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进一步信息揣测

• AI原生员工的隐性筛选标准：企业可能通过员工对AI工具（如Copilot、ChatGPT）的熟练度进行隐形考核，未公开的晋升通道会优先选择能无缝整合AI的"数字原住民"。
• 培训陷阱：公司宣称提供AI技能培训，但实际资源仅向高潜力员工倾斜，普通员工需自费学习第三方课程（如Coursera的AI专项）才能跟上竞争。
• 数据特权阶层：接触核心数据训练内部AI模型的权限往往只授予少数嫡系团队，其他员工使用的可能是功能阉割版工具，导致产出质量差异。
• AI绩效的灰色算法：管理层用AI监测工具（如时间追踪、代码提交分析）评估效率，但算法权重（如GitHub Copilot使用频率）不会明文告知员工。
• 外包替代危机：企业悄悄用AI+低成本远程员工组合替代初级岗位，相关裁员计划会延迟公布以避免团队动荡。
• Prompt工程的黑市：高效AI指令（prompt）在企业内部成为非公开知识资产，资深员工通过私下交易或内部论坛小圈子分享优质prompt模板。
• 伦理规避策略：为规避AI生成内容的法律风险，公司要求员工对AI产出做"人工微调"并签署合规声明，实际执行中常被敷衍处理。