上海
这两周，科技圈有两场职位变革的最新消息，这些变革措施表面上看似“巧合”，背后可能揭示了未来特别是科技公司的一种组织管理范式的新趋势。
第一则消息，亚马逊公司在其几个业务部门启动试点，将所有白领员工的职位头衔统一改为 “Builder（构建者）”，原来的经理则改称为 “Builder Leader”。
第二则消息，百度于4月28日宣布：全面取消沿袭多年的T（技术）、P（产品）、M（管理）职级标签，统一转化为 5-12 级的数字职级。
两家中美的科技巨头，为何在这个关口不约而同地对组织职位管理采取变革？背后的原因还是来自组织的AI驱动。
1、变革逻辑：分工的终结
过去的工业和移动互联网时代，组织的核心逻辑是“精细分工”。我们把工作拆解得足够细，每个人只需要做一颗高效的“螺丝钉”。职级序列（如 T/P/M）本质上是给螺丝钉打上的“规格标签”。
但进入AI时代，这种逻辑正在崩塌。原因主要有三：
1）AI消除了专业壁垒
在 Claude Code、Cursor 等AI自动化工具加持下，一名资深工程师可以独立完成过去需要“产品经理定需求 + 前端实现 + 后端部署 + 测试验收”的一整套闭环。
一个0代码基础的文科生，只要能把产品需求描述清楚，也能借助这些AI工具开发出符合要求的产品。
当一个人就能成为一个团队时，区分T和P变得毫无意义。百度和亚马逊取消职位标签，正是为了释放这种“全栈式”的单兵作战能力。
2）消除“协同损耗”
传统的M（管理）序列，很多时候承担的是“传声筒”和“进度条”的角色。但在AI驱动的组织中，项目的跟踪、信息的对齐都可以在AI协助下自动完成。
组织不再需要层层叠叠的行政指挥，而需要能直接下场干活儿和解决问题的人。
3）强调价值创造
亚马逊推行“Builder”，其内部备忘录提到：评价成功的唯一标准是“你为客户创造价值的规模与量级”。
取消原有各种细分的岗位职级，有利于把员工的注意力从“爬梯子、争名分”拉回到“做产品、实现客户价值”上面来。
2、其他巨头的类似做法
如果再把目光放宽一点，你会发现这种类似的组织变革并非亚马逊和百度的独创，其他科技大厂都在推进类似的做法。
美国的知名科技公司Block的创始人Jack Dorsey，前端时间在社交平台上发表长文，讲述了公司推行的“Player-Coach”模式，彻底彻底削减专职用人经理，管理者必须亲自下场构建产品，由AI承担行政协调。
小米公司的大模型团队负责人罗福莉在最近的一次访谈中提到，Mimo（小米的大模型）团队大约100人，但没有职级，没有小组划分。她认为平权有利于创新，任何层级都是规范和约束，而规范和约束本身会压制创新。
甚至，Mimo团队现在招人时也更倾向于大二和大三的本科生，因为这群人有更强烈的好奇心和想象力。Palantir公司从高中毕业生中招聘工程师也是同样的考虑。
3、未来技能比头衔更重要
亚马逊和百度的变革，可能预示了未来职场规则的几个重大变化，至少在以AI驱动的科技类公司如此：
1）岗位说明书（JD）的消亡
未来的招聘将不再是“寻找一个萝卜塞进坑里”，而是寻找一种“能够调动AI资源的综合战斗力”。JD将被Skill Map（技能地图）取代，组织更像是一个根据项目需求实时组建的“特种部队”。
2）管理权的“去行政化”
纯粹的行政管理岗将大幅减少甚至消失，组织将更加扁平化。“管理权”也将不再是一种身份地位，而是一种资源分配权。你拿多少钱、有多少话语权，取决于你解决问题的复杂度，而不是你手下管了多少人。
3）职业路径的“乐高化”
过去员工的成长是“爬楼梯”，一级级向上。未来是“搭积木”，每个员工都需要掌握一定最新的AI技能，公司内部形成技能库，根据项目需要的技能随时调用员工。
而员工个人的履历也将由一个个成功的项目作品(Product Portfolio)体现。你可以自由切换角色，一个Project Leader也可以随时转身去做一个纯粹的项目Builder。人才在组织内部的流动将更加快速、顺畅。
在我们的HR群里，我看到已经有一些HR开始拿AI工具来开发一些解决实际工作的小产品，建立起了自己AI Product Portfolio。
4、未来个人在“职位全栈式"时代的生存之道
作为职场个体，你需要重新审视自己的核心竞争力：
1、如果你现在的价值主要体现在“开会、汇报、传达”，那么你的职场价值正在加速贬值。即使你不写代码，也要学会描述产品需求，学会调动AI工具完成工作。
2、打造你的Product Portfolio。过去你的简历写的是：“曾在某大厂担任 P8，管理20人团队”。以后你的“简历”可能是一个成功上线的AI产品或者几个具体的业务突破案例。
3、成为“全栈式”思维者。不要再把自己局限在“我是做HR的”、“我是写代码的”或“我是做财务的”。换一个角度问自己：“为了达成这个业务结果，我需要调用哪些资源和技术？”
4、培养快速学习、快速迭代的能力。掌握市场最新的AI工具，让自己+AI的协同模式能够替换过去需要更多人、更多时间才能完成的工作。
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