经验贬值时代！AI，让十年工龄白熬，职场新人逆袭只需一个工具

哈喽，大家好，今天小墨这篇评论，主要来分析生成式AI如何让职场经验快速贬值，新人靠工具就能追平十年老员工的残酷现实。

过去十年，职场里最稳的东西是什么？不是学历、不是证书，是"我干了很多年"这句话。

年限像护城河。你比新人更快、更熟、更少犯错，于是你理所当然地拿更高工资、坐更稳的位置。

生成式AI出现之后，事情变得非常不讲武德：它不是把你替代掉，它先把你"熬出来的那点差距"抹平了。

AI带来的第一件事，不是效率提升，是定价体系重写，当新手能用AI跳过4个月、6个月甚至几年的"熟练期"，你以为的经验壁垒，很多就变成了可复制的公共资源。

Erik Brynjolfsson及其团队在NBER发表的关于客户支持代理的研究给了一个非常具体的数字冲击。这项针对5179名客户支持人员的研究显示，在使用过AI以后，员工的生产力变化：低技能员工提升34%，中等技能员工平均提升14%，高技能员工几乎0甚至微负。

更夸张的是：2个月的新员工，能达到过去6个月老员工的水平，学习曲线被加速了3倍。这不是"提升效率"这么简单，这是在重写经验的经济学：过去需要时间熬出来的能力，现在被系统"白送"了。

哈佛商学院联合波士顿咨询的研究表明，AI对不同技能水平员工的影响是不均匀的。它产生了一种"拉平效应"，即AI对初级员工的赋能远超资深员工，导致经验带来的溢价被压缩。多项研究表明，这是一种知识再分配：资深员工多年试错积累的隐性知识，被模型学习后商品化、显性化、无限复制。

从企业视角看当然爽：培训成本下降。个人视角就很残酷：你的护城河被填平了。当"熟练"变成默认值，经验就失去了溢价。

Klarna的AI客服助手上线一个月，就能处理相当于700至850名全职员工的工作量，平均解决时间从11分钟降到2分钟，重复查询率下降25%，还能24小时覆盖35种语言，并且带来预计4000万美元利润提升。更关键的是：客户满意度并没有明显变差，甚至在一些指标持平或更优。

这意味着在标准化服务领域，"话术经验""流程熟练度""情绪安抚技巧"这些过去需要几年练出来的东西，可能真的被模型一次性学走了。当客户不介意你是人还是AI，你的经验就没有溢价。

Copilot这类工具对不同层级开发者的影响，是高度分化的。初级开发者提升26%到55%，新手红利巨大，尤其解决"空白画布恐惧"。资深开发者负10%到正10%，甚至下降，因为要承担审查、架构合理性、安全性、边缘情况。

这里最狠的词是：验证税。资深开发者不能像新手一样"直接用"，他们必须逐行审查，看起来能跑的代码，可能在逻辑、安全上埋着微妙漏洞。发现这些漏洞的成本，远高于自己写。甚至还有案例：一个技术主管花45分钟和Copilot"摔跤"，他自己写只要15分钟，这就是典型的"验证循环"。

于是经验出现了短期"反向定价"：越懂的人越慢，越不懂的人越快。听起来荒唐，在很多团队里正在发生。AI写的不是代码，是把审查成本转移给了最懂的人。

更长远的问题是：AI擅长的"前80%"标准化工作，恰恰是过去新人练级的土壤。剩下"后20%"才是真正的高价值区，新人跳过基础训练，很容易在深水区溺亡，留下技术债务。

法律和咨询行业过去最稳定的赚钱模型是什么？是"计费小时制"和"金字塔式人才结构"：初级做大量低价值高耗时工作，堆出小时数，支撑利润。

A&O Shearman与Harvey AI深度合作，部署到43个办公室、3500多名律师，测试阶段就有超过40000次查询。并且出现了清晰的效率节省，例如合同分析工具节省30%时间。根据PwC的说法：某些高频诉讼投诉响应，从16小时压缩到3至4分钟。这已经不是效率提升，这是把"小时数"变量直接删掉。

于是商业模式开始内爆：客户会问，以前10小时的初级审阅，现在AI几分钟搞定，我为什么还要为那10小时买单？

制造业长期被认为经验壁垒最高，因为"部落知识"很难编码：听声音判断故障、手感的微妙差异、工序里不可言传的技巧。

现在，这些也开始被AI所攻略。DeepHow把资深工人的操作视频转成可分发SOP，还能多语言，底特律ISAIC的案例里，新员工入职培训时间缩短60%。Augmentir则通过分析一线操作数据，缩短入职时间40%、提升生产力17%。

这背后发生的是资产转移：经验从劳动者脑子里，被剥离出来，变成企业的数字资产。过去你辞职就带走，现在公司把它提取出来，新人戴上设备就能调用。经验不再跟着人走，它开始跟着服务器走。

经验没有整体消亡，它在分裂、重定价，

正在贬值的，是那种靠记忆、重复、显性规则磨出来的经验，因为它最容易被模型学走。正在升值的，是那种建立在复杂判断、跨领域整合、语境理解之上的经验。