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昨天在外网看到一篇文章,讲的是美国硅谷正在流行一个新的岗位,感觉很有意思,当然了,我们不仅仅是在美国硅谷,其实在咱们中国这个新的岗位也早就流行了,就是企业家 IP,看看雷军、周鸿祎、海尔的周云杰等等,很多企业家开始做短视频账号来宣传自己的企业和产品。所以,这种新职位的流行更像是时代的要求,尤其是自媒体时代。最近,如果你在 LinkedIn 上搜索职位,可能会发现一个越来越常见的词:storyteller,讲故事的人。Google 在招聘客户故事经理,Microsoft 在找负责叙事和故事讲述的高级总监,金融科技公司 Vanta 开出 27.4 万美元年薪招聘故事讲述主管。就连军事金融服务公司 USAA,在不到一年时间里已经招了三个讲故事的人,现在正在招第四个。你可能会想,这些公司是要拍电影吗?还是要写小说?答案可能让你意外。这些讲故事的人,干的活儿其实是写博客、做播客、制作案例研究、管理社交媒体,或者帮高管准备演讲稿。说白了,就是做各种品牌内容,吸引客户、投资者和潜在员工。一、数字不会骗人过去一年,美国 LinkedIn 上包含 storyteller 这个词的职位翻了一倍。市场营销类职位有 5 万个提到这个词,媒体传播类有 2 万多个。更有意思的是,企业高管在财报电话会议和投资者日上提到 storyteller 或 storytelling 的次数,从 2015 年的 147 次,涨到 2024 年的 359 次,再到 2025 年的 469 次。这个增长速度说明什么?说明企业对讲故事这件事越来越重视了。但问题来了,为什么?二、媒体世界变天了要理解这个趋势,我们得先看看过去 25 年媒体发生了什么变化。2000 年,美国有将近 66000 名新闻记者。到最近的统计,这个数字降到了 49000 人。与此同时,报纸的发行量从 2005
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讲故事是很多行业和职位的核心能力
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CRM 与工作流的变革: AI代理将重塑CRM系统:通过挖掘邮件等历史数据,主动识别商机、起草邮件、管理日程,极大解放销售人员的生产力。“人机协同”中的最终批准权: 尽管AI日益强大,但在高风险决策上,人类仍保留最终批准权。而高级用户则可通过深度训练AI,实现近乎100%的自动化。为代理而非人类设计: 未来的产品设计重心将从“以人为本”转向“以代理为本”,优化的不再是人类的视觉体验,而是机器代理的可读性与洞察力。机器可读性成为新的优化目标: 类似SEO,针对AI代理的内容优化将兴起,确保信息能被高效“阅读”。这可能导致内容创作成本趋近于零,催生海量超个性化内容。AI语音代理的崛起与普及: 语音助手正迅速成为主流,它们能跨平台、跨模态地完成复杂任务,推动“AI员工”的愿景成为现实。语音AI正从科幻概念,转变为企业大规模采购的实用产品。语音 AI 在各行业的应用:医疗保健: 语音助手将渗透至医疗全流程,从预约提醒到术后随访,有效缓解行业的人员短缺。银行和金融服务: 在合规监管方面,AI比人类更可靠,能确保每一次操作都准确无误,且过程可追溯。招聘: 语音AI能提供即时面试,覆盖从一线岗位到中层顾问的招聘流程。语音 AI 的技术进步与挑战: 语音AI在准确性和延迟上已有显著突破,甚至为了追求逼真效果而主动放慢语速。BPO和呼叫中心行业将面临AI的严峻挑战。消费者语音 AI 与健康福祉: 在消费领域,语音AI在健康和福祉方面潜力巨大,例如可作为养老设施中的生活伴侣,实时追踪居民健康状况。语音 AI 的构建生态: 语音AI已成为一个独立产业,其技术栈的每一层都将诞生新的赢家。政府服务自动化:
