機會,也不要一心想著做大,先活下來再說。

31. 作為創業這很明確的一點就是,創業一定要去人才聚集的地方——北京。

32. 不一定要產品做得好,而是抓住用戶的痛點,跟上節點,流量自然就來了。所以要在節點前,把事情提前做好。

33. 普通創業者需要減少做需求上的創新,回歸價值和真需求,專注自己擅長的領域,慢慢拓展,長期堅持。

34.創業不是在最短時間內登頂的游戲,而是不斷避險的過程。普通人創業,追求從細分領域做壟斷,先創“小”業,避免與大廠競爭和高投入。

用成本控制和反脆弱模型活下去

35. 推廣角度來說,產品的名字很重要,做中文市場要用中文名字,英文名字不利于傳播。

36. 在產品設計階段,就要想辦法把增長做到產品里面,如:邀請新用戶、打卡機制、小紅書種草等。付費/勞動相結合,不想付費的用戶可以做“拉新”獲得收益。

37. 模型產生的工程質量肯定是能超過人的。三四萬成本的程序員做的事情,大部分是可以被生成式AI代替的。

38. 當前大模型產品在代碼補齊的準確率上限為40%。預計未來3-5年,模型能夠解決1-2層邏輯鏈條的轉化問題,也就是泛化的雙層邏輯計算。

39.做AI應用一定要不斷降低用戶的使用門檻。

40. 一定要去做全球范圍的競爭。

41. 大模型時代,沒有超級應用,只有超級智能。

42. 現階段來說,無論是做產品、做創業,還是什么,完成要比完美更重要。

撰文|陳佳惠

編輯|陳桐

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