01 | 面试时的美好蓝图

近十年，人工智能的技术蓬勃发展，各行各业都开始在自己的公司中准备使用人工智能技术。在面试或者沟通的时候经常会遇到公司的 HR 热情洋溢地介绍着：“我们是一家科技驱动、数据为王的创新企业，致力于用数据分析和人工智能改变行业……”

AI 的职位描述写得让人心动：

• 负责数据分析和 AI 相关研发，探索前沿技术；
• 团队氛围轻松，我们倡导“科技改变世界”；
• 工作时间弹性或者是计时工作制，五天八小时，不加班；
• 薪资增长空间大，后期有期权和股票，公司前景无限；
• 高效的信息化系统，让数据流转更加顺畅，减少繁琐工作。

如果你听到这些，是不是会觉得这是一家值得加入的公司？
如果你正对 AI 和数据充满热情，是不是会觉得自己找到了合适的舞台？

然而，现实却给了一记响亮的耳光。

---

02 | 入职后的“职场泥潭”

工作内容变了味
而求职者在入职智慧化，发现实际情况和面试时的描述完全不符。

• 数据分析和 AI？不存在的！本来以为会在大数据、机器学习领域发光发热，结果却成了全栈苦力。在各种数据都是 excel 来维护的公司，怎么可能有完善的数据流和数据治理方案呢？连正常的数据库和大数据套件（MySQL、Hadoop 等）都无法提供的公司，AI 又怎么能发挥它的能力呢？
• 前端、后端、算法、测试全包，甚至还要负责项目管理、写文档、跑流程。极端情况下，甚至连办公软件、数据库维护，甚至前台打印机坏了，都要去搞定。
• “科技公司”只是一个口号：号称数据驱动，结果 Word、PPT、Excel 满天飞，数据存放在各种不统一的文件里，甚至员工的个人电脑中，根本无从管理。
• 本以为会有数据中台，结果完全没有，数据分析变成了手工 Excel 操作。每天不是在整理数据，就是在跟不同部门扯皮对接，技术的价值被消磨殆尽。

工作时间无限膨胀

• 约定的五天八小时，变成了995，甚至 9-12-5，极端情况下还有 9-3-5；
• “弹性工作制”的真正含义是：公司可以弹性，我不可以弹性。上班时间必须准时，下班时间可以弹性。
• 周末随时待命，晚上随时拉会，凌晨经常返回工位，加班是常态，但从来不给加班费。
• 偶尔想请假，发现公司默认“随叫随到”才是工作态度，甚至不允许员工节假日请假回家，用各种潜规则在公司压榨员工的剩余价值。

薪资与承诺成了笑话

• 几年不涨工资，年终奖和期权的“饼”画得越来越大，却始终没落到嘴里。每次都会给员工说，给你的已经很多了，或者你拿的工资是最高的了。
• 绩效考核越来越苛刻，稍不小心就会被扣工资，还存在各种补助可以随意克扣，年终奖甚至可能“负增长”。
• 期权、股票？根本连影子都没有，倒是经常有人因为“绩效不达标”而被迫离职。如果能够赔偿 N+1，说不定都是良心企业了，更多的则是想办法把人弄走就行。

---

03 | 谁是受害者？谁才是得利者？

受害者是谁？

• 员工身心俱疲，拼尽全力换来的，只是无休止的加班和一成不变的工资。如果不在业余时间提升自我能力，就只能够在一个地方长期被压榨，直到被榨干最后一丝的力量，然后被抛弃；
• 精力透支、成长受限，到头来培养的只是“全能打杂”技能，无法在专业上深入发展。每天提交各种 excel、ppt 和文档，无法在专业上持续深耕。长期处理各种杂事，专业技能会逐渐萎缩；
• 想辞职，但发现跳槽也需要时间和机会，于是被困在“舒适区的泥沼”里。

得利者是谁？

• 公司管理层最得利：用一个人的工资，干五个人的活。一开始用数据分析或者 AI 吸引人才，来了之后就使劲压榨人才的时间和精力；
• 通过不停地画饼和不花钱的激励方式，成功让各种年轻的员工自我感动、自我压榨，同时想办法让老员工离职，大幅降低人力成本；
• 口头上讲数据驱动、人工智能化，但实际上只关注老板的 KPI，数据和 AI 只是装饰品。投入的资源是非常少的，但是想要获得的产出是非常大的。

---

04 | 如何避免掉坑？

面试时警惕套路

• 详细问清楚具体的工作职责、团队分工，避免掉入“全栈苦力”陷阱，了解公司的职位划分和分工职责，避免一人多职；
• 问清楚加班文化，多关注“工作时间”、“是否有加班费”等关键词，当然也有可能沟通的时候是五天八小时，但是来了之后是五天十四小时；
• 让他们把薪资、期权、涨薪承诺写进 Offer，否则当场就是画饼。

入职后如何自保？

• 早点认清现实，该跑路就跑路，不要对公司抱有幻想；就像“飞越疯人院”那样，能早点逃离这个环境就早点跑；
• 记录自己的正常工作、加班、工时、薪资情况，避免被随意扣钱；
• 避免“习惯性负责”，不要做超出自己本职工作的事情，不要让自己成为团队的“免费劳动力”；
• 避免“大跨度转行”，如果进入公司之后，发现工作内容和面试的时候不符，可以趁面试的状态还在，可以早点修改简历迅速跑路，避免最后由于大跨度转行导致绩效考核很差，反而被坑。