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与此同时,微软的安全部门正在招聘一名负责叙事与故事讲述的高级总监,该角色被描述为一部分是网络安全技术专家,一部分是传播者,一部分是营销人员。合规科技公司 Vanta 本月开始招聘“故事讲述负责人”,最高年薪可达 27.4 万美元。生产力应用 Notion 最近将其传播、社交媒体和网红合作职能合并成一个 10 人的所谓“故事讲述团队”。军事金融服务公司 USAA 也在寻找其第四位专职故事讲述者——距离他们雇用第一位还不到一年。该公司仍在招聘媒体关系、演讲稿写作等岗位的专家,但已经开始引入故事讲述者,负责撰写博客、报告、脚本等内容,以便与会员建立联系。USAA 传播与公共事务副总裁塔拉·福特·佩恩表示。“这远远不只是一个文案写手,”佩恩说,“这是真正把情境、处境和机会生动呈现出来,为我们的会员发声。”她举例说,USAA 的故事讲述者可能会撰写一份关于心理健康福利的指南,或帮助把真实经历融入高管的演讲中。营销和科技公司长期以来常借用其他领域中夸张的头衔,为企业办公室岗位增添光彩。技术大神、开发忍者、SEO 摇滚明星,甚至“数字先知”的流行时期早已过去,但把拿薪水的传播人员称为“故事讲述者”,以及对“讲故事”本身的推崇,似乎反而愈演愈烈。尽管多年来一直有人对此翻白眼、提出批评。设计师斯特凡·萨格迈斯特在 2014 年的一次采访中说:“真正讲故事的人——写小说、拍故事片的人——并不把自己称为故事讲述者。反而是那些并不真正讲故事的人……突然都想成为故事讲述者。”下一章根据职业社交平台 LinkedIn 的数据,在截至 11 月 26 日的一年中,美国职位招聘信息中包含“storyteller(故事讲述者)”一词的比例翻了一番,
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Andrew的创业起点其实并不高,他原来就是做招聘的,干了几年发现不太喜欢,就琢磨着做点线上生意。一开始他的想法很简单:我懂招聘,懂简历,那我就帮别人写简历。于是他开始做自由职业,一份一份地帮人写。有了几个客户之后,他花了几周时间搭建了一个简历写作服务网站,想着把这事儿规模化。但网站上线之后,他遇到了所有创业者都会遇到的问题:没有流量。他尝试投Google Ads,结果广告费几乎吃掉了所有利润。他也尝试去Fiverr上买了便宜的SEO服务,结果发现买来的外链质量极差,根本没用。在这个节点上,很多人都会选择放弃。但Andrew做了一个关键决定:与其花钱买流量,不如花时间学会如何让流量主动找上门。而这个决定,彻底改变了他的创业轨迹。1️⃣ 先建受众,再做产品绝大多数创业者都会犯同一个错误,就是先做产品再想办法找客户。Andrew的逻辑完全相反:先有观众,再有产品。他用了好几年时间专注于一件事,就是发布真正有价值的内容。从CV模板、不同岗位的简历范例,到面试指南、求职信写作技巧,所有求职者可能需要的资源他都做了。这些内容不是为了卖东西,而是为了吸引精准流量。他的网站上有几百篇关于简历写作、面试技巧的免费文章,这些内容本身就是一种信任背书。用户看了觉得有用,自然就更愿意试试他的工具。然后,他的网站累计吸引超过1800万自然访问者,域名权重从0做到DR72,每年超过100万有机访问量,还拿到了卫报、金融时报、雅虎等顶级媒体的反向链接。他说了一句非常关键的话:「如果你有一个绝佳的产品但没有受众,你什么都卖不出去。但如果你有一群忠实的受众,哪怕产品只是中等水平,你也能活得不错。」2️⃣
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是这样,现在的AI经常错,而且还会捏造一些东西。前几天被我抓现行了!
