#AI时代的工作 VS 传统时代的工作,有哪些不同?#

核心差异:传统工作重流程执行、经验积累,AI时代重核心能力、创新整合与AI协作,工作的价值重心从“完成事”转向“做对事、创造新价值”,AI成为重构工作效率和能力要求的核心变量。

1. 能力要求:从“单一熟练”到“复合核心”

传统:精通某一岗位的标准化流程即可(如新媒体只会写文案、运营只会做表格),靠重复操作和经验积累提升价值;
AI时代:基础操作被AI替代,更要求AI协作能力+核心创造力+业务判断力(如会用AI写初稿,更要能优化调性、结合热点做爆款;会用AI理数据,更要能解读数据、制定运营策略),单一技能易被淘汰,复合核心能力才是核心竞争力。

2. 工作内容:从“全流程执行”到“高价值聚焦”

传统:一个岗位要做从基础杂活到核心决策的全流程(如新媒体从找选题、写文案、做排版到理数据,全自己来),时间大量消耗在低价值重复工作上;
AI时代:AI承接80%的标准化、机械性工作(如选题参考、文案初稿、数据整理、基础排版),人只需聚焦20%的高价值环节(如创意策划、内容优化、粉丝共情、热点操盘、策略制定),工作效率提升,价值产出更精准。

3. 效率逻辑:从“经验驱动”到“数据+AI驱动”

传统:工作决策靠过往经验和主观判断(如选什么选题火,凭感觉;运营策略调整,靠经验),试错成本高、效率低;
AI时代:AI能快速整合数据、分析趋势(如用户喜好、热点走向、内容数据),工作决策更靠数据支撑+AI辅助,试错成本降低,且能快速迭代优化,效率和精准度远高于传统模式。

4. 职业成长:从“线性积累”到“快速迭代”

传统:职业提升靠时间熬经验,技能和认知更新慢(如传统新媒体人可能几年才摸索出一套运营方法),成长呈线性;
AI时代:AI成为高效学习和工具,能快速获取知识、练习技能(如用AI练文案优化、学数据分析),且工作中需持续适配AI新玩法、新工具,倒逼认知和技能快速迭代,成长速度由自身的学习和创新能力决定。

5. 岗位边界:从“泾渭分明”到“模糊融合”

传统:各岗位边界清晰,新媒体、设计、运营各司其职,跨岗协作成本高(如新媒体要做视觉,需等设计排期);
AI时代:AI能实现基础跨岗工作(如新媒体用AI快速做简单排版、出基础配图,运营用AI做简单数据可视化),岗位边界逐渐模糊,更要求跨岗基础能力,复合型跨界人才更受青睐。
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02-12 20:22
重庆大学 Java
字节暑期刚入职四天,因为是年前,所以很多正职都放假走了,也就没有给我分配mt,然后有一个老哥在我来的时候给我发了一个landing手册,然后还有关于部门业务的白皮书,还有一些业务代码。然后本人是java面的,进来第一次接触go语言 前面几天熟悉了一下go的语法和go的框架,可以读但是还不太会写,然后业务白皮书也看的很头疼,包括landing手册里要了解的很多东西说实话我看文档真的快看死了,一个嵌套一个,问题是我还完全不知道咋用这个我了解的东西,还有就是那个项目代码,那个老哥喊我去写写单测,熟悉一下go的语法,但也进行的很困难(这是我第一段实习,之前都是springboot那一套,真不太熟悉这个)想问问大家的建议,就是我从现在开始到在开年回来之前应该做些什么,我目前就一个想法 就是复现一个landing手册上的go框架小项目 就是相当于帮自己锻炼锻炼怎么写go 或者各位大佬有没有更好的锻炼go语法的建议还有就是大家都在说vibe coding,那我应该怎么锻炼自己使用ai的能力,感觉我除了给一些需求然后它给我生成代码,好像就没别的用法了,那些什么工作流、拆解、skill啥的都不知道从哪一个地方开始,包括我现在正在实习,不知道精力该怎么分配,去网上想找找关于agent开发的一些学习流程,说实话,众说纷纭,有的是从python开始打基础然后系统学那些rag prompt langchain mcp等等,有的是说直接找一个github上的ai项目然后反复问ai,我确实有点迷茫,恳求各位大佬能留下你们宝贵的建议,我一定认真反复深刻学习有一说一 我觉得字节饭挺好吃的!
Jasonnnnnn...:直接把项目代码喂给AI然后让它帮你分析,如果组里已经有一些流程图总结的话最好,没有的话自己画一个 Go的话其实只要把基础语法搞明白就行了,项目里很多都是直接让ai帮你写好然后自己稍微改下,不用学的特别深 ai的话,可以自己写一些md文件来搞点小东西,但除非你打算转算法,否则不用把rag langchain学的特别深,了解下就行了
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