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作者|程心
编辑|云天明 排版|李帛锦
“去年年底海马体制定了 2023 年执行证件照战略，马上 ChatGPT 就来了，Midjourney 做的比人抠图好多了，感觉要紧急战略调整了。”
“作为一个不太懂技术的产品经理，在免费 ChatGPT 的帮助下，短短几个小时完成了一段原始代码的读懂和优化，内容从 1800 多行到 300 多行，执行从 1 个多小时到 8 秒钟，效率提高了 520 倍。”
“我们给中小企业做 AI 系列工具的组合培训，一场大概 5 万左右，两个人 3 个月，营收估摸有 50 万。”
ChatGPT 的热闹，除了冰面上大佬们带资入场、大厂们轮番发布大模型开启一场大乱斗；冰面之下，职场人的改变，正如同穿针引线般，将 AI 时代与无数个体缝合地更加紧密。
据 Boss 直聘「职业科学实验室 CSL」数据显示，目前已经有 269 种职业明确表示希望求职者使用 ChatGPT，主要分布在计算机技术、运营、产品、设计、销售相关岗位中。传媒和市场相关岗位对 ChatGPT 使用熟练度要求最高，包括广告文案、活动策划、市场顾问等。
同时，ChatGPT 也创造了新的岗位，比如提示词工程师、语言模型训练师、ChatGPT 优化师等。该实验室预测，未来 ChatGPT 赋能的职业将会新增 424 种，其中有 7% 的职业将会要求应聘者能够灵活甚至精通 ChatGPT 的使用。
在 ChatGPT 的席卷之下，整个职场环境正在被重塑。回顾历史，新生事物在向下蔓延的过程中，总是存在两种截然不同的声音，相互碰撞，相互融合。为此，我们与多位大厂 PM、自主创业者、记者、研究员、程序员沟通后，试图还原出一幅真实的「ChatGPT 职场人生存图鉴」。
做 AI 服务商，我们用 3 个月赚了 50 万
如果你常常使用 AI 工具，混迹小红书和即刻搜索前沿教程，就一定看到过“小正”的身影。
在小正的主页，十分精细地解构了在特定场景下，不同 AI 工具的使用。和市面上一些单纯“卖工具教程”的培训有所不同，“小正”的帖子多以场景为重点，解决特定的问题，有时可能会同时使用几种不同的工具，这种最简单直接的方式让“小正”迅速破圈，一周之内在即刻涨粉接近 2000。
▲ 主页和帖子详情截图
事实上，“小正”的背后，是两位身在互联网大厂的年轻人：阿诚与小智。他们有着在 VC/PE 和咨询行业相同的经历，这让他们看问题的视角，往往是由上至下的宏观和框架式分析，对未来的独到判断和经过训练的高执行能力，让他们在去年下半年开始，就敏锐的洞察到了生成式 AI 的机会，以及不断思考自己能做些什么。
“已经很久没有什么新鲜事，让我这么心潮澎湃了。”阿诚感慨道。
这并不是阿诚和小智的第一次创业。在学生时期，小智便开始和几个朋友搞起了跨境电商。在那个 Shein 和 Shopify 都还没有火起来的时候，小智的团队便通过非标的商品，在一年时间内，把 GMV 做到了百万。
而在经历了 4 年在线教育从顶峰到快速衰落之后，2022 年，阿诚开始经营一项 Web 项目，涉及到 NFT 和游戏两个重要的方面。“在线教育是一个中心化的生态，在经历了一个高度中心化的决策后，直接导致了 100 万人的行业覆灭。但 Web3 是一个完全去中心化的生态，当时想个体在中间会有发展空间。但 Web3 毕竟太早期了，只有少数人能够聊上几句，创业过程中产生了巨大的孤独感和不被认同感。不过 ChatGPT 不同，这是一次大范围的历史性机会。”
在交谈的过程中，我们无时无刻不能感受到，这是两位一直处在时代风口浪尖上的“弄潮儿”。
而他们正在做的事，也并不只是“发发教程，吸引粉丝”这么简单。
“C 端的用户教程和粉丝只是我们的部分展示，实际上我们在自己的社交圈里，对一些公司进行集体化的培训，帮助中小企业通过 AI 工具来降本增效，这是未来核心的商业模式之一。”小智讲到。
