北京
36氪「职场Bonus」（ID：ZhiChangHongLi）
“AI会让多少岗位消失？”、“AI来了，人的优势在哪儿？”、“AI带给普通职场人的新机遇在哪儿？”
2025年2月22日，职场Bonus联合鲸选AI组织了一场名为《用AI造福你我的职业》的闭门分享会。我们邀请到《DeepSeek从入门到精通.pdf》系列创作团队成员、国际“独角兽”企业代表、职场工具KOL、“超级个体”独立开发者等不同身份角色的7位嘉宾，围绕打工人职业一生的三种状态——「在职」、「求职」、「创业」——展开了分享和讨论。
除去现场的案例演示，我们从本场闭门人才沙龙中萃取了42条干货结论。
在职篇：开启人机协作“包工头模式”╱ 01
求职篇：用AI给职业竞争力做“增强现实” ╱ 02
创业篇：宁做“小池塘的大鱼”，别当“巨头的午餐” ╱ 03
在职篇：开启人机协作“包工头模式”
●你其实可以选择“不被替代”
1. 一个足够强大的开源模型，能够打开那些因数据保密问题而不便上传数据的企业的AI需求。DeepSeek正是在做的就是这样一件事：让企业能本地化部署一个足够强大的模型，并导入自己的数据，训练适配业务的垂直模型。
2. 这也打开了一个潜力非常大的市场：使用DeepSeek的企业或者人越多，DeepSeek的生态就会越好。这个过程中，能与DeepSeek适配的云服务厂商能赚到的钱也就越多。这也解释了华为云、火山云等云服务厂商为什么几乎第一时间宣布接入DeepSeek。
3. DeepSeek也正在适配国产GPU，如果DeepSeek能在国产GPU上成功适配，也是我国重新掌握AI主权的一个里程碑式事件。
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4. DeepSeek的两个模型适用于不同的场景，对比来说：V3是想得不多，执行力很强的年轻人，适合手把手教他完成任务；R1模型更像一个资深的思考者，让他解决宏观的问题会激发他的创造力。
5. AI的发展超乎我们的想象，人类的数据已经不再够AI使用，AI正在从人类的基础之上走向一些“无人区”。
6. 现在，人与APP的交互方式正在被AI改变，未来UI设计相关岗位可能会消失。
7. 今年，国内可能会迎来很多专业的倒闭潮，如新闻、广告、编剧等内容领域。
8. 目前来说，AI衍生出了这些新岗位：
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9. 当岗位被代替时，我们需要思考，如何与AI共生，实现人机深度配合。
（下面是李祖希团队预估的岗位被AI替代率，仅作参考）：
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10.AI时代的铁饭碗职业又是什么样的呢？我们总结为，高创造性与高情感性的脑力劳动，和体力劳动。
11.在大厂里，不想被Push就要做“癌细胞”，要做那个有想法、成就事情的人。尽量不要被当成砖块和被“同化”的那个人，哪里要用哪里搬。
12. 虽然大模型能力很强，可以提效，但是现阶段我们仍然无法完全信任任何一种大模型。由于大模型幻觉等问题，AI输出的文本无法直接满足专业需求，需反复检查和调整；AI可处理后的数据，也仍需人工审核。
13. 组织、企业切入AI的路径，要从找到生成式AI擅长的场景入手，找到能与业务结合的地方是关键。生成式AI更擅长提炼、转换、总结能文字化的信息和数据。
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14.人更擅长交互性高的岗位，而AI更擅长执行。因此现在的“人机结合”，人要善于充当一个“包工头”的角色，把任务拆解，再分配给相应擅长的AI工具去完成。
●适合不同岗位职能的AI组合技
15. 分享7个职场人在工作、日常生活中使用DeepSeek的一些小技巧：
• 角色扮演法：让 AI 扮演专家，通过身份锚定来激发 AI 在特定领域的知识表达。如，你是资深营养师，请对比生酮饮食与地中海饮食的优缺点，并用表格输出；
• 知识蒸馏法：通过各种方法，让复杂、混乱的信息变得更简单、更有规律。如，把化学元素周期表转化为故事法；
• 颗粒度调节器：面对复杂问题时形成递进式分析框架，帮助理解和快速构建对事物的清晰的认知。如，从宏观、中观、微观视角分析新能源汽车的市场前景，每个层面包含3个要点；
• 时间轴推演法：帮助从时间维度上系统的梳理事件的发展脉络，更清晰地识别出关键节点和潜在趋势。如，结合2024年摆摊经济的现状，预测下2025年可能会出现的爆发式增长的机会；
• 极端测试法：通过加注极端条件激发AI提供更加稳定安全的策略方案来减少方案的风险。如，当直播在线人数突破500万人，请制定跨境电商物流延误的应急方案，细化到48/72/96小时应对策略；
• 逆向思维法：帮助在事情开始前明确实现目标的路径。如，我想在2026年考研成功，帮我制定一份1年的学习计划，包括需要学习的资料以及每个科目的学习时间安排；
• 情景模拟法：通过 AI 模拟场景，提前准备应对策略，增强应对突发情况的能力。如，模拟一场汽车新品发布活动，预演座位安排、现场互动、新品展示等活动细节。
16. 分享让DeepSeek在一个小时内写完1万字项目书的流程：
• 核心策略：框架复制+模块填充+数据嫁接。
• 第一步：5分钟——用AI暴力生成框架（目标：3000字）——提示词：你是xxxx（角色），请用xxxx（格式），输出一份《xxxx》（项目书名称）的完整目录，+提要求（如，需要包含10个核心章节，每章下细分3-5个小节，并标注每个小节的建议字数，要求总计字数10000字）。
