情況變了,大廠"牛馬",被迫用AI......

2026-04-03 | 來源: 定焦One | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

我的崗位是通信協議工程師，寫代碼只占一小部分，更多的時間是處理用戶數據、分析系統日志等。以前分析用戶手機卡頓數據問題時，有時候明明是運營商網絡導致的問題，也要我們一點點排查，大量精力都耗在無效信息的篩選上。

現在，AI能幫我先快速定位並剔除無關幹擾，讓我專注在真正需要優化的地方。去年一年，我的整體產出提升很明顯，績效在組裡排得比較靠前。

不過說實話，AI遠沒到能替代人的程度。它的日志分析准確率只有60%左右，必須人工復核。為了提升AI的能力，我們得不斷寫規則、優化邏輯。所以，我近半年的工作量是增加的。但這個過程本身就是在“教育”AI，讓它服務於人。

這兩年，我能明顯感覺到公司招的人在變少，我覺得這背後肯定有AI的影響。身邊有朋友准備換工作時，我都會勸他一定要惡補AI相關能力。同樣的技術水平，會不會用AI，在面試和薪資上能拉開明顯的差距。現在平台逼著你學，也是幫你提前儲備了職業競爭力。

我始終認為，AI並不是用來代替人的，它是人和人之間一個新的競爭工具而已。

我們沒裁員，

但效率必須提升3至5倍

Ming Lu ｜澳大利亞某上市公司CIO

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作為CIO，我可能是公司裡最早一批“AI原住民”。

在公司正式確立AI戰略之前，我已經開始高頻使用AI工具。公司因為與微軟有長期合作，很早就接入了Copilot，後來，又將Copilot與Claude整合進內部工作體系。毫不誇張地說，我現在幾乎所有的核心工作都已由AI完成，效率翻倍。

但公司在內部推進AI工具的初期，並不順利。

一開始，采取的是鼓勵式策略，給所有部門和員工配備了近乎無限的Copilot使用權限和額度。但效果並不明顯，甚至在軟件開發和UX部門遇到了阻力。

這些團隊並不是排斥AI工具，也願意用AI做輔助性工作，例如寫代碼片段、生成設計草圖。但他們普遍不願意更進一步，比如，讓AI介入核心的SDLC（軟件開發生命周期）流程。這種心態可以理解，人們願意讓AI幫忙，但不願被AI主導。

但是，在公司的戰略框架裡，只把AI當作語法檢查器是不夠的，我們要的是流程重塑。

因此，今年年初，我與CTO共同制定了新的AI戰略：要求各部門在四月底前提交AI路線圖，並設定了嚴苛的考核機制——每位經理需提交三個AI倡議（AI Initiatives），每季度按落地情況打分。我們還開始監控Token使用量，考核AI使用率，長期偏低者可能進入績效改進計劃（PIP）。

調整後，效果立竿見影。