据「自象限」了解到，目前，“小正”对中小企业的一次培训，过程在 1~2 天，收费在 5w 左右。同时还包括后续的长期服务和售后工作。
这并不是一个“拍脑袋”的结果，而是在小智和阿诚对当下生成式 AI 的创业机会仔细分析过后，发现的“属于普通人的创业机会”。
小智认为，当下存在着 4 类比较大的创业机会。一是大厂卷大模型和 AI Infra，抢做中国第一个 ChatGPT，那是 BATZ 和王慧文们的机会；二是通用大模型的行业与垂直化精调，做特定场景的专业模型，各行各业也开始动了起来；三是应用生态，不知道哪个细分领域会窜出下一个独角兽。
Ok，到这里，基本与「自象限」在《ChatGPT 创业启示录》上下中的判断一致，只不过，这三类创业机会都存在一个问题：创业门槛高，通用大模型>行业专有模型>应用生态，基本上将普通创业者隔绝在千里之外。
而阿诚和小智，想到了第四种，既打破了 AI 创业的高门槛，又找到无可替代的价值。
那就是做 AI 服务商。简单的来讲，就是成为普惠生态的建设者，打破大模型的高门槛与中小企业间的壁垒，让更多企业更快的通过 AI 能力降本增效。
在以往的经验中，尤其是中国市场，人在某些环节发挥效用不是机器能够替代的，就像是哪怕语音机器人再智能，我们依旧会习惯性的按“0”转人工服务。在中小企业的数字化环节更是如此。一直以来，中小企业都是数字化的深水区，核心原因就在于海量的中小企业的数字化水平参差不齐，需要更多的时间、耐心和方法论来灌溉。
如同数字化时代的诸多服务商一样，AI 时代，同样也需要服务商。
“我们判断，如果大厂做纯粹的端到端的服务，那他一定不可能形成大规模商业生态，中间需要大量的服务商去承接服务，微软的办公套件，PPT 和 Excel 的产品形态已经固化很久了，仍然需要有专业的培训才能上手，这是我们看到的机会。”小智讲道。
阿诚介绍到：目前在中小型电商行业，培训过后有立竿见影的效果，包括在电商营销、店铺装修等等环节，都能够利用 AI 工具快速完成提效，电商行业是应用落地的第一步，未来，“小正”积累各行各业的 Know-how 和解决方案，通过服务的形式，为企业智能化，打开一道新的大门。
“未来的五到十年，假设我们把商业世界比喻成肉眼可见的山川河流，我希望能够站在某一个比较高的山头上，看清楚下面山川河流的走势，并选择投身于其中的某一条。”
生成式 AI 的浪潮，或许就是 The Choosen One。
我用 ChatGPT，打破 35 岁职场焦虑
“我们公司已经成立了 AI 学习组，全员定期进行讨论和学习，尤其是开发团队，未来面向模型开发已经是确定的趋势了。”温妮对「自象限」讲道。
我想温妮的公司，或许就是“小正”培训的种子客户之一。
作为一名商业分析师，温妮的日常工作是宏观市场的分析，包括自己公司赛道中的竞品分析、用户使用情况，和数据建模。在这个过程中，常常需要 ChatGPT 的帮忙。
“在做市场分析的时候，我们往往需要大量的公开信息汇总和总结，这时候就会涉及到爬虫，比如你需要把那个网站的源代码、数据结构、是否动态、是否加密等信息告诉 ChatGPT，它会自动帮你把需要的信息都抓出来。”
“以前这个工作，一般都是让公司的开发去做，但是开发不一定时间正好，这中间需要配合，现在用了 ChatGPT 我可以自己搞了，小网站内容量不多的话，几分钟就爬完了，平均一小时爬 10w 是可以的。总的来说，以前半天的活，现在 10 分钟就搞定了。”
▲ 图源温妮拍摄爬虫过程图
那么，程序员的基本工作被 ChatGPT 做了，程序员会慌么？
为此，「自象限」特别询问了几个资深程序员，没想到结果出奇的一致：不仅不会慌，甚至还非常期待。
事实上，程序员的工作中，几乎有 70% 是重复的代码结构，20% 的二次创新，以及 10% 的绝对创新，如果 70% 的重复性工作都能被 ChatGPT 替代，那他们就有更多的时间投入到余下的 30% 中。
