自下而上到自上而下：AI 正在被谁使用？

其他行业我不知道，在计算机行业，AI 已经成为了最热的关键词，什么话题都可以沾上 AI。

本文只谈大语言模型。

我认为在当前，对 AI 的使用，正在经历一个明显的拐点：

从自下而上，走向自上而下。

与此同时，一种不太健康的情绪也在蔓延——浮躁。

一、打工人的外挂

那时候的 AI，是自下而上的。

写代码的人，用 AI 补全函数；

写文案的人，用 AI 起草初稿；

做测试的人，用 AI 生成用例。

没有 KPI 的要求，没有老板的推动。

每个人只是偷偷地，在自己的位置上”变快一点“：你多写了点代码，我少加了点班。

没有人焦虑，反而是兴奋的。

AI 带来的，是一种很纯粹的正反馈：

我更轻松了，公司效率也更高了。

甚至很多人愿意自费购买更高级的 AI 工具，只是为了让工作更顺一点。

那是一个个人和组织利益短暂一致的阶段。

二、管理层的利刃

当 AI 的能力被验证之后，它便不再只是一个工具了，而成为了一个组织变量。

接下来发生的事情，并不新鲜：

• “一个人可以顶两个人”
• “这个岗位是不是可以优化？”

KPI 开始要求应用 AI，管理层开始自上而下推动 AI。

于是，逻辑悄然发生变化：

从「我用 AI 提效」 变成「公司用 AI 重新定义你的价值」

有人说，Vibe Coding 让程序员变得浮躁了，不再精心设计代码。

但在我看来—— 浮躁的未必是写代码的人，而可能是看报表的人。

三、“赋能工具”还是“压缩工具”

AI 有两种用法：

1. 赋能

• 减少重复性工作
• 帮助完善边界
• 给人更多时间思考
• 提升能力上限

2. 压缩

• 减少对人的价值判断
• 压缩人力成本
• 提高考核标准

我认为：

很多团队，正在用“压缩”的方式使用一个本该“赋能”的工具。

表现也很直接：

• 裁员
• 减少正编
• 扩大外包

AI 被引入组织后，并没有带来“人的解放”，只是强化了“人的可替代性”。

四、虚伪的“长期价值”

很多管理者都会说一句话：

“要做有长期价值的事情。”

然而：

• 项目复杂 → 找老员工
• 成本压力 → 裁老员工

当“长期价值”的承载者本身被不断清理，这句话就变得有些讽刺。

“降本增效”很快就变成了“降本增笑”。这种事情早已屡见不鲜。

五、隐形加压

AI 带来的严重问题不只是裁员，还有另一件事：

不裁你，但让你变成“两个人”。

表现为：

• 工作量增加，HC不变
• hc不变，但配置降低
• 排期缩短，工时变长
• ”不是有 AI 吗“成为默认前提

这种状态比裁员更消耗人。它不直接触发反抗，而是像温水煮青蛙一样慢慢消耗。

以我浅薄的见解，这种提效，从长期看导致人才流失、创造力下降、组织信任崩塌是必然的事情。

六、个体的选择

AI 的趋势不可逆。在行业整体的管理能力跟上 AI 时代之前，这种状况也不可能缓解。

所谓“你可以不喜欢，但你躲不开”。

作为大海中的一颗小水珠，个体该怎么面对？

1. 积极拥抱 AI

AI 不是坏东西。

现在已经是 AI 的时代，未来大家会像离不开手机一样离不开 AI。

不管什么行业，都要学会利用 AI。

拥抱 AI 不只是为了工作，同样是在学习和适应一种新的生活方式。

2. 不要把公司过度内化

尤其是在大厂。

一个超级复杂系统的运转，最重要的莫过于标准化，让每个人的工作都像“拧螺丝”一样，降低”人“的影响，让每个人都尽可能“可替换”。

公司离了谁都转，这是设计目标，因此不必高估自己的影响力。

当你加班的时候，想想有没有加班费，工资涨了多少，头发比去年秃了没，体检报告结果怎么样。

当你想努力做出成果晋升的时候，看看你身边比你级别低的人有多少能力比你强，比你等级高的人有多少能力比你弱。

当然，还是要保质保量完成本职工作，这也会给自己带来价值感和成就感。只是说，不要用“归属感”，去承担“系统性的成本”。

3. 具备随时离开的能力

不要默认自己会：

• 在一个城市待一辈子
• 在一家公司干一辈子
• 甚至做同一种工作一辈子

这个时代，稳定本身就在消失。越是年轻的人、越是在大的城市，“稳定”消解得更快。

唯一相对稳定的，是你的适应能力。

当你具备随时离开的能力，你才真正拥有选择留下的权利。