Z Potentials 09月26日 15:25
AI已开始大规模替代初级岗位,隐性经验成为新优势
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生成式AI时代的企业生产力发展面临挑战,MIT报告指出“GenAI鸿沟”:仅5%企业获得显著AI价值,95%困于静态工具与流程脱节。AI正大规模替代22-25岁初级岗位,取代“书本知识”,而资深员工的隐性经验成为关键壁垒。创业者需构建“会学习的代理”,深嵌后台流程,以结果为导向,帮助客户跨越转型期的J曲线。

💡 **“GenAI鸿沟”凸显AI落地困境**:尽管AI工具普及,但绝大多数企业未能从中获得显著价值。核心问题在于未能将AI有效融入业务流程,产生可衡量的效益。失败原因包括AI工具缺乏学习和适应能力,导致员工仍依赖传统方式处理复杂任务;以及大量AI试点项目难以规模化部署,工具与实际流程不匹配。

🚀 **AI对初级岗位造成大规模替代**:研究发现,生成式AI的普及已导致软件开发、客户服务等AI高暴露行业的22-25岁初级岗位就业显著下降。AI更擅长自动化“书本知识”和可复制的任务,而资深员工所拥有的、难以编码的“隐性经验”则构成了AI难以替代的“新护城河”。

🛠️ **AI创业新机遇在于“代理”系统与后台深耕**:成功的AI创业者应超越单纯的模型发布,构建能持续学习、适应流程的“会学习的代理”系统,并深嵌客户的后台业务流程(如财务、采购、运营),而非仅提供SaaS工具。将供应商视为业务流程外包伙伴,关注业务结果,才能真正帮助客户实现生产力跃升。

📈 **企业AI转型需组织变革与技能重塑**:AI带来的生产力提升并非仅靠技术,更需要组织变革、员工技能提升和业务流程创新。企业需要适应新的工作方式,将AI视为一个复杂转型过程的一部分,而非一次性技术引入。这包括拥抱“影子AI”经济,从中洞察用户真实需求,并进行服务式采购和结果导向的评估。

红杉Inference 2025-09-26 10:41 北京

“22-25岁初级岗位已现大规模替代,AI先吃掉“书本知识”,隐性经验成新护城河。”

图片来源:Inference by Sequoia

Z Highlight

5%企业靠AI获显著价值,95%困于静态工具与流程脱节——“GenAI鸿沟”核心是学不会、推不开、用不深的系统性失败。

22-25岁初级岗位已现大规模替代,AI先吃掉“书本知识”,隐性经验成新护城河。

创业者要建“会学习的代理”,深嵌后台流程,按结果收费,像外包伙伴一样帮客户跨越J曲线低谷。

Inference by Sequoia栏目是一个讨论生成式人工智能、生产力发展等相关最新科技前沿领域的栏目,本文发布于2025年9月

两项最新研究更新了Brynjolfsson最初提出的生产力悖论,揭示企业和入门级岗位所面临的危机——以及初创公司的机遇。

20世纪90年代,Erik Brynjolfsson及其同事提出“生产力悖论”:尽管信息技术快速进步、电脑在工作场所普及,生产率增长却依旧乏力。该悖论指出,仅拥有新技术不足以推动生产力,还需组织变革、技能提升和业务流程创新等补充因素。

2025年,两篇新论文——MIT NANDA的《GenAI鸿沟》和Brynjolfsson等人的《矿井中的金丝雀?》——将这一悖论更新至生成式AI时代。它们展示了AI开始重塑商业和劳动力市场时取得的进展及新挑战。

跨越GenAI鸿沟

MIT报告提出“GenAI鸿沟”概念:5%的公司正从AI中获得显著价值,而95%却没有。尽管后者普遍使用ChatGPT、Copilot等工具。鸿沟并非源于投资或兴趣不足,而是未能将AI融入核心业务流程以产生可衡量的损益影响。报告列举失败的关键原因:

学习缺口:数企业AI工具静态,无法从用户反馈中学习、适应新场景或随时间改进。员工于是倾向用消费级工具处理临时任务,复杂关键工作仍靠人类同事。

试点到量产的鸿沟:许多公司试点AI方案,极少能规模化部署。仅5%的定制企业AI工具投产,常因工具能力与组织具体流程不匹配。

“影子AI”经济:缺乏有效官方工具,员工自费购买个人AI服务完成工作。这一“影子AI”揭示巨大未满足需求,也为用户真实需求提供线索:灵活、直观、易个性化的工具。

此情此景呼应1993年生产力悖论原文及Brynjolfsson 2019年提出的J曲线:80、90年代个人电脑普及未立即带来生产力提升,如今生成式AI广泛可用也未催生经济产出跃升。MIT报告认为,原因在于我们仍处于更大转型的早期,需要的不只是新工具,更是新的工作方式。

图片来源:Inference By Sequoia

AI对劳动力市场的首轮冲击

Brynjolfsson的“矿井中的金丝雀”论文用高频薪酬数据,细粒度观察AI转型初期的震颤。自生成式AI普及以来,软件开发、客户服务等AI高暴露职业的22-25岁早期职业者就业显著下降,AI用于自动化而非增强的岗位尤为明显。

该发现意义重大:首次大规模实证AI替代岗位;凸显AI对不同经验工人的差异冲击;AI尤擅复制初级岗位“书本知识”,资深员工的隐性经验型知识目前更具韧性。

这对未来工作启示深远:向AI经济转型并非简单人机替换,而是任务再分配的复杂过程,AI接手部分任务亦创造新任务,人类技能价值从编码知识转向隐性专长。

弥合鸿沟的行动手册

对AI创业者,两篇论文给出清晰指引:打造能生存且繁荣的企业AI应用,需超越hype,专注解决真实商业问题,兼顾技术创新与组织智能。要点如下:

专注学习,而非仅生成:MIT报告指出的“学习缺口”是最大机会。构建能从反馈学习、适应流程、持续进化的系统,将获巨大竞争优势。这意味着超越“提示进文本出”,打造真正“代理”系统,成为用户的持续协作伙伴。

为工作流而建,而非仅为用户:许多企业AI工具失败在于与现有流程整合浅薄。创业者须痴迷于客户真实工作细节,让产品无缝融入流程。这可能牺牲炫酷演示,却换来更实用、更有价值的方案。

拥抱“影子AI”经济:员工自费买AI并非威胁,而是机会。这是实时焦点小组,提供用户真实需求洞察。创业者应研究“影子AI”,指导产品开发。

瞄准后台:销售市场虽显眼预算多,MIT报告提示AI最高ROI可能在财务、采购、运营等后台。这些流程化、数据密集领域亟待颠覆。

像BPO而非SaaS思考:MIT报告称,最成功的AI买家把供应商当业务流程外包伙伴,而非软件提供商。他们要求深度定制、关注业务结果、真正合作。能做到的创业者将在企业市场胜出。

Brynjolfsson的悖论仍在,但已变形。GenAI时代,缺失的补充部分在产品内(学习、记忆、编排),部分在企业内(服务式采购、去中心化 ownership、结果指标)。内化两者的创业者,将把今日演示变明日护城河,终让客户的生产力在统计中显现。

AI革命非一次性事件,而是技术、组织、个体共同进化的漫长复杂过程。MIT与Brynjolfsson的论文为我们提供了此刻快照与未来路标。对AI创业者,启示在于:别只打造下一个伟大模型,而要打造能引领下一次经济转型的公司。

原文章:GPT-5 Leads a Wave of Major Model Releases that Redraw the AI Landscape

https://inferencebysequoia.substack.com/p/the-ai-productivity-paradox-high

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