AI 抢走的初级岗位，靠什么抢回来？

前几天，跟一位做营销运营的朋友喝茶。

他管着一个十几人的 Martech 团队。聊到招人，他说了一句话，我记到现在：「现在招人，我只要熟的。初级岗，一个都不放。」

我问为什么。

他说，以前一个初级分析师进来，慢慢带，三年就能顶上用。现在，AI 把新人该干的那一层活全干完了。没人干杂活，也就没人有机会从杂活里长出来。

我不是不想带新人。我是没时间陪他犯错了。

这句话让我心里咯噔一下。今天想跟你聊的，就是这个事。

什么叫学徒制？

先把概念说清楚。

什么叫学徒制？就是别把新人当「即插即用」的零件，而是当一块需要淬火的钢：给他真实任务，给他导师，给他试错的空间，让他在干中学，把判断力一点点磨出来。

像老木匠带徒弟。徒弟的手艺，是跟着师傅废了三十根木料之后才有的。

那问题来了：AI 时代，谁还有耐心当这个师傅？

一个反直觉的事实

很多人觉得，营销技术这行是吃 AI 红利的。天天摆弄自动化工具，AI 越强，这行越值钱。

对了一半。

过去十五年，营销技术和营销运营（MOps）确实吃了工具爆炸的红利。营销技术版图从一百多个工具涨到上万个，岗位跟着水涨船高。你学一个平台，考一张认证，就能敲开一扇门。

但是，停了。

今年最新一期营销技术版图，Scott Brinker 和 Frans Riemersma 做的那份，净增长掉到了大约 0.79%，几乎是原地踏步。行业里管这个叫「peak martech」：工具的扩张，见顶了。

工具见顶，跟着工具长出来的岗位，也就见顶。

雪上加霜的是另一组数字。今年 8 月，斯坦福的一支团队发布数据：受 AI 冲击的岗位，被扰动的程度，比其他岗位高出 19%。

19%，听着不算狠？

你想想看，19% 是平均数。平均数背后，被砸得最狠的是初级岗。为什么？因为初级岗干的，恰恰是 AI 最擅长干的那层活：整理数据，写初稿，配流程，跑报表。

大规模裁员会上头条。但真正杀死初级岗位的，往往是慢增长。增长慢下来，公司就不放新的入门名额，老人多干一点，新人进不来。没有头条，没有热搜，门就这么悄悄关上了。

没错，十年前，学计算机是「金饭票」。今天，这句话还敢说吗？

营销技术，别以为自己能例外。这行天天跟 AI 打交道，对 AI 的暴露程度，比绝大多数岗位都高。不做点什么，下一个受冲击名单上，就有我们。

AI 拿走的，是最贵的东西

说到这儿，得把问题的根挖出来。

AI 从营销新人身上拿走的，到底是什么？

表面上看，是杂活。数据清洗，报表配置，内容初稿。

根子上，是犯错的机会。

你想想看，我们这代营销人的判断力，是从哪来的？是从无数个搞砸了的 campaign 里来的。第一次配自动化流程，手一抖，给十万用户发了两遍邮件，脸都绿了。第二次，就知道先小范围灰度。第三次，闭着眼睛都知道哪里会出岔子。

判断力，就是这一堆犯错沉淀出来的。

你没办法绕过基础功，直接长出判断力。就像没办法不学爬，直接会跑。

现在 AI 把这一层全包了。新人第一天上班，AI 就把初稿写好、流程配好、报表跑好。看起来效率起飞。实际上，年轻人失去了搞砸的机会。

没有搞砸过的职业，长不出专家。

这不是我一个人的担心。Gartner 的分析师 Meaghan Kelly 说过一段话，大意是：传统的渐进式培养，在 AI 环境下已经不管用了。你不能指望新人靠日常琐碎的活儿慢慢攒技能，你得主动搭好支撑结构，让他们在职业生涯很早的阶段，就能干那种复杂、需要判断的活。

