文 |有风
近帮前同事看产品经理岗位招聘需求，发现个有意思的变化。
以前JD里写的“熟练使用Axure画原型”，现在变成了“具备基础原型绘制能力者优先”。
反倒是“业务决策能力”“需求判断力”这些词，几乎每个岗位都标了“核心要求”。
这可不是个别现象，2025年年终行业报告里也提到，创意域招聘中“执行技能”的权重降了快一半，大家突然都在抢“会做决策”的人。
随着中国加大力度推广这种被视为经济加速器的技术，越来越多中国企业将AI应用于工作流程。咨询公司埃森哲5月的调查显示，226家中国企业中约53%表示正将AI融到多个工作流程中，比全球平均水平高出11个百分点。
长期以来，餐饮商家一直面临“恶评门槛低”“好评成本高”的困境。对此，扫街榜将在获得用户授权后，次引入支付宝芝麻信用体系，结用户信用等级为可信评价加权，并借助AI风控，有识别、过滤虚假和噪声评价。平台相关负责人表示，扫街榜的核心是通过用户的“行为+信用”确保无法刷分和榜单的真实可信，从而重新构建一套线下服务的信用体系。
到2030年，聚焦自主可控、深度赋能、国际先，在前期技术积累和场景验证的基础上，着力推动能源域人工智能用技术实现体系化突破与规模化落地。这一阶段更注重核心技术的自主创新与深度融应用，通过人工智能技术增强能源系统的安全、绿化和率，支撑我国新型能源体系建设。
这事儿不意外，上个月我亲眼见隔壁设计组用AI工具，输入需求后10分钟就出来了原型、UI稿和交互逻辑三件套。
要搁以前，这活儿至少得两个设计师忙两天。
手机：18631662662（同微信号）现在呢？AI把执行层面的事儿干了，人就得多琢磨琢磨别的。
AI把执行变成“基本功”，创意人该往哪走？
想起前几年制造业自动化那波，流水线工人担心被机械臂取代，后来发现真正被淘汰的是只会重复操作的人，活下来的都转去搞设备维护、工艺优化了。
客服行业更明显，AI处理80%的常规问题，人工客服反而更吃香了，因为他们能搞定复杂投诉、维护客户关系。
创意行业现在就类似，AI把“画原型”“切图”这些执行技能变成了“基本功”，就像以前学Word、Excel一样，是入行门票，但不是核心竞争力。
我之前带过个实习生，特勤快，每天加班画原型、写文档，以为这样就能转正。
结果试用期评估时和田隔热条PA66生产设备，导说他“只会正确地做事，不会做正确的事”。
当时我还不太理解，现在才算明白，AI能把“正确地做事”做到致，但“做正确的事”，也就是判断该不该做、为什么做，塑料挤出设备这才是人类该守的地盘。
什么才是创意人真正的“护城河”？
管理学大师德鲁克早说过，率是“正确地做事”，果是“做正确的事”。
基层岗位拼率，到了中高层，拼的全是果。
可很多人陷在传统认知里出不来，产品经理把“追进度、写文档”当业绩，设计师以“交付多少张图”论英雄。
这种以执行论成败的模式，在AI时代真的行不通了。
AI再厉害，有三件事它干不了。
一和田隔热条PA66生产设备，它判断不了需求对业务的意义。
比如一个新功能，AI能给出10种实现方案，但它不知道哪种方案对公司战略更重要，哪种能真正解决用户痛点。
二，它算不出“不做”的损失。
资源有限时，AI只能告诉你每个方案要花多少钱，却没法评估放弃某个需求会不会让竞争对手趁机抢占市场。
三，它不背锅。
方案错了，AI可不会站出来说“这是我的责任”，终拍板的人得承担后果，这种责任判断，AI学不会。
医疗AI就是个例子，影像识别准确率比医生还高，但终治疗方案还得医生定，因为医生要考虑患者的病史、经济状况，甚至伦理问题。
投资域也一样，量化AI能给数据模型，但基金经理得判断市场风险，决定什么时候进场、什么时候收手。
这些需要权衡、担责、结复杂现实的决策，才是人类不可替代的优势。
那怎么培养这种判断力？得从三个方面下功夫。
先学会用AI强化问题定义，让AI帮你梳理需求背景、用户反馈，你负责从中抓核心矛盾。
然后构建“业务-用户-技术”的知识网，产品经理别只盯着原型工具，多了解用户心理学；设计师也别光研究配，懂点基础代码逻辑，才能知道方案可不可行。
后，多练“方案砍掉测试”，假设这个需求不做，会发生什么？损失能不能承受？用这种逆向思维逼自己提升决策质量。
AI不是来抢饭碗的，是来解放我们的。
它把重复的执行工作接过去，我们就能腾出时间琢磨更重要的事。
未来的创意行业，一定是“AI负责可能，人类负责确定”。
与其担心被AI替代和田隔热条PA66生产设备，不如赶紧把自己从“执行者”变成“决策者”，毕竟，会做决策的人，永远有饭吃。
