本期要点：Agent时代，不想当“老板”的员工不是个好员工
你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。
当一个时代离你而去时，不会向你打一声招呼。
3月12日，《纽约时报》的一篇文章，用极其令人焦虑的标题给所有程序员敲响了警钟，《程序员之后的编程：我们所熟知的计算机编程的终结》。
作者采访了谷歌、亚马逊、微软及多家创业公司的70多位开发者，揭示了AI浪潮中的一个细节，那就是在AI渗透率最高的行业中，年轻人的就业率暴跌，但资深员工岗位却没受什么影响。
为什么AI让新人无处可去？如果你不在软件行业，但也担心自己被AI淘汰，这个问题同样值得认真思考。
Claude Code项目的负责人鲍里斯·切尔尼
文章中最令人印象深刻的，是Anthropic公司Claude Code项目的负责人鲍里斯·切尔尼，他表示从去年11月起，就不再手写一行代码，所有代码由AI自动生成。他对着手机口述需求，10个AI Agent同时工作。这也让他成为团队里写代码最多的人。
此外，很多外行也受益了。比如文中介绍一位法国的印刷厂经理，不懂代码，却用AI为自己公司开发了定制软件。
硬币的另一面则很残酷，过去，公司会雇佣初级开发人员做些入门级的工作，可现在这些工作AI都能干了，公司为什么还要雇新手？于是，入门级的程序员岗位一直被削减。
再结合最近的裁员潮，这个问题就显得更加严峻了。
2026年，才到2月中旬，全球科技行业就有超3万人被裁，仅亚马逊一家就贡献了1.6万人。而且，这不是简单的周期性裁员，而是一场AI引领的趋势性变化，因为许多科技公司利润还在涨，但裁员人数却不降反增。
这些现象说明什么？我们认为，这种分裂的状况，表明Agent时代，会具体做什么没那么重要了。未来十年，职场不会简单分为“会被AI取代”和“不会被AI取代”的人，而是分为“能当老板”和“只会当工具”的人。
Agent替代执行层
首先，旧的职业安全逻辑正在失效，工作的价值也在转移。
做一个简单的诊断，你每天的工作有多少时间花在具体的事务之中？比如查资料、写报告、整理数据、编写代码、制作PPT等等。
如果你的答案是50%以上，就要注意了，因为这些工作恰恰是AI最擅长的自动化的部分。
（麻烦花十秒，点一下两个问题，一起来看看Agent时代大家都是什么样？）
工作的价值链条由四个环节构成：定义问题、设计方案、执行任务、验证结果。过去我们强调“熟能生巧”，是因为具体的执行占据了大部分工作时间，“手快”的员工能极大提升整体的工作效率。
可是，Agent来了，并开始替代人类的执行过程。Anthropic内部数据显示，使用Claude Code后，执行任务的时间成本趋近于零，人均工程产出提升了150%。
执行环节的贬值，已经在编程领域发生，未来这个情况还会逐步扩展到其他可流程化、有明确评判标准、能数据化的各项工作中。
这意味着，假如你还在为自己的执行力和技能水平洋洋得意，也许再过两年，你就会处于极度的危险之中。
例如，过去一位市场调研的专员，或许每天花4小时查资料、2小时做数据分析、1小时整理报表，剩下1小时开会和总结。如果他做得足够快和漂亮，就有机会晋升。
如今，OpenClaw和Claude cowork只需10分钟就能完成市场调研和竞品分析，并自动整理数据、生成报表，甚至自动把报告发给其他同事并收集和整理反馈。
曾经8个小时的工作被AI大幅压缩，人的手速快不快压根不重要，反正都比AI慢多了。
而且新问题也来了，这些AI工具的门槛很低，大家都能快速上手，那么你的不可替代性在哪儿呢？如果你的回答是，没什么不可替代性，那你就有很大的可能性被AI替代。
新人哭、老人笑？
那该怎么办？我们认为，人人都要回答下面两个问题。
为什么年轻人就业困难？
就是因为入门级任务高度标准化，重复性高，规则也清晰。说白了，这些岗位设计之初，就是想着是个人就能干。可刚好，这些AI也能干。过去新人通过做琐事积累经验，进入行业的道路，就被AI给切断了。
但为什么有经验的员工却基本不受影响？不是说好了AI时代，经验不重要吗？
因为准确来说，这里所谓的经验，是指判断和洞察。
资深员工的核心价值早已从“怎么做”转移到了“做什么”和“做得对不对”。具体体现在行业洞察、风险识别、资源协调这些AI难以替代的能力上。
比如当你做了多年咨询，写过大量报告，自然就知道怎么了解客户需求、什么问题值得问、什么数据可信、什么结论能落地。最终也就体现在了什么报告被客户采纳的概率更高。
这些经验无法通过单纯的执行来积累，而需要你刻意的总结和沉淀，其中的要领往往只能意会、难以言传。
只不过，以前你指挥实习生完成具体的工作，现在你指挥AI来干。
去当“老板”
所以，借用“不想当将军的士兵不是好兵”这句老话，我们想指出的是，Agent时代“不想当老板的员工不是个好员工”。
原因也很简单，既然工作中执行的部分注定将被AI替代，那么会定义问题和判断结果质量的人才能保住饭碗。
这里的“老板”不是具体的头衔，而是基于思维层次的定位。
一个人如果只会被动等待上司分配任务，并且说一步做一步，这就是典型的“员工思维”。而另一个人会自己洞察需求、拆解任务、分析哪些问题重要、成功标准是什么，并自己提出执行框架，指挥AI工作，那么他即使还在“员工”的位置，也已经拥有了“老板思维”。
Anthropic的鲍里斯·切尔尼就是这样的代表，他能指挥10个AI Agent写代码，不是因为他会操作这么多Agent，而是因为他知道需要什么代码、懂得好的代码什么样。这靠的是多年积累的洞察力和判断力。
可是，现在初级工作AI都做了，新人们连积累的机会都没了，该怎么办？
那就是抛弃旧的职业发展路径，从现在开始主动创造练习场景，培养“老板思维”。
哪怕还没有所谓的工作，也可以立刻开始用AI完成个人项目，比如搭建一个小型应用、完成一份行业分析报告、运营一个自媒体账号。
你只负责洞察需求、定义任务、审查输出、验证标准和反馈意见。
在这个过程中，你会不断发现AI哪里错了、为什么错、如何改进，而老板其实也就是这样练出来的。同时，你的作品集和完整的工作闭环，就是你能当好老板的最好证明。
最后也想问你一句，如果你来到我们公司应聘，你将如何证明自己会用AI呢？
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