大模型到底如何重构工作底层逻辑？可能中层白领的岗位最受影响?

自2024年以来，大模型的发展进入了以应用落地和生态竞争为核心的新阶段。在这一背景下，生成式AI以前所未有的速度深度融入各类业务系统与办公工具，不仅正在改变传统的工作方式，也成为推动行业格局重塑的关键力量。

与广泛讨论的“AI是否会取代人类”不同，真正的变革不止体现在某些岗位的边缘化，而是人机协作模式的根本性重构。大模型带来了三个具有结构性影响的变化：工作流程的“去中心化与重构”、技能结构的“非线性跃迁”和招聘与用人标准的“全栈更新”。

大模型的价值，并不在于简单地“替代”人类，更是对如何定义“有价值的工作”和“高价值的人”进行的系统性重写。

01.工作流程的重构：

“认知-执行-完成” ➡

“生成-判断-再生成”

当下，AI在工作场景中的应用远不止“辅助工具”那么简单，它已经在实质上改变了人类处理任务的基本路径。

过去的知识工作流程通常呈现出一个清晰的线性链条：信息收集—内容生成—审校优化—决策实施。每一个环节有明确的任务边界和角色划分。而在AI介入后，“生成”被提前嵌入流程起点，人类角色则后移至判断与策略层。

比如，在策略咨询行业，分析师不再需要从零开始撰写PPT，而是由AI根据输入的要点快速生成结构初稿；在营销团队中，A/B测试文案可以由AI批量输出，文案人员转为选择与调整；在产品设计领域，早期头脑风暴变成了与AI“对话”的过程——反复生成、过滤、迭代，最终由人筛选并落地。

我们可以将**这种新流程概括为“生成-判断-再生成”，而不再是“认知-执行-完成”。**任务边界模糊、流程非线性、角色变得流动化，这是大模型引发的第一层结构性重塑。

02

技能结构的跃迁：

旧技能贬值，新能力补位

大模型带来的第二层重塑是技能价值体系的重新排序。

与传统技术革新不同，大语言模型的能力不仅涵盖知识处理与任务执行，甚至在某些领域（如文案写作、数据分析、图像生成）已经超越了人类中位线水平。这种“中等技能压缩”带来了一个明显趋势：低层级技能的边际价值正在快速下降。

例如，基础翻译、初级写作、表格分析、PPT排版、标准化代码编写等能力，正在以惊人的速度被AI工具替代。曾经被认为是“知识门槛”的技能，如今成为模型默认提供的“内置功能”。

与此同时，高阶能力的稀缺性被进一步放大：

问题定义能力：如何精准描述任务、拆解需求、与AI高效互动，不再是“软技能”，而是结果优劣的关键变量；

**内容评估能力：**面对AI生成内容，人类需要具备鉴别准确性、逻辑性与可用性的判断力；

跨域整合能力：AI能生成答案，但不能替代对上下文的感知与跨专业的联动判断；

策略与伦理判断力：模型使用的边界感、安全感与责任归属，成为新一代工作的必修课。

**这不是“去技能化”，而是“再技能化”。**真正的“被取代者”，并非没有技能的人，而是固守单一技能、不愿跨越技能边界的人。

03

招聘市场的重塑：

M型化正在加速

AI对个体技能体系的重构，正在迅速传导至组织的人才结构与招聘策略。

**我们正目睹“AI原生组织”的崛起。**这类组织不再围绕人来构建流程，而是以“AI+人”协同为基本单元来设计业务链条。

例如，硅谷初创公司Runway，在内容生成流程中设置了“模型+创作者+模型+剪辑师”的迭代链条，从生成到筛选，再生成到组合，效率远高于传统视频团队。为了展现Runway Gen-4的能力， Runway团队在制作短片《The Lonely Little Flame》时，为了展现一个场景，一名成员在几个小时内生成了几百个单独的视频片段，然后将它们编辑成一个连贯的片段，大幅缩短了传统的制作时间。

在国内，阿里妈妈的“万相台”、京东的“言犀大模型”正在将AI深度嵌入电商广告创意与运营流程中。2024年双十一期间，超70%的商品详情页文案、首图优化和短视频脚本由模型完成初稿，由运营进行筛选和微调。电商运营已经从“执行型劳动力”转向“模型调优官”的角色演进。

**当下，企业对“AI协作能力”的需求正在从附加项转变为基本要求。**招聘网站的一些职位描述显示，自2023年中期以来，“prompt设计”“熟练使用ChatGPT或其他AI工具”等技能频繁出现在市场营销、公关、运营、产品管理等非技术岗位的要求中。这一变化表明，企业正在将AI能力视为员工的基本素养，而不再仅限于技术岗位。

**从劳动力市场的发展趋势来看，AI正在推动工作方式的根本性变革。**麦肯锡全球研究院发布的报告《工作的新未来：在欧洲及其他地区部署人工智能和提升技能的竞争》中显示，包括德国在内的多个国家劳动力市场将因人工智能而出现重大变化。随着人工智能技术的快速推广，劳动力市场将迎来重大变革。预计到2030年，生成式人工智能将帮助美国和欧洲近三分之一的工作时间实现自动化。

显然，AI的影响将重塑整个劳动力市场的结构。传统的“中层白领”正成为结构性风险的承压者。

以内容运营为例，某MCN公司在2023年试点AI视频文案系统，将平均每条短视频脚本的编写时间从45分钟压缩到6分钟，单人日均产出提升近7倍。这意味着公司不再需要那么多内容策划岗，“一人控多号”成为新常态。类似的调整已在中介、助理、法务、会计等“执行型知识工种”中普遍上演。

换句话说，大模型正在挤压“靠经验和勤奋稳定产出的中位层”，而释放的，是两端人才的红利空间：

一端是具备AI系统搭建与优化能力的工程化人才；

一端是能融合AI、行业、战略与创新的复合型“超级个体”。

这种两极分化的趋势正在加速招聘市场的“M型化”。

高端复合型人才与技术专家的需求激增，而中间层的知识工作者则面临更大的竞争压力与职业转型挑战。对于企业和个人而言，这既是机遇也是考验——谁能更快适应AI驱动的新规则，谁就能在未来的劳动力市场中占据主动地位。

04

技能跃迁是少数人的机会窗口，

组织重构是所有人的命题

我们可以看到，大模型技术的影响具有连续性演进与结构性重构并存的特征：

⭕ 它并非突如其来的“黑天鹅”事件，而是在算力、算法和数据体系的复合增长中，抵达能力曲线的临界点，从而引发断层式跃迁；

⭕ AI能力正从技术岗位的“加分项”，迅速演化为知识型岗位的“基础能力”，成为职场准入门槛的新构成部分；

⭕ 它不会简单替代所有个体，但将系统性重构工作的定义、路径与价值创造方式；

⭕ 对企业而言，是否具备AI理解与落地能力，正在成为“组织能力分化”的关键变量，决定其在流程重构与业务创新中的响应速度与释放潜力；

⭕ 在人才市场层面，招聘结构出现调整拐点：AI素养正从“专业选项”走向“通用素质”，具备复合能力的人才成为稀缺资源，而传统岗位与技能则面临重新定义。

显然，那些能理解变化的人，正在积累新的能力红利； 而那些能重构流程的组织，才真正站在下一个周期的起点。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

适合人群

• 在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
• IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
• IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
• 传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。
  

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。

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