【AI超级个体】AI-Native 能力思考(二)：从“方案提供者”到“成果交付者”

文前申明，文中提到的能力我相信未来会被 AI 内化，所有员工都是 AI 的情况下，文中提到的问题也基本上会得到解决。一样，专注于当下。

今天，我读了一篇关于生成式 AI 对就业市场影响的预印本研究报告（Hosseini & Lichtinger, 2025）。报告通过海量数据分析，提出了一个引人深思的结论：AI 正在引发一场“偏向资深者的技术变革”，其结果是初阶岗位的招聘放缓，而资深岗位的人才需求却在持续增长。

论文来自哈佛大学，由两位经济学博士生 Seyed M. Hosseini 和 Guy Lichtinger 撰写。

他们的导师是劳动经济学的重量级大咖拉里·卡茨（Larry Katz）。

上一篇文章中探讨的核心议题：在答案唾手可得的时代，“定义与拆解问题” 的能力变得无比珍贵。这似乎解释了初阶岗位为何会受到冲击——因为大量“执行任务”的工作，本质上是在解决被定义好的问题。

但论文中“资深岗位仍在增长”的发现，促使我思考一个更深的问题：在定义了问题，并利用 AI 高效生成了初步方案之后，那些不可或缺的资深者到底在做什么？从一个绝佳的“方案”到一个落地的“成果”之间，那段最崎岖、最泥泞的“最后一公里”，究竟是什么？

我想，就是**“把事儿办成”的能力，也就是成果交付力**。

1. AI 能写出代码，但“工程”还得靠你

想象一下，现在的 AI Coding，早就不是当年那个只会帮你补全几行代码的“小助手”了。你完全可以像对真人下指令一样，把一个需求文档或者一个 Jira 上的任务卡丢给它，比如：“为我们的电商 App 开发一个‘猜你喜欢’的新功能模块”。

AI Agent 接到指令，立刻开始工作：它自动分析现有代码库，创建新的分支，编写核心的推荐算法，生成前端的展示组件，甚至还非常规范地写好了单元测试，最后自动提交了一个 Pull Request（代码合并请求），附上了清晰明了的改动说明。

从表面看，它交付了一套完整、可运行的代码。这，就是“方案”。

但接下来，作为资深工程师的你，在审查（Code Review）这个 AI 提交的请求时，发现了问题。

AI 为了快速实现功能，直接调用了用户数据库里的“历史订单”表。代码本身没问题，在测试环境里跑得飞快。但你的经验告诉你，这个表的数据量高达数十亿条，直接在用户每次打开 App 时都去查询，一旦用户量上来，数据库会在瞬间被拖垮，导致整个网站瘫痪。这是过去无数次“半夜救火”换来的血泪教训。

而正确的做法，是调用另一个专门为推荐系统建立的、经过优化的“用户画像标签”服务，那才是为高并发场景设计的。这个“潜规则”，并没有写在任何文档里，而是团队在长期实践中形成的架构共识。

这时候，你的工作开始了：

• 你否决了这个合并请求。 否决的理由不是“代码有 bug”，而是“架构选择错误”，这是一种更高维度的判断。
• 你给出修改指令。 你需要在评论里清晰地告诉 AI（或者接手的同事）：“不能直连主数据库，必须通过UserProfileCacheService来获取用户标签数据，这是我们的性能约定。”
• 你可能还需要协调。 你发现这个“猜你喜欢”功能需要一种新的用户标签，而UserProfileCacheService目前并不提供。于是，你需要去跟负责那个服务的团队开会，沟通需求，商定接口修改的排期。这是 AI 无法完成的人与人之间的协作。

你看，这就是“工程”的过程。AI 交付了一个在隔离环境中能运行的**“功能”（a working feature），但你交付的是一个能在百万用户规模下，依然稳定可靠的“产品”（a scalable product）**。你的价值，体现在那些 AI 无法从文档里读懂的架构原则、性能瓶颈和团队间的隐性知识里。

2. AI 活在“理想国”，你活在“人间”

AI 给出的方案，通常都是在理想条件下最优的。它就像一个生活在真空里的学霸，假设一切都会按计划进行。

但我们都知道，真实的工作环境，堪称“意外”的代名词。

你刚准备执行一个绝妙的方案，客户突然改了需求；代码写到一半，发现依赖的一个外部服务挂了；眼看要上线了，老板说预算要砍掉一半……这些真实的人间烟火，AI 处理不了。

这时候，你的价值就体现出来了。你得像个经验丰富的老船长，随时准备应对突如其来的风浪，冷静地判断，快速地调整航向，甚至在必要时，果断地放弃一些东西，以保证船能最终到港。

AI 的 方案需要“落地验证”，说白了，就是“是骡子是马，拉出来遛遛”。这个“遛”的过程，以及“遛”完之后发现问题并解决问题的能力，才是你的核心价值。

3. AI 可以“背锅”，但不能“负责”

你可以把一件事没做好的原因归咎于“AI 给的建议不行”。你看，AI 甚至可以帮你“背锅”。

但它永远不能替你“负责”。

“负责”是什么意思？就是在项目启动时，你的名字就和这件事绑定在了一起。成了，功劳有你一份；败了，你得站出来承担后果。你的老板、你的客户、你的团队，他们最终信任的，不是那个看不见摸不着的模型，而是你这个活生生的人。

这种基于一次次“说到做到”建立起来的信任和个人品牌，是 AI 永远给不了你的。这才是你在职场上最硬的通货。

总结

将“问题定义”和“成果交付”这两项能力串联起来，就形成了一个 AI 时代超级个体的核心价值闭环。

工具会迭代，岗位会更替。但定义价值方向，并对最终成果负责的能力，将永远稀缺。前者让我们成为一个优秀的“提问者”，而后者，则让我们成为一个值得信赖的“成事者”。

下次开完会，当大家还在讨论某个想法多棒的时候，试着成为那个主动问一句“好，那下一步我们怎么把它落地？”的人。

资深岗位人才的优秀能力还有很多，成果交付力只是其中一环，后续我们还将继续探讨 AI Native 的能力思考。
怎么把它落地？”的人。

资深岗位人才的优秀能力还有很多，成果交付力只是其中一环，后续我们还将继续探讨 AI Native 的能力思考。