原文摘要
AI 目前最能派上用场的，是销售类、计算机与数学类、行政支持类这几个大类。
进一步信息揣测
- AI对程序员岗位的真实冲击被夸大：微软研究表明，程序员并非AI冲击最严重的职业，数据科学家（仅排第6）和部分技术岗位的实际可替代性低于预期，行业可能存在制造焦虑以推动工具付费的动机。
- 高替代率职业的隐藏风险：口译/笔译（98%可替代）、客服、销售等岗位的替代率远超公开讨论，企业可能已开始静默裁员或缩减招聘，但未公开承认AI的直接影响。
- AI工具使用中的“成功率陷阱”：写作与编辑类任务虽成功率最高，但实际落地时需人工二次加工（如合规审查、风格调整），企业不会公开强调这一隐性成本。
- 信息收集类任务的灰色地带：AI常用于快速爬取非公开数据或整合内部资料，这类用法可能涉及版权或合规风险，但行业交流中常被默许。
- 客户沟通场景的“AI身份伪装”：企业倾向让AI以顾问/教练身份出现，而非直接声明AI参与，以避免用户抵触，这种策略在销售和客服领域已成潜规则。
- 低替代职业的共性：需要物理操作或情感交互的岗位（如护理、建筑）短期安全，但相关行业可能被资本冷落，导致资源倾斜减少。
- 研究数据的局限性：微软基于Bing Copilot的20万条对话分析，可能低估垂直领域工具（如GitHub Copilot）对编程岗位的实际影响，存在样本偏差。
- 行业未公开的AI应用瓶颈：行政支持类任务虽被列为AI适用场景，但涉及跨系统权限、敏感数据时，落地难度远高于理论，企业内部分享中常提及此痛点。