“未来基于 AI 原生开发的应用非常多，程序员们也应该进行自我革命，先用好工具提效，再进行创新创造。”一位 35 岁程序员对「自象限」讲到。
“不过，即便效率提升了，你的工作并不会从 8 小时减少到 6 小时，只会从 8 小时做 8 个任务变成 8 小时做 16 个。工作效率提高、工作市场不会减少。”温妮讲道。
当被问到“你认为不会用 ChatGPT 会被淘汰么？”的时候，温妮斩钉截铁的说：会。即便公司现在并没有明确的“换血指令”，但对 GPT 生成结果的判断、指令的下达更多基于人对市场的理解和多年的经验，这是另一种形式的大考。
在这场大考下，很难再浑水摸鱼。
另外，温妮认为，ChatGPT 反而能够打破 35 岁的职场焦虑和裁员魔咒。
“GPT 替代的基础工作刚好是一些职场小白和实习生发挥的价值，35 岁的人能够被替代，是因为年轻人更好学、更卷、更能加班，对程序员来说，那 70% 的代码都是一样写，且新老员工差距不大的前提下，公司往往会倾向用新员工，但现在 GPT 的性价比更高，比拼的是经验和决策能力，这一点是 GPT 能发挥多大作用完全取决于人的天花板，这是不可替代的价值。”
▲ 图源资本论
在这个近期处处讨论“35 岁职场教育”的社会氛围下，温妮的观点让人耳目一新。但如果说 35 岁能够靠经验端起饭碗，那压力也自然给到了年轻人这一边，除了更低的性价比，小白们还有哪些价值，这是需要思考的。
搞 AI 革新，让每个产品经理都能成为“张小龙”
92 年的阿凯，已经排在了 35 岁职场人队伍的尾巴。
但他却表现出了如同年轻人一般的探索力和好奇心。
从 2022 年 11 月份，阿凯几乎“泡”在 AI 工具里，并将它们贯穿进了产品经理工作的各个流程中。
到目前为止，AI 工具基本上替代了他工作中重复的部分。
比如写标准化的需求说明，往往只有一句话的需求，背后需要多个维度的展开才能和开发对齐。阿凯利用 Notion AI，将一句话转换为产品需求文档，再对需求文档进行简单修改，就能将原来半小时到 40 分钟的工作，简化到 5 -10 分钟。
再比如，产品经理提出一项需求时，需要调研评估，为什么要提出这个需求，用户市场调研如何？这些都可以通过大模型集成平台 POE 完成，阿凯只需要提出一个问题，变成解决方案，基本上能覆盖 99% 的问题。
另外，还有些更加繁琐的工作。阿凯的公司主要从事境外银行和金融服务，涉及到金融和数字，往往就会出差错。比如在 ebuy 的数据库中提取银行账号，这需要一定的经验总结和百分之百的正确率，将资料打包“丢给”ChatGPT 之后，它能够自动总结和抓取其中银行账号，又快又准确。
“在现在的趋势下，几乎所有工作都可以被 GPT 替代，但是它替代不了的是人类脑子里的主观情感，产品经理其实一个非常感性的角色，也有很多经典问题和很有意思工作，但由于被困在程序化的模式中，我们很少有经历能够兼顾。”
事实上，每个产品经理都渴望成为“张小龙”，都希望能够踏实思考的“产品经理的十条方法论”，但张小龙只有一个，能够在这个快节奏时代慢下来的人，并不多。
阿凯也坦言到，公司里对 AI 工具的使用十分微妙，老板很鼓励我们去做一些不同的尝试和探索，但一些年纪大的老员工，对此颇为抗拒。
“他们无法抵抗时代的到来，但他们能够尽力减慢时代改变个体的速度。”
在整个 AI2.0 的浪潮之下，有人借机找准切口赚钱，有人摇身一变成为了优秀员工，也有人成为了时代的遗珠，如同“诺基亚”般，坚硬且顽固的永远的停留在那个时代里，当技术变得普世化，我们发现，行业里的马太效应也在加剧。
如何积极应对，才是 ChatGPT 之下，真实的职场人生存图鉴。
▪ 文中配图来源于网络
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