## 450｜聊聊我最近看到的AI新岗位，知识库管理员和AI流程规划师

同学们，快刀广播站又开始广播了。

今天咱们来继续聊一个老生常谈但从没聊透的话题，AI到底会不会把人类的工作都抢走。

我们经常能在媒体上看到一种说法，说哪个职业又被AI取代了。但说实话，除了让人觉得焦虑，这样的讨论其实没什么实际用处。我自己的感受是，用AI用得越多，越觉得那些目标单一、重复性强的工作任务，确实挺容易被替代的。但如果说一个完整的人类岗位，AI要想接手，其实远远没那么容易。

举个例子，最近被讨论得最多的，肯定是设计师这个岗位。现在AI确实能帮忙出图、改图，甚至效率还挺高的。但问题是，前期的沟通才是最难的。你要把老板或者产品经理那些模模糊糊、甚至自己都说不清楚的需求，翻译成一套清晰的设计语言。这种理解和抽象的能力，目前AI还真干不了。

说到这儿，其实我前两天刚好刷到一条短视频，特别有启发，是微信营销专家润宇老师发的。他讲了一个特别重要的视角。现在大家总在担心AI会干掉哪些岗位，但别忘了，有句话说得特别好：上帝关上一扇门的同时，往往也会打开一扇窗。放在当下这个AI飞速发展的时代，确实有些岗位会慢慢消失，但与此同时，也会有一批全新的岗位被创造出来。

咱们不妨客观一点、冷静一点来想想，AI来了，到底会带来哪些以前根本没出现过的新工作？

润宇老师就拿他们自己的团队举了个例子，说起了两个新岗位，一个是“知识库管理员”，另一个是“AI流程规划师”。

今天，我想跟你聊聊这两个岗位，以及我对它们的思考。

咱们先来说说“知识库管理员”。

这个岗位简单来说，就是帮企业把自己的内部知识整理成一套AI能读懂的体系。因为接下来，哪个企业想真正用好AI，都得先搭建好自己的知识库。只有这样，AI助手才知道你到底是做啥的、和竞争对手比有什么不同，才能帮你干正事。

现在市面上常见的知识库工具，比如我们的Get笔记，其实上手门槛不高，功能也挺友好。可真正难的是，很多公司压根不知道该往里存什么内容。

你看，问题就来了：到底哪些东西是值得放进知识库的？这个选材很关键。

第二个难点是，存进去之后怎么整理。不能一股脑全扔进去，最后谁也找不着北。

最难的，是第三个问题——怎么调用这些知识。建知识库，不能像存网盘那样图个“我有”，关键得能在真正需要的时候，快速、准确地找到有用的内容。重点是不仅能定位具体文档的关键片段，还得保证提取出来的内容前后逻辑通顺。要是文档太多又没整理好，比如一个政策有三个版本，2000年的、2010年的、2025年的全混在一起，AI很可能把这三份内容凑一块儿，整出一个听起来有道理但其实胡说八道的答案。以目前AI的能力来看，这种“拼凑幻觉”还是挺常见的，确实还没法完全避免。

针对刚才说的这些问题，润宇老师的团队里就有两位同事，专门负责整理知识库。他们平时的工作，包括定期去检查AI生成的回答，发现有问题就立刻修正，确保留在知识库里的内容都是最准确、最靠谱的。

具体来说，这个岗位要做三件事：把资料录进去、分类整理好、还要不断打磨和校对内容。听起来像是后台工作，但实际上，干这活的人必须对整个业务非常熟，甚至得有一定的决策能力。因为你得知道哪些内容该保留、哪些该替换，这不是随便谁都能胜任的。

其实不光是润宇老师的团队，我们在得到也有一个类似的小团队，叫“知识管理部”。他们负责把各个部门沉淀下来的经验和案例，整理出来，变成其他团队能直接用的参考内容，沉淀下来，传递下去。

接下来，咱们聊聊第二个新岗位，叫“AI流程规划师”，有些团队也叫它“AI运营”。

这个岗位到底干嘛的呢？说白了，就是把原本由人完成的一项任务，拆解成一小步一小步的流程，再交给AI来各自处理。每个步骤，背后可能就是一个专门的AI在运转。

听到这儿，你先别急着想“我不会做智能体怎么办”，因为按这个发展趋势，未来这些工具一定会越来越傻瓜化，几乎谁都能搭出来。真正难的，其实不是技术，而是你能不能把自家的业务流程说清楚。你是不是能像讲解一套操作说明一样，把工作拆成一、二、三、四、五，每一步到底干嘛，交代得明明白白？这才是AI能不能真正帮上忙的关键。

