美国亿万富翁 Mark Cuban 日前在 X 上重申一句近年广泛流传的职场观点：「AI 不会抢走你的工作，比你更会用 AI 的人才会。」这则发文获得近 2,500 个赞。
但宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授 Ethan Mollick 随后引用回应称，这个建议「已经不像以前那么正确了」，并给出三点理由。Mollick 长期研究 AI 对工作与组织的影响，也著有与 AI 协作相关的书籍。该回应获得近 600 个赞，浏览量超过 3 万次，在 AI 社群引发讨论。
Mollick提出三点反驳
第一，他认为「会用 AI」已经不再是明确的技能。随着 AI 越来越容易使用，「更会用 AI」背后究竟对应什么可持续的能力，已经变得不清楚。
第二，他指出，限制 AI 效益的瓶颈越来越多来自组织，而不是个人。换句话说，真正卡住落地效果的，可能是企业内部的制度与流程，而不是员工是否会使用工具。
第三，Mollick 认为，AI 对就业的影响仍存在不确定性，但它冲击的对象可能是整个职业类别，而不只是同事之间谁更会使用 AI。
争论焦点从个人竞争转向组织结构
Cuban 的表述把 AI 与工作的关系放在个人竞争框架中：只要比别人更早、更好地学会 AI，就能提高保住工作的机会。这样的说法直观，也容易激励人学习新工具。
Mollick 的回应则把焦点拉到更大的层面。其一，当 AI 工具的使用门槛持续下降，今天投入时间学习的操作技巧，明天可能就会因为界面改良而失去重要性。其二，即便员工都能熟练使用 AI，如果公司的审批流程、数据权限和工作分配方式没有同步调整，AI 效益仍可能无法释放。其三，如果某一类工作本身被 AI 大量替代，个人再努力，也仍是在一个正在缩小的市场里竞争。
相关案例与不同观点
ABMedia 文中提到，链新闻此前曾报道，AI 人才平台 Mercor 的研究发现，AI 在会计工作上的表现已经超过初级会计师，而在 18 个月前还未达到这一水平。这项变化被用来说明，部分入门岗位正面临整体性的压力。
不过，文中也提到，Mollick 的三点仍属于论述，并未附带数据支持。其中，「组织是瓶颈」这一观察更贴近大型企业场景；对自由职业者、初创团队或小型企业来说，个人是否能有效使用 AI，仍可能直接影响产出与竞争力。
同样地，即使 AI 工具越来越易用，「知道该让 AI 做什么、以及如何判断结果质量」的能力，也未必会同步贬值。按这一角度看，Cuban 与 Mollick 的说法未必完全冲突：个人技能仍是必要条件，但已经不是充分条件。
对上班族的启示
这场讨论也被延伸到职场实践层面。文中提到，对于台湾上班族而言，首先，学习 AI 工具依然有价值，但重点不应只停留在操作技巧，更关键的是积累判断力与领域知识。其次，个人努力存在边界，企业能否调整制度、让 AI 真正进入工作流程，才是生产力能否提升的关键。
ABMedia 还提到，Mollick 近期也曾指出，AI 代理将大量进入企业客服场景。随着 AI 的影响从工具层面扩大到工作结构层面，「会用 AI 就不会被淘汰」这句话，正在面临更复杂的现实检验。