全球裁员潮被许多人解读为经济下行、订单减少、资本谨慎，但更接近真相的是企业的“生产函数”换了。人工智能（AI）进入企业运营之后，效率不再与人数线性相关，组织也不再需要用一排岗位来维持运转。我们正在经历的不是一轮普通的裁员潮，而是一场工作形态的迁移——从“岗位制”走向“任务制”转变潮。
岗位制的核心，是把不确定性装进一个职位说明书里，你是谁、归谁管、做什么、怎么升。它的社会意义非常大，让企业便于管理，让个人获得稳定预期，让教育体系有明确出口，让政府用就业率指标衡量经济温度。但AI的出现，正在把这套稳定性拆解掉，原因很简单，岗位并不是天然存在的单位，它只是过去技术条件下的管理妥协。一个岗位里混杂着大量可标准化的动作，搜集资料、写邮件、整理表格、生成初稿、做周报、客服问答、会议纪要、流程跟进，而AI最擅长的就是把这些动作变成“按键即得”的产出。
于是，企业会做一件最理性的事，就是把岗位拆成更细的任务颗粒，把能自动化的任务交给AI，把需要判断与担责的留给少数人，把波动性高的交付，外包给按需支付的团队。岗位仍会存在，但它的“肉”被剔走，只剩骨架，未来定义问题、整合资源、把关风险、对结果负责，这就是任务制。
公司买的不是你的出勤，而是你的交付；衡量的不是你的努力，而是你的产出；保留的不是你的职位，而是你的价值密度。过去“忙”可以遮蔽“无效”，未来“忙”只会暴露“可替代性”。更尖锐的问题在于任务制不会平均地影响每个人，它会放大与分化。被替代的不是某个职业，而是职业里那段可复制、可流程化的工作。
于是就出现两个极端，一端是“执行型岗位”被持续压缩，薪资与议价权下滑；另一端是能把任务做成闭环、能拿出结果、能对风险负责的人选越来越稀缺。我们会更多看到的是“一个人顶一个小组”的现象：不是因为人们更拼命，而是因为他们会用AI把一串任务自动化、模块化、复用化，产出被放大。这对正在工作的上班族意味着什么？最危险的不是“被AI取代”，而是你每天做的刚好都是AI最容易吞掉的那部分。你以为自己在岗位里很安全，其实你只是站在一堆可被拆走的任务之上。
真正安全感来自不可替代的环节
未来你能不能把模糊需求变成清晰目标？能否做关键判断、识别风险、拿到资源、推动协作？能否把AI产出变成可用交付，而不是把AI当成玩具？如果答案是否定的，你需要的不是更勤奋，而是更快完成角色升级，从执行者变成任务负责人。
对学生与家长而言，更须要纠正的是一个旧时代的迷信，人们总是问“读什么专业才稳”，现在不如问“我能交付什么结果”。任务制社会不会用一张文凭自动授予你岗位，它会用一次次任务检验你能否交付。未来最吃香的不是“背知识的人”，而是“能把知识转化为成果的人”。这要求教育从“答案导向”转向“问题导向”——能提出好问题、能结构化表达、能用数据验证、能用AI协作完成项目。
家长也该把焦虑从“抢赛道”转向让孩子练能力组合：表达+逻辑+数据素养+AI协作+真实项目经验。没有作品集，就没有议价权；没有闭环交付，就没有稳定性。政府层面更不能只盯着新增岗位这一套旧指标，岗位制的退场，会让传统就业统计变得迟钝，全职岗位的减少、外包增加、项目合作与自由职业扩大、短期合约变多。若治理仍沿用岗位数量思维，就会在社会情绪上付出代价，人们会感到不确定、被抛下、缺乏保障，从而形成对技术与企业的对抗。
真正要维护的，是国民的任务能力与再就业的弹性。这意味着三件事必须加速：第一，把AI与数据素养纳入通识教育，不是教工具按钮，而是教验证、审查、推理与责任；第二，推动技能微证书与作品集认证，让能力可验证、可迁移、可定价；第三，升级社会安全网与再培训机制，支持频繁转岗的人群在过渡期维持体面与信心。
我们须要更诚实地面对这现实的转变。未来不是没有工作，而是“工作不再长得像岗位”。旧叙事告诉我们，找一份稳定工作、按年资晋升、靠组织保护自己。新叙事则是把自己变成一条可复用的交付链路，能快速学习、快速组装能力、快速拿出结果。对个人，这更残酷；对社会，这更高效；对国家竞争力，这更关键。岗位制正在退场，继续用“保住工作”自我安慰，只会让你错过真正该准备的东西，在任务制世界里，唯一稳定的，是你持续交付的能力。
作者是咨询与投资公司首席战略官