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真正的 Agent 是一个不知疲倦、无需睡眠、拥有深度思考能力的超级员工 。以前,你需要一个由调研员、统计师、策略总监组成的 5 人营销团队;今天,一个营销 Agent 可以在几秒钟内遍历几百个网页,完成数据清洗、洞察挖掘并输出策略 。这不仅仅是降本增效,这是组织形态的瓦解。正如 Maggie 所观察到的,工作流(Workflow)的重构将导致大量中间层岗位的消失 。但这并不意味着人的淘汰,而是**“人机共生”**时代的开始。未来,你的价值不取决于你会干什么,而取决于你如何定义问题,并指挥 Agent 军团去解决它。03. 隐秘的战线:当 AI 开始“种地”在所有关于 AI 的讨论中,最被低估、却最具战略意义的领域,是农业。这听起来不性感,但这很“中国”。过去十几年,中国在种业上默默突破了西方的封锁,解决了主粮安全问题 。而现在,AI 正在接管这片土地。在西北和东北的广袤大地上,无人农场正在悄然运行。从番茄大棚里的光谱分析、自动灌溉,到农机的自动耕种,AI 已经将农业变成了一个精密的工业过程 。你餐桌上的每一颗西红柿,背后可能都是算法在控制着光照与二氧化碳浓度。这是一个极具《连线》风格的赛博朋克场景:在大洋彼岸,马斯克在用 AI 规划火星殖民;在黄土高原,中国的算法正在计算每一粒种子的埋藏深度 。这才是真正的“科技平权”——不仅让精英用上 GPT,更让土地长出更多的粮食。04. 认知主权:GEO 时代的品牌生死局互联网时代,我们争夺流量(SEO);AI 时代,我们争夺认知(GEO - Generative Engine Optimization) 。这是一个恐怖的转变。未来的消费者不会再一个个点击蓝色的超链接,他们会直接问 AI:“最好的电动车是谁?”、“最健康的牛奶是什么?”。AI
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中国31%,欧盟15%。中国没超美国,遑论"世界总和"。当然,他玩的是前瞻性推演:中国数据产量占全球23%,互联网用户9.2亿,能源+数据双引擎,5年后可超美国。这是马斯克未明说的隐性逻辑。地缘政治层面,中国《生成式AI服务管理暂行办法》2025年修订版要求"算力基础设施自主可控",迫使百度、阿里、字节转向国产芯片(昇腾910C性能达H100 78%)。芯片禁令反而倒逼自主化,马斯克的"能源决定论"低估了政策加速度。逻辑链完整表述:中国AI优势=能源潜力(2.3倍)×数据规模(2.1倍)×政策执行力(1.8倍)×时间窗口(5年)=4.9倍潜力优势。当前现实优势仅1.2倍,马斯克将5年后的潜力表述为"2026将超",属时间折叠修辞。🤖机器马斯克说3年内,Optimus超越顶尖外科医生,精度0.01毫米永不疲劳。2040年规模100亿台,蓝领工作全面接管。趋势判断,置信81%。LinkedIn数据,AI替代岗位中会计法律助理占67%,建筑工人12%,信息处理比物理交互更易被神经网络模拟。但"3年商用"混淆概念。FDA审批平均3.2年,最快2.1年。技术就绪76%,合法商用需2030-2031,置信68%。马斯克将技术里程碑与法律许可混为一谈,置信32%。精度问题。定位8微米,他说0.01mm保守表述误差25%,置信91%。但软组织手术操作精度受生物形变制约,达芬奇Xi机器人50-100微米,Optimus要达0.01mm需实时组织弹性建模,TRL仅4级,物理极限制约,置信12%。成本递归。2025年成本8万,目标2026年2万,降75%。第100万台可降至5000,材料+电费占3800,边际逼近成立,置信73%。但"无限逼近"是修辞,供应链约束、专利许可费修正后,成本下限6500,非无限。100亿台规模。全球钢铁年产19亿吨,机器人需2.8亿吨,占15%,可行。
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