一定要转AI，但是要慢转、缓转、有节奏的转

AI岗位暴涨12倍，我会转AI吗？

那毫无疑问，必须向AI靠拢，毕竟谁不想多赚钱呢？毕竟谁想在未来被淘汰呢？但是怎么转，什么时候转，转什么？这是一个值得深思熟虑的问题。

一、不要盲目的转

我知道在这种大趋势、大潮流下，很多人都非常的焦虑，这个焦虑不仅仅是打工人，很多老板也很焦虑，生怕被AI潮流打翻小船。本来很多中小厂就是在艰难前行，AI浪潮一来更是雪上加霜，以至于很多人开始病急乱投医。

算法岗不是谁都能干的：都说传统开发消亡，都想去学python，做算法培训机构一忽悠，就交了小两万的培训费，学个python，就觉得自己跟上AI潮流了，那是纯扯淡。算法岗没有双九硕科班出身打底，没有人会要你。尽管算法核心岗需求暴涨300%多，但是基数小，且算法的人才也不好，这块是没有你的坑的。

不是什么东西都必须上大模型、上向量数据库，烧token，装个小龙虾，不是的，大模型不是万能的，大模型是基于业务场景与优化体验和提效的。打个比方，比如客服聊天机器人，很多场景其实用简单的策略就够了，写死的map，因为很多问题不需要调用大模型就可以解决，没必要为了用AI而用AI。

（这些初级的岗位，python开发的，早就停止内卷了，还信补课班那套，那钱还不如给我，我还能教你点有用的）

二、慢转、缓转、有节奏的转

至于传统开发，我们要在日常使用中，结合业务和AI，去慢慢摸索AI落地。毕竟之前的AI只局限于虚拟世界，真正决战的是物理世界的应用落地，要结合复杂业务将AI引入，帮助提效和优化。

我们要思考的是两个方面，第一个是开发提效，合理运用claude code等AI Coding工具，解放基础开发，同时向架构、产品方向延伸能力，防止被替代，提高价值。第二个是AI应用落地，如何将传统的，复杂的业务逻辑系统，接入AI，优化体验、提升效率。

而不是觉得AI热，一股脑强上AI，那样也只是给“卖水的”交钱。

三、技术先行，不打无把握之仗

结合市场行情来看，现在的面试已经开始全面偏向AI。AI Coding能力、prompt工程能力，LLM模型交互能力，甚至深入点的向量数据库、prompt管理、全双工通信、漏斗转化和数据报表、AI幻觉边界优化和token优化平衡等等。

这些东西你必须会，必须学，哪怕现在企业还没有应用，哪怕现在很多人不去跳槽面试，但是相信我，这一天不会太远，我们不能到那个时候，再临时抱佛脚。

还是那句话，我们处在技术奇点上，这是一个技术飞速增长，变革加速进行的时代。机遇与风险并存，机遇就是拥抱AI，而风险就是病急乱投医，在这整个浪潮中，我们要保持拥抱AI的热情和动力，又要谨慎的不要走错路。