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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。 |
如何防止AI入侵？
尽快进入 AI入侵指数 的岗位，比如 Java + AI + 大数据架构师 、 架构+管理岗位、产品+管理岗位等等
下面的岗位， 是 低风险的：
尼恩架构团队的大模型《LLM大模型学习圣经》
尼恩架构团队的大模型《LLM大模型学习圣经》是一个系列， 包括下面的内容：
内容体系包括下面的内容：
- 《python安装、vscode安装、conda安装：一文搞定Python的开发环境（史上最全）》
- 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》
- 《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透Transformer技术底座》
- 《LangChain学习圣经：从0到1精通LLM大模型应用开发的基础框架》
- 《LLM大模型学习圣经：从0到1精通RAG架构，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库》
- 《SpringCloud + Python 混合微服务架构，打造AI分布式业务应用的技术底层》
- 《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透大模型的顶级架构》
- 《LLM 智能体 学习圣经：从0到1吃透 LLM 智能体 的架构 与实操》
- 《LLM 智能体 学习圣经：从0到1吃透 LLM 智能体 的 中台 架构 与实操》
以上学习圣经 的 配套视频， 2025年 5月份之前发布。 帮助大家 一举成为 Java + AI + 大数据架构师 。
说在最后：有问题找老架构取经
只要按照上面的 尼恩团队梳理的 方案去作答， 你的答案不是 100分，而是 120分。面试官一定是 心满意足， 五体投地。
按照尼恩的梳理，进行 深度回答，可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提”。
在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。
很多小伙伴刷完后， 吊打面试官， 大厂横着走。
在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。
另外，如果没有面试机会， 可以找尼恩来改简历、做帮扶。
前段时间，刚指导一个小伙 暴涨200%（涨2倍），29岁/7年/双非一本 ， 从13K一次涨到 37K ，逆天改命。
另外，刚指导一个 40岁大龄，上岸：转架构，收3个外企offer， 机会多了，不焦虑了，逆天改命。
狠狠卷，实现 “offer自由” 很容易的， 前段时间一个武汉的跟着尼恩卷了2年的小伙伴， 在极度严寒/痛苦被裁的环境下， offer拿到手软， 实现真正的 “offer自由” 。
尼恩技术圣经系列PDF
- 《NIO圣经：一次穿透NIO、Selector、Epoll底层原理》
- 《Docker圣经：大白话说Docker底层原理，6W字实现Docker自由》
- 《K8S学习圣经：大白话说K8S底层原理，14W字实现K8S自由》
- 《SpringCloud Alibaba 学习圣经，10万字实现SpringCloud 自由》
- 《大数据HBase学习圣经：一本书实现HBase学习自由》
- 《大数据Flink学习圣经：一本书实现大数据Flink自由》
- 《响应式圣经：10W字，实现Spring响应式编程自由》
- 《Go学习圣经：Go语言实现高并发CRUD业务开发》
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