注意，她说的是「你得搭结构」。等不来，悟不出来，只能搭。

怎么搭？这就要说到营销技术圈的老本行了。

为什么偏偏是营销技术圈该干这件事

全世界这么多岗位里，营销技术圈可能是最有资格做学徒制的。

为什么？

因为我们干这件事，已经干了十五年。

营销技术这行，本来就在不断自我推翻。十五年里，多少岗位生出来又变形：先是平台专岗，精通某个工具，靠一张张厂商认证往上爬；后来变成全栈的编排者，一个人调度好几个平台。每一轮工具潮，岗位就重塑一轮。

一个天天练习「拥抱变化」的行业，给自己家的年轻人搭一条成长通道，应该是本能。

大概有三种走法。

第一种，从工具专才，长成工作流编排者。新人从某个平台入手，考认证，然后学着配置多平台的智能体，最后能编排整条工作流。

第二种，从内容执行，长成品牌语境的通才。AI 能写初稿，但写不了「这个品牌到底想说什么」。新人从内容岗切入，往「语境工程师」的方向走——教 AI 懂你的品牌，这是一门新手艺。

第三种，从初级专员，长成营销工程师。会写点代码，懂点架构，能自己搭系统的营销人，市场上一直缺。

三条路方向不同，底层是同一件事：让 AI 干 AI 的，让人长人的本事。

别砌墙，要开门

不过，有一盆冷水，得先泼。

新头衔很唬人。营销工程师、GTM 工程师，听着都挺美。但要小心一件事：别让这些新角色，变成一群高级专家的封闭俱乐部。

这个诱惑太真实了。手艺来之不易，谁都想攥在手里。老手把着新工具不放，新人只配打杂，那学徒制就死了。

你想想，现在人人都能用自然语言「聊」出一个应用，vibe coding 已经成了做实验的日常语言。这意味着什么？意味着进营销技术这一行的门槛，历史上从来没这么低过。

门槛低，对老手是威胁。对行业，是天大的好事。会聊天就会搭工作流，每一个会用 AI 的年轻人，都是潜在的行业入口。

所以正确的姿势，是把门开得更大，而不是把自己圈成一座花园。

具体怎么搭？

道理讲完了，说说手上的活。搭学徒制，工具箱里得添几样东西。

第一样，安全的沙盒。

现在的营销系统，动不动就是几百万人的真实触达，谁敢让新人在生产环境里折腾 AI？所以得有真正的测试环境，而且里面要有像模像样的数据，最好是从生产环境搬过来的快照。演练场越像真战场，练出来的本事才越真。

第二样，审查机制。

学软件开发的有代码评审。营销这边，能不能有「campaign 评审」？让学徒去测试、审计 AI 的输出，找出缺了哪一步、哪个语境丢了，然后提出修正方案。这套动作，既是培养，也是风控。

第三样，顺手还债。

找数据质量问题，找边界用例，定修复方案——这些活儿，哪个团队不是说了好几年「等有空就治」，结果永远没空？现在好了，让学徒干。他们练了手，你还了债。

这三样东西加在一起，就是给新人装上的 AI 辅助轮：基础功没丢，AI 也玩熟了。两边转。

最后

讨论 AI 的时候，总有人说：AI 干掉了基础工作，让人去做更有价值的事。

我一直想追问一句：更有价值，是对谁而言？

一个年轻人，如果从来没亲手搭过一条工作流，他拿什么去检查自动化里的错误？他连错长什么样都没见过。

判断力的价格，是基础功标出来的。谁省了这笔学费，谁就要在更贵的地方补课：要么补在事故里，要么补在团队里。

我知道，道理都懂，难在行动。组织变革慢，短期内，很多基础岗位的活儿确实会被自动化吞掉。这不乐观。

但营销技术这批人，骨子里就是干桥梁工作的。十五年前刚入行的时候，营销团队觉得我们是搞技术的怪人，技术团队觉得我们是搞营销的怪人，一屋子不合群的玩具，硬是在两边之间搭起了桥。

搭桥这件事，我们熟。

学徒制救不了每一个初级岗位，这个要认。但它能保住那些真正长出专长的机会，能为我们买来时间，去搭下一个阶梯。整条职业阶梯，谁也重建不了。但脚下这座桥，营销技术人搭得起。

从下一个新人开始。

祝你身边，永远有愿意让你犯错的师傅。也祝你，有朝一日，成为那个师傅。