Research Report · JR Academy PPT

AI 催生了哪些新岗位？

基于 JR Academy 网页 PPT 整理的内容研究报告：从岗位消失、新岗位地图，到 AI Adoption pipeline 的职业转型逻辑。

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PPT 主口径中的 AI 新岗位
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技术岗、治理管理岗、行业垂直岗
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从手工用 AI 到企业级记忆系统

一、核心摘要

这套 PPT 的核心判断是：AI 带来的不是简单的“岗位消失”，而是工作价值链的重新分配。

重复、低上下文、数字化输入输出、被动接任务的岗位会优先被压缩；相反，能定义问题、连接业务、设计 AI pipeline、承担决策责任的人，会进入新的岗位增长区。

真正有价值的不是“会用 ChatGPT”，而是能把 AI 接入业务流程，做成可复用、可监控、可反馈学习的系统。

二、正在被 AI 压缩的岗位类型

PPT 认为最危险的不是某个固定头衔，而是同时满足四个特征的工作：重复模式强、不是决策者、输入输出高度数字化、上下文单一。

  • 数据整理与模板化报告：BI Dashboard Analyst、Junior Data Analyst、Financial Reporting Analyst
  • 后台行政：Admin Assistant、Bookkeeper、Data Entry Clerk、Payroll Clerk
  • 基础内容生产：Junior Copywriter、Marketing Coordinator、Manual SEO Specialist、基础翻译
  • 基础法律和合规：Paralegal、Junior Lawyer、Contract Reviewer
  • 一线客服：Call Center T1、Email Support、Chat Support、FAQ 答疑
  • 基础编程：CRUD Developer、Junior UI Dev、Manual QA Tester、WordPress Theme Dev
  • 销售开发：SDR、Cold Caller、Inbound Lead Qualifier
  • 基础设计：社媒图、静态 UI mockup、entry-level banner / logo

主动性 × 决策权矩阵

主动 + 有决策权 最安全，例如 Founder、决策型 PM、Senior IC。
主动 + 无决策权 还能转型，例如 Tech Lead、内部创业型 IC。
被动 + 有决策权 会被慢慢削弱，例如惯性中层。
被动 + 无决策权 最危险，例如 Junior CRUD Dev、Manual QA、Bookkeeper、Admin Assistant。

三、AI 新岗位地图

PPT 将 AI 新岗位分为三类：技术岗、治理管理岗、行业垂直岗。

技术岗

负责把 AI 能力变成真实产品、工作流和生产系统。

AI Engineer FDE AI Agent Developer RAG Engineer MLOps Engineer

治理管理岗

负责把 AI 放进组织，而不是只放进 demo。

AI Adoption Specialist AI PM AI Ethics Officer CAIO

行业垂直岗

强调“原地升级”：在原行业里叠加 AI 能力。

GEO Specialist Healthcare AI Integrator AI Finance Compliance Digital Agronomist

重点岗位清单

  • AI Engineer：把模型能力落到产品里，能力组合是软件工程、RAG、Agent、Prompt 和系统设计。
  • Forward Deployment Engineer：嵌入客户现场，把模型 API 改造成客户真实业务系统。
  • AI Agent Developer：设计能规划、调用工具、执行多步骤任务的智能体。
  • Vibe Coder / AI-First Founder：个人或小团队用 AI 快速做产品、验证商业模式。
  • AI Adoption Specialist：帮助企业部署 AI 工具、培训员工、处理组织变革和心理阻力。
  • AI Product Manager：把复杂 AI 能力翻译成用户价值和产品路线图。
  • AI Ethics & Compliance Officer：处理 AI 治理、偏见审计、法规和风险。
  • GEO Specialist：面向 AI 搜索入口做内容可见性优化，是 SEO 的新分支。

四、AI Adoption 案例：从“用 AI”到“AI-native pipeline”

PPT 用 Social Media 工作流解释 AI Adoption 的五级进化。

Step 1
手工用 ChatGPT

打开浏览器，让 ChatGPT 写一条小红书文案，再复制粘贴发布。快，但一次性、手工、不可扩展。

Step 2
模板化自动化

定时触发，AI 生成内容和配图，推送到 Notion / 飞书让人确认，再排期发布。人的角色从写文案变成审文案。

Step 3
自动选题 + 多平台分发

采集 Reddit、X、Google Trends、RSS、评论区情绪等数据，由 AI Agent 给选题打分，再为不同平台生成不同版本。

Step 4
反馈学习闭环

互动数据按 6 小时、24 小时、7 天回流，AI 分析 hook、时段、配图表现，更新 prompt 和权重。

Step 5
企业级长期记忆

AI 记住员工历史、公司知识库、客户状态、OKR、KPI 和项目阻塞点，主动安排任务、调整优先级、提醒关键决策。

PPT 的核心判断：没有记忆的 AI 是工具，有记忆的 AI 才像同事。

五、学习路径建议

技术背景

适合前端、后端、全栈、SDE。

目标：AI Engineer、AI Agent Developer、RAG Engineer。

业务 / 产品背景

适合 PM、BA、咨询、运营。

目标：AI Product Manager、AI Adoption Specialist、CAIO 路径。

非技术 / 行业背景

适合法律、合规、SEO、内容、医疗、金融、教育、农业等行业专家。

目标：AI Ethics Officer、GEO Specialist、AI Finance Compliance、Healthcare AI Integrator。

六、研究判断

这份 PPT 表面上是在盘点岗位，实际是在讲一个更深的趋势：未来的职业价值会从“完成单点任务”转向“设计系统、组织系统、优化系统”。

对个人来说，危险的是继续停留在 Level 1：需要时打开 ChatGPT，生成一段内容，然后复制粘贴。这个能力会快速变成基础能力，很难形成溢价。

真正有溢价的是 Level 3：能把 AI 变成稳定 pipeline，能监控质量，能让结果回流，能对业务指标负责。

七、风险提示

  • 这是一份课程/讲座型 PPT，带有教育营销属性，不应把所有薪资数字当作无条件承诺。
  • 很多岗位仍处在命名快速变化期，同一职责在不同公司可能叫不同名称。
  • 北美头部 AI 公司薪资不能直接套到澳洲、新加坡或中国普通市场。
  • “岗位会消失”更准确地说是“任务组合会被重组”。个人是否受影响，取决于主动性、业务理解、决策权和系统设计能力。

八、来源