AI 是越来越恐怖了，在互联网领域，那个岗位最不容易取代啊

现在 AI 是越来越强大了，不仅能写文案、做绘画、做设计、写代码，就连 3D 模型都能生成了，属于全能王了都。而小弟我理解的互联网领域的岗位有销售、设计、运营、产品、开发、、测试、运维、技术支持等岗位（如果还有其他岗位，老哥们帮小弟补充下）。在同等能力和背景下（不能算那些高级的、特殊的、有背景的、就是普通打工人的草台班子，毕竟大部分都是普通人）这些岗位在未来谁最不容易取代啊。小弟我这样理解的，如果有理解错，是我认知低，请求老哥们帮斧正。

我用 AI 输出，是给了我以下排序。从最不易取代到容易取代的排序为：销售>产品>运营>设计>运维>开发>测试>技术支持

销售：核心在于建立信任、洞察客户心理、灵活应对异议、处理非标准化场景。AI 可以辅助信息搜集、生成话术、预测意向，但面对高价值或复杂决策的客户关系，人类的共情、临场反应和长期维护能力仍不可替代。
产品：产品经理要平衡用户需求、技术可行性、商业目标，进行抽象思考与权衡取舍，还要在不确定环境中做方向判断。AI 可辅助需求分析、原型生成，但真正的战略定义与跨团队推动仍需人类综合判断力。
运营：运营需要结合数据洞察与业务理解做策略调整，涉及跨部门协调、活动创意、用户心理把握。尤其是品牌运营、增长运营，需要不断试错并解读模糊信号，这种“半艺术半科学”的判断 AI 难以完全胜任。
设计：基础排版、素材生成 AI 已能做，但原创概念、品牌调性塑造、用户体验细节打磨，需要人文审美与情境理解，AI 更多是辅助工具。
技术支持：标准化问答可被 AI 客服替代，但复杂场景排查、与客户共建解决方案、安抚情绪并维护关系，仍高度依赖人。
运维：现代运维涉及容量规划、故障根因分析、跨云环境管理、应急决策，很多情况是突发且信息不全，需要现场判断与经验积累。AI 可做监控预警和自动化修复常规问题，但重大事件处置仍需人主导。
开发：虽然 AI 能写代码、调试简单逻辑，但复杂系统设计、架构权衡、性能优化、跨系统整合、安全考量，以及理解业务本质来做出技术决策，仍高度依赖人的经验与创造力。
测试：重复性用例执行易被自动化替代，但探索性测试、边界场景判断、跨系统影响分析，以及结合业务背景的风险评估，仍需人工经验。

我自己也仔细的想了想，其实不能用取代来说，而是应该说不需要那么多了。比如虽然 AI 能大部分测试工作，但总是要有测试的，但是没有像以前那样需要那么多测试了，但是相对来说，AI 对销售岗位冲击比较小，从岗位需求来说，相对减少没那么多。

sillydaddy

2025 年 12 月 26 日

从第一性原理分析的话，
- 越缺少训练场景的，越难以取代；
- 让它试错的成本越高，越难以取代；
- 对它的产出给予反馈的成本越高，越难以取代；

销售的话，AI 或 robot 基本没有什么出场磨练的机会。当然，它也可以通过其他场景，来训练揣摩人的心理。
编程的话，功能性的反馈，很容易做到，在沙箱构成运行、反馈的循环就可以。
架构或设计，AI 的品味怎么提高，是个难题，因为你很难低成本的给到它反馈。强化学习很难走通。

从 Google 新出的 AlphaEvolve ，可以窥见端倪： /t/1132730