举个例子，润宇他们团队有一个常规任务，就是在朋友圈发内容，宣传公司。

很多公司现在也用AI写朋友圈，但大多数人下指令就很简单，比如说“帮我写一条某某产品出货的朋友圈”。问题是，连一线销售接触了那么多客户，有时候都写不出一条真正打动人的内容，那怎么可能指望一个对你业务一无所知的AI写出爆款？

这时候，AI流程规划师就上场了。他们要做的，是把“写朋友圈”这个任务，拆成一小步一小步的环节。比如第一步，先确定要分享哪个客户案例。第二步，从这个案例里提炼出几个关键要素：人物是谁，业务是什么，用了什么产品，最后取得了什么成绩。第三步，再把这些元素拼成一个结构，也就是：客户当时遇到了什么困难，是怎么认识润宇团队的，润宇用了什么方法帮他解决，最后客户得到了什么样的结果。

你看，只要把逻辑梳理清楚，再把这个结构交给AI生成文案，现在的AI助手完全可以又快又准地写出一条吸引眼球的朋友圈内容。

这两个岗位，其实都不是随便招个新人就能胜任的。他们不仅要懂AI，更重要的是，对公司的业务要特别熟，尤其得清楚自家到底有什么优势。你只有真的了解业务，才知道该把什么交给AI、怎么交、交到什么程度。

润宇老师团队里的这两位AI岗位，也都是从原来的业务骨干转型过来的。

说到底，不管你是管理者，还是业务一线的老将，只要脑子里先有“怎么把AI落地”的这个思路，接下来的转型，反而是水到渠成的事。

当然，润宇老师团队的例子，属于知识型团队。但在AI大潮来了之后，不同类型的公司，也都可能会冒出一些以前从来没有的新岗位。

比如AI产品经理。以前只有那种十几个人的技术团队，才会配一个产品经理。但现在，很多公司都开始做自己的AI内部工具，这就自然衍生出一个新角色。

AI产品经理和传统产品经理最大的区别是，他不一定要去带领一个研发团队，而是要能拿着真实的业务需求，在AI的帮助下，直接搭出工具来用。所以过去那一套写文档、画原型的技能，在AI时代反倒没那么重要了。现在更吃香的，可能是那些以前做过技术、或者熟悉业务流程的人，他们只要会拆问题、会定义需求，完全可以转型做AI产品经理。

还有像AI落地师、AI培训师这样的岗位，也越来越多。因为AI工具做出来只是第一步，真正的难点，是怎么把这些工具推到每个员工手里，让大家都能用得顺、用得好。

这事难在哪儿？难的不是软件怎么点，而是要让一个在老流程里工作了十几二十年的人，改变原有的思维和节奏。这个“习惯的惯性”，往往比学习一门新工具还要难克服得多。

另外我也在想，随着AI不断深入，不同类型的企业里，肯定还会诞生出更多全新的岗位。

比如“AI行为分析师”。传统的数据分析师，是看报表、找规律、出结论。但现在AI的数据分析能力越来越强，很多时候它会直接生成一堆“看起来很有道理”的洞察结果。问题是，这些结果里有的是真有用的，有的可能是AI自己瞎编的。这个时候，就需要人来判断，哪些是AI的“幻觉”，要果断扔掉；哪些是人类没想到、但的确有价值的发现，可以拿来做决策参考。

还有一些企业，已经开始引入机器狗或者人形机器人，参与日常工作。这时候，不管是第一次训练机器人，还是后续的维护、调教、管理，都需要有人来负责。这背后，显然也需要新的岗位跟着一起长出来。

说到这儿，咱们再回到一开始聊的那个话题。这场AI革命，对大多数公司来说，早就不只是添几样新工具那么简单了。真正的挑战，不是技术有多难，而是组织结构和企业文化能不能跟得上。

在这波变化里，有些岗位也许会慢慢消失，但也有不少人，在用上AI之后，其实只是换了种工作方式。角色还在，只是做法不一样了。所以我特别建议，咱们每个人都可以在安静的时候做个小小的思想实验：如果哪天单位不在了，原来的工作不复存在了，那我们现在的经验、能力，加上AI，能不能创造出一条新路径？

欢迎你在留言区分享你的想法，咱们一起多琢磨琢磨。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025040914/1872800699285324112/040914.jpeg)