---

05 | 职场的“骗局”何时休？

这里列举的绝对不是个例，职场上画饼、压榨员工的情况比比皆是。常见的套路如下，但绝不仅仅如下：

• 一边谈 AI，一边靠 Excel 维护数据；
• 一边说“计时工作制”或者“弹性工作制”，一边让员工 9-12-5 还要求随叫随到；
• 一边承诺“期权和股票”，一边压低工资，几年不涨薪；
• 工作环境差，甚至无法保障员工的基本生命安全，一旦员工生病就想办法甩掉包袱。

真正的人工智能还没普及，但 AI 的口号已经被公司玩得炉火纯青。是时候警惕这些职场套路，让求职者不再成为“韭菜”！

笔者算起来毕业已经将近十年时间，工作经验告诉我，人工智能的核心在于数据。没有数据作为支撑，任何所谓的 AI 研究都只是空洞的理想，根本无法落地。一些企业在手工作坊的环境下，根本没有搭建起完整的数据平台，也没有做出有效的数据积累，却一味地追求“AI”标签，这种做法不但不可行，还可能导致浪费大量资源。没有数据，AI 就像是没有燃料的火箭，根本飞不起来。

企业如果没有数据中台，没有清晰的数据治理体系，只靠离线 EXCEL、PPT、Word 和各种 txt 收集数据，如何能够通过 AI 来提升业务效率？事实上，这些企业往往只会做表面功夫，尝试在一些局部领域“做做样子”，但真正能够支撑 AI 运作的数据资源却没有形成。在 AI 的发展过程中，数据的采集、清洗、标注和存储都是至关重要的工作。如果连这些基础的工作都没有做好，怎能指望快速进行 AI 落地实践？在这种情况下，AI 只能成为一种营销噱头，只能停留在各种技术文档和 PPT 中。

AI 的核心并不仅仅在于算法，它依赖于大量的历史数据、持续的数据积累和强大的计算资源。而某些企业没有统一的数据库、没有数据管理平台、也没有足够的计算资源（比如 GPU），却妄想在短期内实现 AI 驱动的突破。这种做法本质上是在对 AI 的基本要求视而不见，忽视了其背后庞大的数据和硬件资源需求。

AI 赋能各种各样的业务并不是一蹴而就的过程，它需要大量的时间、资源和数据积累。很多企业在没有充分准备的情况下贸然推行 AI，只会在短期内制造出假象，看似在紧跟技术，实则是为了跟上时代的潮流而做的表面功夫。企业如果仅仅停留在“AI”这个概念层面，而没有实实在在的技术积累和数据支持，任何期望都注定是无果的。AI 的应用并不是“魔法”，它需要足够的时间、数据和资源来打好基础。从数据中台建设、计算资源的配置，到模型的迭代优化，都是企业需要一步步完善的工作。没有这些基础建设，单纯的“AI 梦想”终将被现实打破。

当前在一些企业中，人工智能的应用在某些领导眼中似乎并没有立即带来显著的效益，甚至被认为“只是锦上添花”，这主要源于基础设施的不完善和数据资源的不足。AI 的成功应用并不是一个短期的过程，它需要强大的数据支撑和持续的技术迭代。如果企业没有建立起数据中台、统一的数据架构，而是让各个团队在不同的云平台上搭建各自的数据库，那么数据的碎片化与不一致性必然会影响 AI 的效果。因此，AI 在短期内可能看不到立竿见影的“雪中送炭”效果，但它的长远价值仍然无法忽视。

与其让人工去做重复、低效的工作，不如逐步推动 AI 在可行范围内的应用。人工智能在处理大量数据、模式识别和自动化决策方面具有巨大的潜力，虽然当前可能只是初步落地，但它提供的是长期效益，不仅仅是一个“加分项”。通过系统性地收集数据、优化算法，AI 将逐步从“锦上添花”变成企业真正的生产力工具。

当一个企业没有充足的数据资源和必要的硬件支持时，所谓的 AI 研究只是徒劳的技术摆设，甚至可能引发更多的技术焦虑和误导。许多企业过于追求“人工智能”的标签，用 AI 项目吸引资本和眼球，却忽视了真正能够产生实际效益的基础工作。这种“无数据、无基础”的 AI 项目，无论做多少年，都难以突破瓶颈，最终只能沦为技术上的“空壳”。在一些企业的 AI 推广中，我们看到的不是扎实的技术积累，而是梦想与空谈。这些企业没有在数据、技术、团队等方面做好充分的准备，却一味地希望通过 AI 来获得市场竞争力。AI 发展不是一场幻想，它需要的是真正的基础设施建设：数据中台、清晰的数据架构、有效的数据采集和处理手段。在没有这些支撑的前提下，追逐“AI 时代”的梦想只会成为纸上谈兵。真正的技术迭代，应该是建立在现实基础之上的，而不是空洞的愿景中。