AI 這股風，吹得正猛。它不光改變了我們的生活，也正悄悄地重塑著職場。創業圈，也不能幸免。
麥肯錫 2023 年的報告說了，到 2030 年，美國大概有 1200 萬人得換工作，為啥？因為 AI 太能干了，把 60%-70% 的工作都給自動化了，尤其是那些白領的活兒。
世界經濟論壇也跟著敲警鐘：未來五年，AI 可能讓全球 8300 萬個崗位 " 消失 "，就算算上新冒出來的 6900 萬個，還是少了 1400 萬個飯碗。
從麥肯錫到高盛，都在說 AI，特別是生成式 AI，正在大大改變我們賺錢的方式。連那些需要動腦子的活兒，寫文章、搞法律、做客服、玩金融、搞營銷，AI 都已經開始搶活兒了。
這不只是普通員工的事，連一些剛起步甚至資深創業者，也感覺到了壓力。特別是那些靠重復勞動、隨便搞搞開發、或者門檻很低的生意。
那么問題來了，到底是哪些創業者最容易被生成式 AI" 盯上 " 呢？
AI 大潮下，對于創業者而言，誰的生意最危險？
接著，再逆向思維一下，又有哪些機會是 AI 搶不走的？
靠 " 重復勞動 " 賺錢的創業者
這類創業者，他們的核心業務是那些特別標準化、規矩特別清楚、而且具有高度重復性的活兒。AI 在這方面，簡直是天生的好手，所以，他們的生意最容易被 AI 直接 " 端掉 "。
這種工作內容高度標準化，操作流程清晰，需要大量重復性執行。比如，簡單的數據錄入、文檔整理、信息分類等等。這些活兒通常不需要你多動腦子，照著流程來就行。
而人工智能，特別是機器人流程自動化（RPA）和機器學習技術，干這些活兒比人快多了，還不容易出錯。它們不知疲倦，錯誤率極低，而且邊際成本幾乎可以忽略不計。一旦 AI 系統學會了，用起來幾乎不花錢。你說，人類還怎么跟它們比？
拿簡單表格整理服務來說，以前你可能找人幫你把一堆亂七八糟的數據整理成整齊的表格?，F在 AI 能通過光學字符識別（OCR）技術識別文本，再結合自然語言處理（NLP）幫你把信息提取和歸類好，這項工作就自動完成了。
數據錄入外包也是。以前把紙質文檔或圖片里的數據手動敲進電腦，是個大工程?，F在 AI 可以自動識別并錄入數據，大幅提高效率，還降低錯誤率。
簡單客服就更不用說了。針對常見問題和標準化流程的客戶服務，AI 驅動的聊天機器人能夠 24/7 不間斷地提供服務，還能始終溫柔耐心地處理海量請求，響應速度和效率都遠超人。
沒啥 " 創意 " 和 " 洞察 " 的內容創業者
在內容爆炸的時代，原創性、深度思考和個性化風格是內容的核心競爭力。
但很多內容創業者，停留在模板化或者 " 洗稿 " 的層面，缺乏真正的創意和行業洞察。這類人，是 AI 生成內容（AIGC）的頭號 " 受害者 "。
有些內容缺乏原創性、深度思考和個性化風格，嚴重依賴模板化或 " 洗稿 " 模式。往往就只是對現有信息進行簡單的整合、改寫或剪輯，也沒有什么獨特的觀點或價值。
而 AIGC 技術，尤其是大型語言模型（LLMs），現在寫文章、做圖、處理音頻、剪視頻，都達到了專業級別。它們能根據指令快速產出達標內容，還能夠學習并模仿各種風格，進行信息總結、改寫，甚至生成 " 原創 " 的文本、圖片和視頻片段。
再來看那些洗稿 " 的公眾號寫手。很多公眾號運營者就是抄來抄去，稍微改改就發。但 AI 可以更高效地抓取、理解并重構現有文章，生成新的版本，而且速度和數量遠超人類。
如果你剪視頻僅僅是套用模板、添加通用背景音樂和特效，沒有獨特的敘事手法、鏡頭語言或創意構思，那么 AI 視頻生成工具可以輕松完成這項工作，甚至能根據文本描述自動生成視頻。
目前新興的內容形式播客也是這樣。某些播客節目內容空洞，缺乏深度訪談或獨特觀點，僅僅是圍繞熱門話題進行泛泛而談。而 AI 可以合成語音、生成腳本，甚至模擬對話，制作出聽起來 " 像模像樣 " 的播客節目。
因此，如果你的內容如果缺乏獨特價值和情感共鳴，很容易就會被 AI 批量生產的同質化內容淹沒，從而失去用戶粘性。當人們可以從 AI 那里免費或以極低成本獲取大量 " 足夠好 " 的內容時，為什么要選擇你呢？
做 " 偽需求 " 或 " 低價值 " 生意的創業者
這類創業者提供的業務，要么不是用戶真正迫切需要的，要么就是他們提供的價值，很容易就被更便宜、更高效的方式給替代了。
說白了，有些生意本身就是信息不對稱或者效率低下的產物。AI 一出現，這些 " 偽需求 " 或 " 低價值 " 的業務，就得加速 " 涼 "。
他們的業務并非基于真實、迫切的市場需求，往往是利用了市場的信息差、流程的繁瑣性或特定人群的認知盲區。
