最高裁95%，只留5% 用AI的，某上市公司全面ai化。你的岗位，AI入侵指数是多少？多久消失？

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最高裁95%，只留5% 用AI的，某上市公司全面ai化。你的岗位，AI入侵指数是多少？多久消失？

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上市公司最高裁95%，只留5%会用AI的。你的岗位，AI入侵指数是多少?多久消失？

上美股份是一家本土化妆品公司，于2023年在香港联交所主板挂牌上市。旗下产品包括护肤品牌韩束、一叶子，母婴品牌红色小象、newpage一页等，

2月6日，网上流传出一张上美的内部群聊天图，显示董事长兼 CEO 吕义雄对各部门下达裁员指示，称只留下能用AI的人，部门最高裁员比例达到95%。

法务部裁员50%，只留20%能用AI的人；
客服部裁员95%，只留5%能用AI的人；
新品创新中心裁员70%，只留30%能用AI的人及工艺把控的人；
内容创新部门裁员80%，只留20%能用AI的人，并且一个团队要做出20个团队的活。

吕义雄还提到要训练通过鼠标+语言与AI对话，取消键盘。没有键盘，想象一下整个大楼的员工都在不停说话，应该会有点吵。

端到端的AI Coding来了，程序员将大面积失业

过去，人们总担忧AI第一个淘汰的职业会是程序员。

AI编程这块，也是热火朝天。AI辅助编程工具Cursor成为历史上最快突破一亿美金收入的 AI 应用，成为了数百万程序员的首选编辑器。

大浪潮下，很多大厂已经开始打造端到端的AI Coding 基础工具，这个工具一出来，可以淘汰 90% 的程序员。

下面是尼恩社群的一个大厂小伙伴找尼恩交流，他们公司搭建端到端AI Coding 基础工具的规划，估计半年到1年，这个工具就出来了。

你的岗位，AI入侵指数是多少?多久消失？

尼恩社群中有上10w的程序员，包括大龄的 Java开发岗位、大数据开发、Java架构师、产品经理、Java+AI+大数据架构师，接下来，45岁的老架构尼恩，根据自己的实践经验，帮大家分析一下各种岗位的 AI入侵指数

1. Java 开发岗位： AI 入侵分析 80%-90%

AI 入侵指数（80%-90%）：高

具体分析：

代码生成：

AI 工具（如 GitHub Copilot、ChatGPT）可自动生成代码片段、单元测试，甚至完成简单模块开发。

0.5到 1年之后，端到端的AI Coding来了，大量的业务代码，直接一键生成， 80%-90%的Java 程序员将大面积失业
代码优化：

AI 能分析代码性能，提出优化建议。留下 10%-20%的Java 程序员，负责优化代码。
调试与修复：

AI 可辅助定位 Bug 并提供修复方案。留下的 10%-20%的Java 程序员，负责调试与修复。
局限性：

复杂业务逻辑和系统设计仍需人工完成。代码质量和架构设计依赖开发者经验。

留下的 10%-20%的Java 程序员，负责复杂业务逻辑的完善。
未来趋势：

AI 将成为开发者的高效助手，基本上完成开发者的彻底替代。

部分复杂的工作，由架构师完成。

2. 大数据开发岗位 AI 入侵分析 80%-90%

AI 入侵指数：高（80%-90%）

分析：

数据处理：AI 可自动完成数据清洗、转换和加载（ETL）任务。
数据分析：AI 工具（如 AutoML）可自动生成数据分析模型。
性能优化：AI 能优化大数据任务的执行效率（如 Spark 任务调优）。
局限性：

