2027年AI培训的出路在哪里？ | 人人都是产品经理

自2023年ChatGPT横空出世，世界各国逐渐进入使用智能化AI的时代，刚开始大家甚至都会担心AI会取代自己的工作。

但几年下来，确实一些执行性，琐碎的工作被AI工作流所优化，但是需要独立思考以及涉及一些专业知识的岗位仍需高精尖的人才操作。

从2026年开始，各个企业在招揽人才也会加入面试人员是否拥有应用AI技能的要求。

目前来看，企业大规模能落到的AI应用场景是办公和编程，对于普通人来说，提效办公已经不错，涉及编程已经技能溢出了。

在我面试的经历的来说，很多年轻人会更崇尚使用国外的AI模型，比如ChatGPT与Claude，但是对于办公应用场景来说，我认为用好deepseek和workbuddy、还有即梦已经很好。

因为很多年轻人甚至没有用逻辑去优化提示词框架的概念，也没有用AI去搭建AI工作流的概念。

我觉得AI培训首先要教的，是怎么把一件事说清楚。

很多人用AI，要么只说一句“帮我写条短视频”，要么把课程大纲、讲师介绍和零散想法全塞进一段话里。AI写完，他才补一句“这是给已经开过课的老师看的”。

改完又发现，稿子里写了课程根本没教的方法。来回改几十次，一条口播还没定下来，原本想省的时间反倒花在返工上。

拿用DeepSeek写短视频口播来说，我会让学员先把需求拆成五项来输出提示词：角色、任务、背景、规则、输出格式；

角色：你是一名熟悉知识付费行业的短视频编导。

任务：根据我提供的课程资料，写一条招生短视频口播。

背景：这门课面向【适合人群】，他们常遇到【具体问题】。课程大纲是【粘贴大纲】，可用的真实案例有【填写案例】。

规则：内容只围绕【本期选题】展开。课程教什么、学员能做出什么，都以我给的大纲为准。案例只用我提供的素材，缺少的信息先问我。

输出格式：一个标题，一段60秒以内能直接念的口播稿。

这里最容易混的是背景和规则，课程大纲是背景，“只能从大纲里选内容”才是规则。人把任务、资料和边界分清楚，AI才知道哪些可以发挥，哪些必须照着做。换一项工作，这个思路照样用得上。

这就是我说的思维革新：先学会拆解自己的需求，再开口让AI干活。

比如deepseek是LLM基底的模型，在应用与内容营销时，就可以安排到文案产出的精攻岗位。

workbuddy可以安排梳理一些琐碎的工作，比如GEO营销中需要大量发自媒体矩阵，梳理需求以后可以做简单的vibeing需求，输出一键生成各种尺寸的封面来提效内容产出的工作流。

而即梦可以嵌入到deepseek的下一环，根据优化好的短视频文案批量产出矢量类的短视频来进行线索的获取。