最近刷到个事儿挺扎心，我一哥们儿在客服岗干了八年，上个月突然找我喝酒，说感觉自己快被淘汰了。
新人来了俩月，业绩比他还高，一问才知道人家用AI工具处理客户问题，回复又快又准，他那些年总结的"话术技巧""情绪安抚经验"，好像突然就没用了。
这事儿让我琢磨开了：AI是不是真的在瓦解咱们靠"熬资历"堆起来的职场护城河？
不止客服行业，现在不少地方都出现这种情况。
以前咱们总说"姜还是老的辣"，十年经验在手，走到哪儿都有底气。
可现在呢？AI像个不知疲倦的学徒，把那些老师傅的看家本领学了个七七八八，然后打包成标准化工具，新人上手就能用。
这么一来，老员工的经验优势被一点点磨平，这就是所谓的"技能拉平"效应。
哈佛商学院之前做过个研究，挺有意思。
他们观察了五千多个客服，发现用了AI辅助后，低技能员工的生产力直接涨了三成多，高技能员工反而没什么变化。
更扎心的是，新人俩月就能达到老员工半年的水平，企业倒是乐坏了，培训成本降了不少，但对老员工来说，这哪是技术进步，简直是"降维打击"。
为啥会这样？以前咱们总觉得，经验这东西是"私人资产"，你干得越久，攒的"独门秘籍"越多，就越值钱。
可AI一出来，情况变了，它能把那些说不清道不明的"隐性经验"，比如老师傅凭感觉调的机器参数、律师看合同的"直觉判断"，都变成可复制的标准化工具。
这么一来，经验就从"稀缺资源"变成了"公共商品"，供给一下子多了，价格自然就下来了。
有个叫Polanyi悖论的说法，以前总说"我们知道的比能说出来的多"，那些说不出来的经验最值钱。
现在AI把这句话给破了，就像制造业里，以前老师傅带徒弟，一个动作教半年，现在用AI把操作视频一分析，直接生成标准化流程，新人照着学，培训时间能缩短六成。
经验不再"跟着人走"，而是"跟着服务器走"，你说这对老员工公平吗？
不过也别太悲观，AI也不是万能的，它就像一把尺子，能把标准化的活儿干得又快又好，但遇到复杂情况、边缘案例，就容易"犯傻"。
这就是哈佛商学院说的"锯齿状前沿"，AI擅长的领域，经验加速贬值，甚至会变成"认知僵化"的拖累；但超出AI能力范围的经验，短期内还能保值，只是这个安全区正在越来越小。
那咱们普通人该怎么办？总不能眼睁睁看着十年经验变成"沉没成本"吧？我琢磨着，至少有三条路能走。
第一条，把经验从"执行层"往"判断层"迁，AI能帮你干80%的标准化工作，但剩下20%的复杂判断，比如风险评估、漏洞识别、特殊情况处理，还得靠人。
就像现在不少律师，不用自己埋头看合同了，AI先筛一遍，他们负责挑AI没看出来的坑。
从"干活的"变成"验收的"，这可能是个不错的方向。
第二条，主动给自己"练级"，别等公司培训，现在入门级岗位越来越少，传统"从基础干起"的路子走不通了。
不如用AI给自己建个"虚拟训练场"，让它生成各种复杂案例、疑难问题，你在里面练手。
比如程序员用Copilot生成代码后，别直接用，逼着自己分析哪里有漏洞、怎么优化，练的就是AI替代不了的"批判性思维"。
第三条，学会跟AI"搭伙干活"，而不是跟它较劲，把AI当成效率工具，而不是竞争对手。
就像资深开发者用Copilot写初稿，自己专注架构设计和安全校验；客服用AI生成回复模板，自己重点处理那些AI搞不定的"奇葩客户"，记住，最终决策权得握在自己手里，AI是助手，不是老板。
其实说到底，AI没消灭经验，只是重新定义了经验的价值，以前咱们拼"谁会干"，现在得拼"谁干得巧、判得准"。
那些能从执行经验里提炼出复杂判断能力、能跟AI协同作战的人，反而会在这场变革里活得更好。
职场从来不是一成不变的，从工业革命到互联网时代，每次技术进步都会淘汰一批旧技能，催生一批新能力。
这次AI浪潮也一样，与其抱怨"经验不值钱了"，不如早点看清趋势，把自己的"护城河"从"年限"换成"判断力"和"学习力"，毕竟，能在变化中保持进化，才是职场人最硬核的经验。
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