2026-09-22 · 产品老曾：AI工具怎样进入业务，岗位与分工怎样变化

老曾与Alex讨论AI给公司分工、岗位和管理带来的变化。对话从大厂内部竞争，延伸到企业落地、跨境电商、律师财务客服、FDE与管理者的实际工作。

一、技术变化会改写分工，先看自己能做出什么

直播谈到，AI让过去较固定的岗位边界开始变化：产品可以借工具更快做原型，研发也可能直接理解业务需求、推进方案，设计、前端等环节的协作方式随之变化。Codex是对话提到的工具之一，重点在于缩短从想法到可展示结果的距离。

老曾把新技术概念看作组织调整的机会：有人借它扩大职责，也有人等上层把所有任务拆完再行动。内部竞争有时争的不只是市场份额，而是整块业务应由谁负责。

两位也谈到前端、测试、内容审核和基础设计受到的冲击。基础图片由AI生成后稍作修改就能使用，图到界面、再到前端代码的链路变短，产品可以更快拿出高保真原型；研发在代码效率提高、产品需求却迟迟拆不出来时，也可能直接去理解业务、发起尝试。

赛马和尝试需要资源及业务条件。内部竞争有时很激烈，但理解变化的落脚点，仍是自己能解决什么业务问题，而不只是给工作换一个热门名字。

二、减员不全是AI替代，还要看业务和投资去向

Alex先区分了两件事：有些业务发展空间缩小，公司又需要买芯片、建机房，边缘业务因资金和经营取舍而收缩；另一些与模型、框架相关的业务还在扩张招聘。不能看到减员就直接推断为AI已经替掉同样数量的人。

他们也谈到，使用AI后，公司的产出期待可能跟着提高，而不是员工自动多出闲暇。对代码量、工作量几倍增长的说法，是现场对高强度环境的形容，不是各公司统一指标。

三、跨境电商为什么容易接入AI

讨论中的典型链路是找热点商品、分析平台销售数据、盘国内货源和供应链，再生成推广物料。亚马逊、Temu、Shein等平台的数据主要在线上，相较线下逐个拜访，采集和分析更容易接入现有数字化流程。商品热度可以辅助选品、重新设计、找白牌供应商，比价和跟价也有自动化空间。

但交付未必是一个丢给客户就独立运行的软件。Alex讲到一些AI落地团队采用类似电商代运营的方式：工具做一部分，仍由人介入处理和检查，承接客户外包出来的业务环节。

当大家都开始用AI，工具带来的效率优势可能缩小，资金、销量、供应链议价仍很重要。量大的经营者能谈更好的拿货条件，甚至包工厂、包产线；不能把接入AI本身当成持续利润的保证。

四、看具体任务：法律、财务、HR和客服的变化

法律场景中，Alex提到大律所本地部署模型，用来阅卷、出法律文书、梳理证据链；第三方供应商也会把文书识别、处理和流程管理做成产品。老曾另从传统咨询和律所的专业收费方式分析，效率提升太快、过程太透明，可能与部分机构习惯的收费呈现发生冲突。这是对商业模式的讨论，并非所有律所的统一做法。

财务中的记账、共享中心基础任务，与资金规划、从财务角度看业务不是同一类工作。HR也包括招聘、薪酬、组织文化、业务BP等多个方向。两位讨论者更担心规则和数据处理较集中的任务，同时认为需要处理业务、人和责任的岗位仍有不同空间。

讨论还区分了中台偏数据分析的BP，与子公司、业务一线需要持续沟通、了解团队和推动事情的BP。老曾认为，原来人员配得过多的团队，即使用AI后仍需要这些工作，也可能减少配备；他用一个人从服务四百人扩到八百人、一千人，或同时支持两到四个团队作例子。这里说的是服务范围和效率要求的变化，不是一个岗位名称自动保住编制。

客服乙方可能从卖人力席位，转向提供人加AI的服务包或客服产品；甲方普通客服、高端客户服务也有不同要求。银行的大众客户服务与企业、高净值客户关系同样不能混在一起。游戏运营等场景，则要先比较AI成本和实际效果，不能假定用了就更便宜、更好。

他们也提醒，任务能被工具承担和员工是否离岗，还隔着机构的人事安排。老曾以部分国有银行校招和安置要求作对比，强调不同银行不能一概而论。

这是一组任务和业务条件的分析，不是一张各行业依次被淘汰的排名表。

五、FDE不是一个人包办企业转型

两位讨论者把FDE拆成几组要求：能向老板解释业务诊断；懂硬件选型、已有系统对接、AI输入输出稳定性和人工介入边界；又能推动各部门配合。老曾将国内一些岗位类比为运维实施、咨询顾问、项目经理和产品方案的集合，认为把所有要求压给一个人很容易变成许愿。

他的一个建议是，让较懂各环节的项目负责人，配合懂AI研发和工作流的工程师、理解业务的分析师，三人一起做。在小BU或单个部门，可能有机会推动；如果涉及整家公司组织和信息流，仍要有老板支持，不能只给一个职位名称就要求外来人员解决部门墙。

招聘也应看实际工作：有的岗位是驻场实施、做局部AI提效，必须熟悉项目、能推动事情，也要接受出差和现场压力。职位叫FDE，并不自动说明有相同薪酬、权限和发展空间。

六、售前、行业产品和驻场岗位，先问下一步在哪里

直播把长期驻场的FDE，与行业售前、行业线产品经理作比较：工作常在客户现场，离公司内部任命和管理沟通较远；如果组织本来扁平、客户项目又彼此独立，即使干得好，也可能缺少下一层管理岗位。

老曾举的是负责人下带二十人、却不再分组的情形，并谈到转管理、转中台业务等可能方向。选择岗位时，要看清真实组织和晋升路径，不能只被一个热门名称吸引。

七、管理还在，市场、财务和员工进展都可以用AI辅助

老曾谈自己使用AI辅助管理的场景，包括市场研究、跟踪竞争对手、员工进展、财务分析，以及税务和法律信息整理。它们不只是写一段文案，而是把信息收集、梳理和日常跟进中的部分工作交给工具。

这不等于管理消失。团队仍要处理目标、协作、流程和复杂决定，只是管理对象和方法会变：既要协调人，也要安排AI参与的工作。原来依靠部门墙和信息过滤维持的中间层，可能受到影响。

“每个人都要管理AI”，指的是安排任务、提供信息、判断结果这些工作方式的变化。工具能承担一部分收集和整理，人仍要理解业务、作决定并推进合作。