• 第二步：20分钟——用AI批量填充模块（目标：6000字）——针对每个小节单独提问（如，写一段‘2.1 功能分区’的内容，要求包含自动化立体仓库、AGV调度中心、冷链专区的技术参数，用数据列表形式呈现。）
• 第三步：20分钟——用AI补全软性内容（目标：1000字）——添加政策背书、风险评估、效益计算等软性内容，如列出智能物流园区常见的3大技术风险（如AGV系统宕机），每项配100字应对方案。
• 第四步：10分钟——用AI优化——统一话术，如，将以下段落改写成政府报告风格，加入“数字化转型”、“双碳战略”等关键词：{粘贴原文}；+最终润色，如，检查以下方案书逻辑漏洞，列出3个可能被客户质疑的点，并给出应对答案。
17. LLM（大语言模型）要想适配企业级应用，整理出开放和结构化的数据源是前提。字节飞书可以通过多维表格，实现数据的线上结构化和管理权限的颗粒化。
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18. 可以用DeepSeek倒推“指令”的初衷。因为DeepSeek更懂中文语境，通过将自己的工龄、岗位以及工作内容告诉DeepSeek，可以让DeepSeek倒推出老板给你发出指令的目的，以此来优化自己的工作内容，让产出变得更有的放矢，职场沟通效率更高。
19. 研发端，程序员可以使用通义灵码来提效；职能端，使用通用大模型，如豆包、Kimi等工具做日常工作的信息检索、汇总，或参与创意的生成等工作。
20. 今年大家可以期待下大厂在AI在具体场景的应用布局，未来会出现越来越多一站式的工具打包，比如夸克APP就借助AI搜索领域优势带来的数据洞察，进一步推出了AI视频总结、AI写作、AI PPT等特色功能，可满足职场综合性使用需求。
关于更多AI工具推荐的内容，可以阅读《我们访谈了10个职场卷王，看看他们到底都在用哪些AI》
求职篇：用AI给职业竞争力做“增强现实”
●更快看清“冰山下的自己”
21. 我们说年轻的人重在找到热爱，有经验沉淀的人重在忠于热爱。现在行业这么卷的情况下，企业对求职者的要求也正在提升。如果求职者想在一个领域深耕，光有兴趣不行，更需要热爱并擅长，才能在竞争中更具优势。
22. 所以现在找工作最重要的，其实是求职者要看清楚自己，找到自己的热爱与擅长的交集。职升机AI小程序，可以帮助求职者先找到“冰山下的自己”，根据自己未被发现的特质，匹配市面上的岗位，这更适合转行、在找机会的人。
23. 激烈的市场竞争当中，找到工作不再是求职者的终极目的。“找到一份有深耕前景、能让自己持续发光发热”的工作，成为了求职者心目中的“满分答案”。这就要求求职者不光要了解岗位，更要对公司内部情况了如指掌。（别干着干着老板跑路了）
24. 2022年初到现在，市场上关于求职辅导的需求正火速攀升。
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●用AI把简历“PS”成HR眼中的满分答案
25. 可以巧用AI技术（如Cedars.AI），将你的简历也针对岗位JD，进行“定制化”的排版、投递。
26.使用AI就像上个时代的“熟练使用Office”，企业需要能更灵活使用AI工具的求职者。
27. 求职者也要在自己求职的阶段“巧用”相关的AI产品。求职工具并不能改变求职市场，因为市场是需求决定的，但是求职工具可以让进入岗位的一些人发生转换。（你不用，别人就用啦！）
创业篇：宁做“小池塘的大鱼”，别当“巨头的午餐”
●在巨头阴影下找到爆发性切口
28. 对于应用开发者来说，技术是AI面试应用里，最不能拉开差距的环节。前期技术突破还可以，后期96%和98%的输出效果，体现在产品上的差距并不大。
29. 做AI创业要做的足够垂直，比如PPT方面，有拿政企PPT当语料喂出的专门服务政企端PPT需求端产品，未来是不是也可以有服务教育、教师端需求的产品出现。
30. 创业者可以找大厂不关注的“小而美”，或者AI时代衍生的新需求，来做“酒香不怕巷子深”的事情。不放弃任何一个短期能赚钱的机会，也不要一心想着做大，先活下来再说。
31. 作为创业这很明确的一点就是，创业一定要去人才聚集的地方——北京。
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32. 不一定要产品做得好，而是抓住用户的痛点，跟上节点，流量自然就来了。所以要在节点前，把事情提前做好。
33. 普通创业者需要减少做需求上的创新，回归价值和真需求，专注自己擅长的领域，慢慢拓展，长期坚持。
34.创业不是在最短时间内登顶的游戏，而是不断避险的过程。普通人创业，追求从细分领域做垄断，先创“小”业，避免与大厂竞争和高投入。
●用成本控制和反脆弱模型活下去
35. 推广角度来说，产品的名字很重要，做中文市场要用中文名字，英文名字不利于传播。
36. 在产品设计阶段，就要想办法把增长做到产品里面，如：邀请新用户、打卡机制、小红书种草等。付费/劳动相结合，不想付费的用户可以做“拉新”获得收益。
37. 模型产生的工程质量肯定是能超过人的。三四万成本的程序员做的事情，大部分是可以被生成式AI代替的。
38. 当前大模型产品在代码补齐的准确率上限为40%。预计未来3-5年，模型能够解决1-2层逻辑链条的转化问题，也就是泛化的双层逻辑计算。
39.做AI应用一定要不断降低用户的使用门槛。
40. 一定要去做全球范围的竞争。
41. 大模型时代，没有超级应用，只有超级智能。
42. 现阶段来说，无论是做产品、做创业，还是什么，完成要比完美更重要。
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撰文|陈佳惠
编辑|陈桐
排版|宋九卿
封面图|Midjourney
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