涨薪25%本身不是判断依据;要看这个岗位是让AI替代你,还是让你离真实业务结果更近。前者会随普及贬值,后者才积累可带走的能力。
AI根据立正公开的文章和视频整理,不是他本人回复。重要的判断,请回到出处核对。
岗位价值取决于你离结果有多近
AI提效岗位有两种走向。一种是把AI当工具去压缩旧流程、生产更多报告和交付物,这类工作最容易随工具普及而失去议价能力——岗位本身先失去定价权,变化才会出现1。另一种是借AI跨过软件边界,让同一个负责人一直跟到结果,把点击、复制、同步交给AI,把目标、例外、验收留给人2。判断方法很具体:问这份产出完成后,下游会作出什么不同的决定或行动;如果多生产十份,真实结果不会更近,那它更接近代理信号2。快消公司里,如果这个岗位能让你直接接触消费者行为、渠道数据或真实成交,价值就更实;如果只是给内部汇报做自动化,贬值风险更高。
公司给的价格和你能带走的价值不是一回事
AI推演25%涨薪是公司对当前岗位的定价,它包含资本、品牌、渠道和组织系统的放大,不等于你个人能力的市场价3。游戏运营转过去,如果新岗位让你练的是问题选择、长期context、判断和交付,这些能带走;如果练的是某家公司内部流程的熟练度,离开系统后需要重新结算3。28岁担心35岁问题,核心不是年龄本身,而是核心能力是否还稀缺——当你一路拿高分时,要留意帮你拿高分的那个能力还是不是稀缺能力1。一个可以试的做法:入职前问清楚这个岗位半年后要改变哪个业务指标,以及谁为这个结果负责。如果答不上来,涨薪买的是你的时间,不是你的积累。
资料未涉及快消行业或具体公司情况,以上判断基于岗位与结果距离的一般关系,实际价值需结合该岗位的具体职责核对。
出处
- 1职场不再奖励表演式工作,晋升要对结果负责
讲岗位先失去议价能力再变化,以及核心能力是否稀缺的判断,适合评估职业不确定性。
- 2如何识别与消灭 fake work
解释如何判断一份AI提效工作是靠近结果还是生产代理信号,适合核对岗位价值的判断标准。
- 3年薪20万到300万,却越来越不敢停下来:高收入打工人的高配困局
说明公司给的价格与个人可带走价值的区别,适合理解涨薪不等于能力增值。
追问2026年10月6日
如果这个岗位主要是给内部做AI工具提效,怎么判断它会不会变成fake work?
判断标准不是岗位名称,而是这份工具做完后,有没有改变某个真实决定或用户结果;只停在汇报和交付物上,就可能是 fake work。
追到产出之后改变了什么
材料里的观点内部 AI 提效最容易长成 fake work 的地方,是每交接一次,原本的问题就被翻译成更容易验收的交付物:用户问题变成需求,需求变成功能,功能变成上线,所有交付物都按时完成,最初的问题却原封不动1。所以你可以问:这个工具做完后,下游会作出什么不同的决定或行动?如果多生产十份,真实结果会更近吗?说不清这项工作最后要改变什么,AI 只会更快地生产代理信号1。反过来,只要它让某个负责人跨过软件边界、一直跟到结果,就不算白做1。
高薪岗位的价值可能先于岗位消失
你担心的“随普及率价值流失”,在材料里对应一个更早发生的环节:AI 让写方案、做汇报、整理信息这些过去很费时间、也因此被当成能力证明的事变得便宜,岗位本身先失去议价能力,然后岗位变化才出现2。所以判断这个岗位,不只看它现在给多少,还要看它让你积累的是不是可带走的能力——问题选择、判断、交付、对结果负责,这些在 AI 变便宜后反而更稀缺3。游戏运营转过来做内部工具,如果只是把信息从一处搬到另一处、揉成一个 action,那部分搬砖类工作是最容易被取代的4。
先闭合一个小循环来验证
AI推演暂时改不了组织,可以先闭合一个小循环:做出改动,让真实用户使用,观察发生了什么,再改一次1。落到这个岗位上,你可以先挑一个内部同事的真实痛点,把工具做到他能用,然后看他的行为有没有变——比如原来要手动核对的东西现在不核了,或者某个决定提前了。如果做完只有一句“挺好用”然后没人再用,这就是一个值得警惕的信号。你练的不是多做一个项目,而是从判断一路负责到结果1。
材料没有针对内部 AI 提效岗位的具体案例,以上判断是从 fake work 的一般机制推出来的;你所在公司的激励方式会直接影响这个岗位会不会长成 fake work。
出处
- 1如何识别与消灭 fake work
给出判断 fake work 的核心方法:追产出之后的结果、闭合小循环、停做测试。
- 2职场不再奖励表演式工作,晋升要对结果负责
解释岗位价值为什么会先于岗位本身流失,对应你担心的普及率问题。
- 3年薪20万到300万,却越来越不敢停下来:高收入打工人的高配困局
说明高薪里哪部分是时代和组织给的价格,哪些能力才可能带走。
- 4Dreamer 妍妍:AI、设计、职业转型、副业、销售与意义