短时间之内，复杂的数据架构设计和业务逻辑仍需人工完成。数据安全和隐私保护需要人类决策。

但是这部分工作，可以由架构师完成，保障更好的质量和效果。
未来趋势：

AI 将成为开发者的高效助手，基本上完成开发者的彻底替代。

部分复杂的工作，由架构师完成。

3. Java 架构师岗位 AI 入侵分析

AI 入侵指数：中低（30%-40%）

AI 入侵分析：

架构设计辅助：AI 可提供架构设计建议，如技术选型、性能优化方案。
模式识别：AI 能分析现有系统，识别潜在问题并提出改进方案。
局限性：

架构设计需要综合考虑业务需求、团队能力、技术趋势等多维度因素，AI 难以完全替代人类决策。

创新性架构设计和高层次抽象能力仍依赖人类经验。
未来趋势：

AI 将成为架构师的辅助工具，帮助快速验证设计思路，但核心决策和创新仍需人类完成。

4. 产品经理岗位 AI 入侵分析

AI 入侵指数：中（40%-50%）

AI 入侵分析：

需求分析：AI 可分析用户行为数据，生成需求报告。
原型设计：AI 工具（如 Figma 的 AI 插件）可快速生成原型图。
市场调研：AI 能分析竞品数据，提供市场趋势洞察。
局限性：

产品经理的核心能力（如用户洞察、跨部门沟通、战略规划）依赖人类的情感和经验。

创新性产品设计和复杂业务逻辑仍需人类主导。
未来趋势：

AI 将帮助产品经理提高效率，但无法替代其核心决策和创新能力。

5. Java + AI + 大数据架构师岗位 AI 入侵分析

AI 入侵指数：低（20%-30%）

AI 入侵分析：

技术整合：AI 可辅助技术选型和架构设计，但复杂的技术整合仍需人类完成。
创新设计：AI + 大数据 + Java 的架构设计需要高度创新和跨领域知识，AI 难以替代。
局限性：

该岗位需要深入理解 AI、大数据和 Java 生态，并结合业务需求进行创新设计，AI 无法完全替代。
未来趋势：

AI 将成为辅助工具，帮助架构师快速验证设计思路，但核心决策和创新仍需人类完成。

6. 架构+管理岗位（APM） AI 入侵分析

AI 入侵指数：低（20%-30%）

AI 入侵分析：

技术层面：

AI 可辅助架构设计、技术选型和性能优化，但复杂的技术整合和创新设计仍需人类完成。
管理层面：

AI 可辅助团队管理，如任务分配、进度跟踪和绩效评估。

AI 无法替代管理者在团队沟通、冲突解决、战略规划等方面的能力。
局限性：

架构+管理岗位需要同时具备技术深度和管理能力，AI 难以替代人类在复杂决策和创新设计中的作用。
未来趋势：

AI 将成为架构+管理岗位的高效工具，帮助优化技术决策和管理流程，但核心决策和领导力仍需人类完成。

7. 产品+管理岗位（DPM） AI 入侵分析

AI 入侵指数：中低（30%-40%）

AI 入侵分析：

产品层面：

AI 可辅助需求分析、市场调研、原型设计和用户行为分析。

AI 无法替代产品经理在用户洞察、创新设计和战略规划中的核心作用。
管理层面：

AI 可辅助团队管理，如任务分配、进度跟踪和绩效评估。

AI 无法替代管理者在团队沟通、冲突解决、文化建设等方面的能力。
局限性：

产品+管理岗位需要同时具备业务洞察力和管理能力，AI 难以替代人类在复杂决策和创新设计中的作用。
未来趋势：

AI 将成为产品+管理岗位的高效工具，帮助优化产品设计和管理流程，但核心决策和领导力仍需人类完成。

各种岗位的AI入侵指数总结

岗位	AI 入侵指数	核心影响
Java 开发	高（80%-90%）	AI 可辅助代码生成、优化和调试，但复杂业务逻辑和创新仍需人类完成。
大数据开发	高（80%-90%）	AI 可自动化数据处理和分析，但复杂架构设计和业务逻辑仍需人类完成。
Java 架构师	中低（30%-40%）	AI 提供设计建议和优化方案，但高层次架构设计和创新依赖人类经验。
产品经理	中（40%-50%）	AI 可辅助需求分析、原型设计和市场调研，但用户洞察和战略规划仍需人类主导。
Java + AI + 大数据架构师	低（20%-30%）	AI 可辅助技术选型和设计验证，但复杂的技术整合和创新设计仍需人类完成。
架构+管理岗位	低（20%-30%）	AI 可辅助技术决策和管理流程，但复杂的技术整合和创新设计仍需人类完成。
产品+管理岗位	中低（30%-40%）	AI 可辅助产品设计和管理流程，但用户洞察、创新设计和战略规划仍需人类完成。