随着人工智能（AI）在分析、内容生成和决策等任务上不断进步，人类的价值将体现在界定问题、设定约束、评估结果和做出最终决定上。
对AI进行人类监督时，正在出现两种重要角色：设计AI应如何使用的“AI工作架构师”，以及更关注产出与成果的“AI管理员”。
组织在采用AI工具后，需要重新设计工作和培训，将AI素养与领域专业知识、流程知识、风险意识和决策权力相结合。
人工智能（AI）并非始于一项指令，也不止于一项建议。它始于现实世界中的问题，终于现实世界中的后果。
生成式AI（GenAI）已迅速从新奇事物转变为工作场所的基础设施。它能够撰写、概括、翻译、编写代码和分析数据，使许多任务变得更便宜、更快捷，且日益自动化。
这一结果不仅引发了对工作的焦虑，更切实的问题是：随着AI承担更多执行工作，人类工作的哪些部分将变得更加重要？
世界经济论坛的《2025年未来就业报告》显示，技术、人口结构和不确定性正在重塑2030年前的劳动力市场。报告估计，到2030年，可能新增1.7亿个工作岗位，1亿个岗位（即9200万个）将被取代，现有技能组合中有39%将被转型或变得过时。
论坛讨论还强调，可能需要AI赋能型岗位与AI素养以及判断性工作。
下一步是通过更清晰的人机工作图谱，将这些讨论连接起来。现有讨论往往将工作框定为AI与人类之争、白领与蓝领之别，或技术技能与人际技能之别。但更大的变化在于工作流程本身。
随着AI能力不断增强，执行层面随之扩展：处理信息、生成内容、优化方案和自动化操作。人类的价值则转向执行周边的工作，即情境、责任和信任决定AI能否创造价值的环节。
模式已经清晰：AI日益承担执行工作。人类的价值则转向界定问题、设计AI运行的条件、结合情境审核产出，以及决定下一步应当如何行动。
这种新的工作分工在数字和实体场景中都至关重要。
AI时代的人类工作是什么样的
传统工作通常意味着接受指派的任务、遵循既定程序、执行例行操作、核查准确性，并在既定规则内上报决策。与这种传统模式相比，供应链在数字和实体运营中体现了AI时代的实际转变。
在数字化工作中，AI可以生成需求预测。然而，人类的工作更早开始，即界定预测周期、服务水平、供应商约束和缺货容忍度。之后，人类的工作仍在继续，即决定该预测是否应调整库存、生产、采购或客户承诺。
在实体运营中，AI和自动化可以支持仓库作业。然而，主管可能会注意到地面湿滑、一名不熟悉的临时工，或某个技术上可接受但让人们犹豫的机器人动作。这些细节可能不会出现在模型中，但它们决定了自动化是否安全并被接受。
在这两种情形中，AI可以执行，但人类负责界定、设计、审核并作出决策。同样的逻辑也适用于供应链以外的领域，从保险理赔、医疗运营到公共服务和客户服务皆然。
AI时代的2个新兴岗位描述
这一转变催生了两类新兴角色：“AI工作架构师”和“AI管理员”。这些角色可能成为专职岗位，也可能作为职责嵌入现有工作之中。
AI工作架构师并非仅仅编写提示词。该角色负责明确业务问题、预期成果、范围和成功标准。其职责是将工作拆分为：哪些应交由AI完成，哪些应由AI辅助，哪些应由人类主导。该角色还需界定数据、假设、约束、风险限度和决策权，并随后设计交接环节、审批节点和升级路径。
AI管理员在AI执行之后开展工作。该角色依据领域知识、运营实际、一线情境和已知例外情况，对产出进行验证。其职责还包括评估对客户、员工、资产、安全和信任的影响。该角色决定是接受、修改、拒绝、叫停还是上报AI支持的行动，并将经验反馈至工作设计、治理和未来的AI应用之中。
这些角色并非狭窄的技术专长，而是围绕AI的新型人类责任形式。
AI时代的工作循环是什么样的
AI工作架构师与AI管理员共同构成AI时代的工作循环。未来的工作将取决于在真实世界到AI、以及AI到真实世界之间的往复转换。
循环始于现实。AI工作架构师将现实世界的问题转化为目标、假设、约束和决策边界，把复杂的运营现实转化为AI能够处理的条件。
随后由AI执行。它处理信息、生成产出、优化方案或自动化操作。然而，执行环节正是人类责任回归之处。
AI管理员则将AI带回现实。该角色结合情境审核产出，评估其对人员、资产、客户、安全和信任的影响，并决定下一步应如何行动。当现实揭示出例外情况或意外后果时，这些经验将被反馈至下一轮设计循环。
AI时代的工作并非置身于AI系统之内的某个岗位，而是围绕AI系统展开的工作：为AI界定现实，并负责任地将AI带回现实。
对组织而言，培训不应局限于工具采用，而应将AI素养与领域专业知识、流程理解、风险意识和决策权相结合。最接近工作的人员必须协助重新设计工作循环，因为正是他们了解决定AI能否创造价值的例外情况与约束。
AI将重新设计工作。一些任务将消失，岗位也将被重构。然而，未来的工作并非简单的替代，而是人类工作迈向更高层次责任。如果组织能够清晰界定这一新的人类角色，AI就能提升人类潜能，而非掏空人类能力。
这便是AI时代的工作：将现实与AI相连，将AI带回现实，并通过人类的设计与责任不断改进这一循环。