提供搬砖类工作被取代的具体描述,可用来对照内部工具岗位的日常。
追问2026年10月6日
那应该选择跳槽吗
跳不跳槽不是先决定的事;先看你现在这份运营工作里,有多少是能被AI替代的搬砖活,再判断换到哪能让你离真实结果更近。
先分清你怕的是岗位贬值还是能力贬值
你担心游戏运营随普及率流失价值,这个担心有依据:AI 让工作证明变便宜、现实检验来得更快,岗位会先失去议价能力,然后岗位本身才变化1。但贬值的是“搬砖类”工作——把一处信息搬到另一处、揉成一个交付物,这类活最容易被取代2。真正决定你职业寿命的,是你有没有在做离真实用户结果更近的事。如果现在这份运营里,你还能定义问题、跟到结果,那它贬值得慢;如果每天主要是同步、汇报、走流程,那换公司也未必解决。
跳槽前先看新岗位让你离结果更近还是更远
AI推演判断一个机会值不值得去,不看涨薪多少,看它让你离真实结果更近还是更远。每交接一次,原本的用户问题就被翻译成更容易验收的交付物,交付物都能按时完成,最初的问题却可能原封不动3。所以你可以问:这个岗位做完之后,会改变哪个真实决定或用户行为?如果答案只是产出更多报告和工具,那它可能只是换了个地方做 fake work。反过来,如果它能让你从判断一路负责到结果,哪怕钱少一点也值得考虑——立正自己两次跳槽时钱都不是主要考虑4。
没试过跳槽,先做一次低成本试探
AI推演你还没试过跳槽,不必现在就赌上全部。可以先投几份你真正感兴趣、而不是只看薪水的岗位,去面试。面试本身是高质量交流,也能让你知道自己在市场上是什么样子4。投递本身是概率游戏,命中率可能很低,但这个过程能给你真实反馈:市场认不认你现在的经验,你缺的是哪块能力。拿到反馈再决定要不要跳,比现在空想大环境更靠谱。
资料没有针对游戏运营或国内35岁门槛的具体判断,以上是通用机制的应用;实际跳槽结果还取决于你的具体经验和市场情况。
出处
- 1职场不再奖励表演式工作,晋升要对结果负责
讲岗位先失去议价能力再变化,适合核对你对职业不确定性的担心。
- 2Dreamer 妍妍:AI、设计、职业转型、副业、销售与意义
讲搬砖类工作最容易被取代,适合核对游戏运营里哪些活会贬值。
- 3如何识别与消灭 fake work
讲清怎么判断一份工作是不是在制造交付物而非真实结果,适合核对“新岗位值不值得去”。
- 4跨赛道跳槽的经验|跳槽的最佳时机?|如何选择职业4/4
立正讲自己跳槽时钱不是主要考虑、面试当交流,适合核对跳槽该怎么起步。
- 5简历都被 AI 改得越来越像,招聘为什么反而更失灵?|Jobright联合创始人Ethan
可回到原文核对这部分判断
你也有想问的?
卡住的时候,问问立正:回答附有出处,可以点回原文核对。
也可以接着问:
别人还问了
- 有个投资人讲 alexzandra wang
最直接的是周楠那期访谈,标题就点明他讲 Alexandr Wang 为什么是顶级创始人;片段里还提到 Scale AI 在 2021 到 2022 年因自动驾驶降温而客户变少的转折。
- 找到10%高价值的工作,但是在AI时代,对于data scientist来说,高价值的工作是什么呢?我觉得我之前很多的高价值的工作现在都没有价值了,而且留不下来,而且别人不会觉得是我做的。
AI 让“处理信息”这件事变便宜,所以数据科学里原来值钱的分析、建模、报表正在贬值;新的高价值位置是判断该做什么、把模糊问题变成可执行系统,并对结果负责。
- 为什么个体AI用的很好但是整个公司团队没有上来?
个人用得好,是因为他一个人就能把背景、判断和反馈闭环起来;团队上不来,是因为这些能力散在每个人脑子里,组织结构和激励又没跟着改。
- 职业院校实训科教师(体制内)+ 个人开发者/IP 运营者。想请您诊断我这套工作流架构:① 最脆弱、迟早出事的一环是什么?② 最过度建设(投入产出最差)的一环是什么?③ 如果只能再做一件事,您建议做什么?
最脆弱的是学生数据与云服务混用的那条链路;最过度建设的是多设备、多模型、多平台的全互联架构;如果只做一件事,先给「学生数据不可上云」划出一条可验证的物理边界。
- 我每天很忙,但不知道工作有没有价值,怎么识别 fake work?
识别 fake work 的关键不是看你有多忙,而是追问:这份产出完成后,下游会做出什么不同的决定或行动?如果多生产十份,真实结果也不会更近,那它很可能只是让你感觉在前进。
- 如何看待国内办公场景workbuddy爆火和AICG盛行的短剧,对我们这些使用原生agent的开发者有什么建议。
办公场景的AI工具和短剧爆火,说明AI正在把“生产内容/代码”的单价压到很低;对原生agent开发者来说,越靠近“为结果负责”就越难被替代,光会调工具本身不构成壁垒。