情况变了,大厂"牛马",被迫用AI......

2026-04-03 | 来源: 定焦One | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

我的岗位是通信协议工程师，写代码只占一小部分，更多的时间是处理用户数据、分析系统日志等。以前分析用户手机卡顿数据问题时，有时候明明是运营商网络导致的问题，也要我们一点点排查，大量精力都耗在无效信息的筛选上。

现在，AI能帮我先快速定位并剔除无关干扰，让我专注在真正需要优化的地方。去年一年，我的整体产出提升很明显，绩效在组里排得比较靠前。

不过说实话，AI远没到能替代人的程度。它的日志分析准确率只有60%左右，必须人工复核。为了提升AI的能力，我们得不断写规则、优化逻辑。所以，我近半年的工作量是增加的。但这个过程本身就是在“教育”AI，让它服务于人。

这两年，我能明显感觉到公司招的人在变少，我觉得这背后肯定有AI的影响。身边有朋友准备换工作时，我都会劝他一定要恶补AI相关能力。同样的技术水平，会不会用AI，在面试和薪资上能拉开明显的差距。现在平台逼着你学，也是帮你提前储备了职业竞争力。

我始终认为，AI并不是用来代替人的，它是人和人之间一个新的竞争工具而已。

我们没裁员，

但效率必须提升3至5倍

Ming Lu ｜澳大利亚某上市公司CIO

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大厂只需要Token,不再需要活人(图

作为CIO，我可能是公司里最早一批“AI原住民”。

在公司正式确立AI战略之前，我已经开始高频使用AI工具。公司因为与微软有长期合作，很早就接入了Copilot，后来，又将Copilot与Claude整合进内部工作体系。毫不夸张地说，我现在几乎所有的核心工作都已由AI完成，效率翻倍。

但公司在内部推进AI工具的初期，并不顺利。

一开始，采取的是鼓励式策略，给所有部门和员工配备了近乎无限的Copilot使用权限和额度。但效果并不明显，甚至在软件开发和UX部门遇到了阻力。

这些团队并不是排斥AI工具，也愿意用AI做辅助性工作，例如写代码片段、生成设计草图。但他们普遍不愿意更进一步，比如，让AI介入核心的SDLC（软件开发生命周期）流程。这种心态可以理解，人们愿意让AI帮忙，但不愿被AI主导。

但是，在公司的战略框架里，只把AI当作语法检查器是不够的，我们要的是流程重塑。

因此，今年年初，我与CTO共同制定了新的AI战略：要求各部门在四月底前提交AI路线图，并设定了严苛的考核机制——每位经理需提交三个AI倡议（AI Initiatives），每季度按落地情况打分。我们还开始监控Token使用量，考核AI使用率，长期偏低者可能进入绩效改进计划（PIP）。

调整后，效果立竿见影。