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民航最危險的崗位,不在天上,在辦公室

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最近有一篇挺有意思的論文,《人工智能對勞動力市場的影響:一種新衡量標準與早期證據》,作者是Maxim Massenkoff和Peter McCrory,發布時間是2026年3月5日。

它干了一件比討論“AI會不會取代人類”更有用的事:

不討論可能性,直接看現實。

他們提出了一個指標,叫“觀察到的暴露度”(Observed Exposure)。翻譯一下就是——AI不是能不能干,而是已經干了多少。

真正值得警惕的,是落地速度

論文給了一個很扎眼的數據:

在“計算機與數學”類崗位里,理論上AI可以完成94%的任務,但現實中的實際覆蓋率只有33%。差了一倍還多。


很多人看到這里會松一口氣:“還早。”

但這其實是個很危險的誤判,因為這里面很可能不是能力問題,而是部署問題。

說白了:

不是AI不會干,是企業還沒完全接上。

再看一個更具體的榜單(也是這篇論文最“得罪人”的部分):

被AI替代風險最高的前10個職業——

  1. 計算機程序員(74.5%)

  2. 客戶服務代表(70.1%)

  3. 數據輸入員(67.1%)

  4. 醫療記錄專家(66.7%)

  5. 市場研究分析師(64.8%)

  6. 銷售代表(62.8%)

  7. 財務分析師(57.2%)

  8. 軟件測試(51.9%)

  9. 信息安全分析師(48.6%)

  10. IT支持(46.8%)

這些崗位有個非常統一的特征:坐著、對著屏幕、處理信息。

那民航呢?別裝沒事

很多同行看到這種研究,第一反應是:“我們是強監管行業,AI進不來。”

這句話對一半。

飛行、適航、空管這些核心環節,短期確實很難被替代。因為這里的門檻不是技術,而是責任鏈條。

但問題是民航不是只有飛行。我們拆開看。

1)最容易被吃掉的:后臺和地面支持

你自己對號入座:

  • 呼叫中心客服

  • 收益管理基礎分析

  • 市場營銷執行崗

  • 運控信息整理

  • IT支持

這些崗位本質是什么?信息處理 + 標準流程 + 溝通表達

而這三件事,正好是AI當前最擅長的組合。說句不好聽的:如果你的工作可以寫成SOP,那它遲早可以寫成Prompt。

2)暫時安全的:現場 + 不可預期

論文也提到,大約30%的崗位目前屬于“零暴露”,比如:

  • 廚師

  • 維修工

  • 救生員

  • 調酒師

翻譯成民航語境:

  • 一線機務和空勤

  • 非標準運行處置

  • 高復雜度現場協調

這些崗位的共同點是:不可預期 + 強現場感 + 高責任

3)最隱蔽但最致命的:崗位被“壓縮”

很多人盯著“會不會被替代”,但真正發生的是另一件事:崗位數量在悄悄變少。舉個例子:

以前一個收益管理團隊要10個人,現在AI幫你做預測、建模、給建議。

現在你還要10個嗎?不會。你要3個。剩下7個去哪?

沒人討論。

現在最大的問題:年輕人沒了工作機會

論文里發現了一個現階段最大的問題:22–25歲的年輕人在高暴露職業中的入職率下降了約14%。

很多人第一反應是:“年輕人更聰明,主動避開高風險行業。”

聽著很合理,但其實是錯的。這是典型的——把結果當原因。更接近現實的邏輯是:不是年輕人不去,是崗位沒那么多了。

企業在做一件更精明的事:用AI替代“新增的人”,而不是直接裁掉“現有的人”。

我們把因果鏈拉直:

AI開始接管標準化任務 → 企業減少初級崗位擴張 → 招聘需求下降 → 年輕人入職率下降

所以那個14%,本質是:需求端收縮,而不是供給端覺醒。

放到民航,其實已經在發生了,只是你沒把它和AI聯系起來。你可以回憶一下:

很多崗位并沒有裁員,但——“不怎么招新人了”。

比如:

  • 收益管理初級崗

  • 市場執行崗

  • 客服基礎崗位

說得更直白一點:

AI最先替代的,不是你,而是“本來要來的那個人”。

民航會迎來一波“被動優秀”的人

但世界是動態的,當其他行業或者崗位減少招聘,會發生什么?很簡單:人會往“穩定行業”流。

民航就是典型,接下來會出現幾個很現實的變化:

服務崗開始被“降維打擊”

原本去互聯網做運營的人,會來應聘地服。

原本做數據分析的人,也可能來做客服。

他們會干什么?

卷你。而且卷得更專業。

學歷開始通脹

以前地面崗位:大專夠了。現在可能:本科起步,甚至碩士。

不是崗位變復雜了,是人變多了。

“穩定”開始變貴

過去大家吐槽民航工資不高,節奏辛苦。但現在再看:

  • 穩定

  • 不容易被AI替代

  • 有制度保護

而這些標簽,將開始被重新定價。

說白了以前民航的“差不多”,現在開始變成優勢。

給同行的幾句實話(可能不太好聽)

別再迷信“經驗護城河”,很多人覺得自己干了10年,這些經驗AI學不會。但現實是AI最容易學的,就是你的經驗總結。

真正難的是:

現場判斷、復雜決策、責任承擔。

把自己往“非標準場景”挪

問自己一句話:你的工作,有多少是重復的?

重復越多,風險越大。

學會用AI,不要對抗

AI不會直接替代你,但一定會替代不會用AI的人。

(這句話你聽煩了,但還是有人不信。)

管理者要換一套邏輯

未來不是“人多力量大”。而是:

人少 + 工具強 + 決策快

還在靠堆人解決問題的團隊,遲早會被效率碾過去。

最后的最后

講了這么多,好像挺嚇人。但現實其實沒那么戲劇化。不會突然裁員,不會一夜顛覆。

真正發生的是:

沒有哪一天是拐點,但每一天都在變。

你不會突然失業,你只會在某一天發現:你這個崗位,好像不再需要這么多人了。

全文完,如果覺得不錯請關注與三連。

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