从数据价值，到岗位价值

几十个门店号建起来，真正周周有更的不到十个。一条成片要一两个工作日，而总部刚定的价格与活动口径，传到店里已经各说各的。

监管把信贷审批与理赔定损划进了高风险场景，关键环节必须留下人工复核的那一步。与此同时，日均上万篇公告与舆情还在靠人盯源，被追问"这个数怎么来的"，答不上来。

早会前跨六个页面取数拼日报，谁拼的就是谁的口径。想单独要一块专题大屏，排队一两周才轮得上。

11 月起，产品放行要核到说明书、标签版本与 UDI 赋码是否指向同一版。这几样眼下还是人抄、人核、人催，错了多半到印厂才发现。

招生季的咨询集中涌进来，顾问在几个渠道之间来回切。宣传口径审到哪一步全靠人记，而这一关过不去，连流量都拿不到。

长尾需求排到 11 周开外，信创迁移的适配单又挤进同一条队列。排期表上每一项都有人在催，先做哪一件缺一把公认的尺子。

选题、成片、审校压在同一个小团队身上，更新一停流量就掉。而 AI 生成的内容现在要显著标识，极限词也得在脚本阶段拦住，事后审已经来不及。

各地交易平台的标书机检陆续上线，形式性失误在初审就会被挑出来。可资质有效期、工期与付款条款仍靠人逐条盯，一个项目的资料要跨几个系统凑齐。

客户开始要求看得见 AI 用在了哪一步、工时如何分解。交付物却仍是人写出来的东西：质量随人波动，资深顾问的判断留在他自己脑子里。

缺货与呆滞常是同一批货的两种表现：可用量、在途与寄售三本账对不齐，总量看板只报金额、不报责任。客户承诺量该谁买单，翻遍协议也说不清。

政府采购这一侧，AI 辅助评标已经在铺，规矩也定得清楚：机器只做辅助，每一步都要留得下痕迹。投标这一侧却还是六个平台靠人轮流刷，一次形式性失误整份标书作废。

顾问在三套系统里逐份翻简历。而只给一个匹配度分数、说不出理由的筛选，用人部门不敢认，上线之后往往就没人再碰。