以后，通過大數據分析、智能推薦和自動化流程，AI 可以打破信息壁壘，實現供需雙方的直接對接，從而消除中間環節，使得原本依賴信息差生存的業務，將變得不再必需。
比如，過去許多中介機構通過掌握信息來撮合交易（比如簡單的房屋租賃、勞務派遣等）。以后，AI 驅動的平臺可以根據用戶需求，自動匹配資源，實現供需雙方的直接對接，使得傳統中介的價值大幅削弱。
還有些創業者，僅僅是將 A 平臺的信息搬運到 B 平臺，賺取差價或流量。但以后，AI 可以通過爬蟲技術和智能分析，自動抓取、整理并分發全網的信息，這樣一來，這種簡單的 " 搬運 " 行為就變得毫無價值。
還有某些所謂的 " 定制 " 服務，說是 " 定制 "，但是核心流程和產出物實際上高度標準化，比如簡單的網站模板修改、基礎的平面設計等。當 AI 工具能夠提供更智能、更便捷、更低成本的自助式定制方案時，誰還找別人的高價定制呢？
那么，不易被 AI 替代的創業者類型呢？
AI 的挑戰確實嚴峻，但并非所有創業者都會被它擊垮。咱們換個角度看，那些能發揮人類獨特優勢、AI 難以模仿的領域，反而蘊藏著巨大的創業機會。
第一類當然是能整合 AI 工具，開創全新業務模式的人。這類創業者眼光很超前，他們把 AI 看作是強有力的工具，而不是威脅。
他們也不滿足于 AI 現有的能力，而是深入挖掘 AI 的潛力，把 AI 和某個行業的專業知識、市場需求結合起來，創造出全新的產品或服務。
他們特別擅長利用 AI 來提升效率、優化決策，甚至拓展業務邊界。比如利用 AI 來設計個性化教育方案，開發智能醫療診斷輔助系統，或者創造 AI 驅動的藝術創作工具。
比如，Coursera 就用 AI 來個性化推薦課程，還有 AI 作業批改和學習輔導?，F在 Coursera 已經成為全球領先的在線學習平臺。
第二類，是特別擅長品牌打造、引發用戶共鳴、建設社群的創業者。
這是因為，盡管 AI 能生成大量內容，但很難真正理解和傳遞人類的情感、價值觀，更別提建立深厚的人際連接。
所以，人文關懷、高情商、社群影響力，以及卓越的品牌敘事能力，就成為 " 王炸 "。
這類創業者特別注重情感連接、價值觀傳遞和社群運營。他們能建立起基于信任和認同的用戶忠誠度。通過真實的互動、有溫度的溝通，構建起強大的品牌認同和社群凝聚力。
比如，那些專注于小眾興趣圈層的社群運營者，或者靠個人魅力和真實故事火起來的自媒體人，還有那些提供特別走心服務的線下品牌。
這些領域的核心，就是那股 " 人味兒 " 和 " 連接感 "，這是 AI 目前還難以替代的。
董宇輝就是個典型。通過真誠、有深度的知識分享式直播帶貨，憑借個人魅力和文化底蘊，和觀眾建立了強烈的情感連接和信任。還構建了龐大的粉絲社群，成功將個人 IP 轉化為強大的品牌影響力。
第三類是從事復雜人際協作、線下執行、情感服務的創業者。
比如高級醫療、心理咨詢、定制化教育、復雜項目管理、高端餐飲服務、線下體驗式活動策劃等。
這些業務，涉及高度復雜的人際互動，或者必須得在現場動手操作，再或者就是提供那種深層次的情感支持。
這些場景，往往需要你靈活應變，因為沒有固定的溝通模式，得有同理心，還得能判斷復雜情況。
AI 雖然在某些方面能幫上忙，但它完全替代不了人類的臨場決策和情感交互。
這些職業的核心價值，在于處理不確定性、提供個性化解決方案，和建立信任關系，這些都需要人類獨有的智慧和情感。
美國有一個著名的勵志演說家 / 生活教練，叫 Tony Robbins。他幾乎獨創了一種新的業務模式——通過高強度的線下研討會、一對一指導和情感激勵，幫助人們進行個人轉型和突破。
這需要極強的共情能力、臨場應變、人際影響力，以及對人類心理的深刻洞察。這當然是 AI 目前無法替代的。
結論
AI 的普及，不可逆轉，但并非所有創業者都會被威脅到。
關鍵在于：創業者是否能夠從重復性、低價值、缺乏創意的領域中抽離出來？然后轉向 AI 難以觸及的、需要人類獨特智慧和情感投入的領域。
如何讓 AI 作為工具，而非一個無情的終結者，是未來創業者立判高下的地方。
或許，那些能夠與 AI 協同工作，能夠提供有 " 人味兒 "、有 " 靈魂 " 服務業務的創業者，再大的技術浪潮都拍不倒他們。
無論是公司發展，還是個人成長，我們總是會遇到局限。
如何打破人生和事業的局限，走向更廣闊的天地？
認知是解開這一問題的關鍵鑰匙。
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