怪事！跨境大公司高薪招不到人，老运营投简历没人回

打开招聘平台，会看到一类很陌生的跨境电商岗位名称。

比如数字化与 AI 负责人，AI 应用变革负责人，企业级 AI Agent 负责人。

每一家写的要求都不太一样，但薪资水平都处在这一行少见的档位，合适的人却一直找不到。

与此形成鲜明对比的是，不少亚马逊老运营往外投简历，投出去以后得到的回复变少了。

一边招不到人，一边找不到工作，这就有些耐人寻味了。

AI 能干很多活

可它干完不担任何后果

说实话，AI 能干的事情已经很多了。写Listing、翻译文案、总结报表、调广告等等，这些它都能干，速度还比大部分从业者快。

但它有一个缺点：虽然干了，却不承担任何后果。

它不会因为某条链接亏了几万块钱，晚上急得睡不着觉。

也不会在老板追责的时候，站出来说这是我的过错。

同样不会因为上一次的失误，在下次遇到同样问题时留神。

这个差别在平常看不出来，因为效率大家都看得见。可一旦出了问题，需要有人来弥补、来挽救、来担责、来解释当时为什么这样决策，AI 就不在场了。

而且普通岗位 AI 能够替代，但把 AI 接入企业业务流程这件事它做不了，毕竟这是流程上的改造。

这也是很多公司，愿意为这个岗位开出高薪资的原因，他们要的是一整套能够沉淀下来的做法。

岗位能力具体总结下来有三点：精业务，懂 AI，能推进。

精业务这三个字

重点从来不在业务

这里的精业务，不是泛泛地懂业务。

懂业务这三个字，在这一行里几乎人人都能说。干了三五年的运营，问他懂不懂业务，他一定说懂。问他懂到什么份儿上，他能说出类目、平台、后台、广告结构、供应商，说得都很熟。

可这些说得再熟，也只是他懂这个行业怎么运转，不等于他懂这家公司的问题在哪儿。

精业务要的是后一样：针对企业自己的业务，找到它存在的问题，把这个问题拆成流程，再从流程里定出需求。

这三步，一步都不能少。找不到问题，后面全是空转。找到了问题拆不成流程，需求就提不出来。需求提不出来，AI 那边接到的就是一句帮我提效，活儿就干不好。

所以精业务的重点，不在业务这两个字上，在精这个字上。精的意思是，能把这家公司一个具体的、别人说不清的毛病，说到能落成流程、能落成需求的程度。

这一步之所以最难，因为它要求一个人，能够同时干两件通常由两个岗位干的事。业务的问题他得看得见，流程和需求他又得说得清。

看得见的人常常说不清，说得清的人常常看不见。

算不清这个账，讲不清这些，后面的一切都是空中楼阁。

懂 AI 的重点不只是知道它能干什么

还知道什么时候让它停下

懂 AI 分两层。

浅的一层，知道 AI 能做什么，也大致知道它的边界在哪里。这一层现在很多人都行，只要用过几个工具，写过提示词，试过几个场景。

深的一层，是能协同 AI 组织测试、验收结果。

测试这件事儿，很多人以为只是把活交给AI，然后看它干得怎么样。

事实上，真正的测试是先定好什么算对、什么算错、错了怎么发现，然后才让它干。

验收更麻烦，因为AI 交出来的东西，看着都对，读着也顺。可它很可能在某一步编了一个数字，或者在某一步把两个条件搞混了。

这种错不会自己喊出来，得有人一条一条核。

更关键的一步是当 AI 做错了，能够让它停下来。这里的停下来，说的是具体动作。

比如一套自动补货的规则上线了，跑了两周，发现它在某个类目上判断偏了，把不该补的补了，把该清的留了。

这时候不但要说规则需要停，还要说清停哪一条、停到什么时候、停完怎么改。

这就是该岗位的核心职能之一。

这个动作听起来简单，做起来难。因为规则一旦跑起来，就已经嵌在流程里了。

采购在按它下单，仓库在按它备货，停一下就是一条链上的人都要改动作。

敢停、知道该停哪一条、停完能马上给出替代做法，这三样缺一样，停了就是乱。

能推进的重点在沉淀

给机器看和给人看是两样东西

推进也有两个意思。

第一个是推进各个岗位把 AI 用起来，这一点靠沟通、靠示范、靠一点一点带。

第二个是把这些沉淀成组织资产，沉淀的意思很具体：把判断写成规则，交给机器看。

这里需要特别提醒一点：给人看或听的，和给机器的是两样东西。

说给人听的，可以含糊一些。你说这个类目竞争太激烈的时候先别压货，一个干了五年的人听得懂。他知道什么叫激烈，知道激烈到什么程度该收手。

给 AI 软件看的呢？必须写清楚条件是什么，例外情况是什么，出错怎么办。含糊一句，机器就乱跑。

它不会像人那样猜你的意思，也不会在拿不准的时候过来问你一句。

此外推动整个团队协作也很难，因为这要改变很多部门用了很多年的工作方式。

一个运营习惯了自己看数据自己判断，现在要他把判断写下来交给系统，他第一反应是这活是不是要替代我。

这一层不是靠讲道理能过去的。得靠一步一步让人看见，写下来之后他自己的活变轻了。

所以这个岗位主要负责的，可能并不是很多 AI 任务的执行。它干的是在这些任务里排序、取舍、提高效率，这些都对整个组织有非常重要的意义。

老运营的机会为什么变少了？

这也从另一个角度说明了，老运营的机会为什么变少了，哪怕他已经使用AI很久了。

因为个人的提效，并不等于企业的经营效率。

一个人使用 AI 省下几个小时，很可能对公司的财务收益并不大。

比如一个运营用 AI 写 Listing，可能从每天十几条变成几十条。但省下来的时间可能是他自己的，也可能被其他同类工作挤占了。

公司得到的是更多Listing，可Listing 多并不等于能多赚钱，因为它不一定卖得动。

卖得动涉及到选品、库存、价格、广告、售后等方面，而这些可能并不在写Listing 这个人的手上。换句话说，多写的这些 Listing 带来的价值和原来差不多。

但如果把选品、广告、库存这些数据打通，让 AI 自动算出哪些 SKU 该补货、哪些该清货、哪些广告是浪费的、哪些广告应该重点加强，那就不一样了。

采购能提前很多天看到断货风险，投手能提前几天发现关键词的差异。

老运营做不到这些，也没有办法打通这些链路，更没有办法同时具备精业务、懂 AI、能推进这三种能力。

而当市场对这类运营的需求变少了，机会自然也就少了。

短期、中期、长期

从短期看，这个错位还会持续一段时间。

企业在等一个现成具备能力的人，很多求职者也在等市场释放更多匹配自己的机会。

两边都在等。

从中期看，会有一批人先走出来。他们未必是最厉害的，但一直往“把 AI 接入企业业务流程”这个方向走，慢慢做出一些拿得出手的成绩，机会也就渐渐开始来了。

从长期看，这个岗位大家会形成共识，名称也会统一。

就像跨境企源电商学院，就首次在跨境电商行业给了它命名：AIBP。

同时，也给了它相应的定义。

而当名称和标准逐渐固定下来，企业就知道该招什么样的人、该给什么样的薪资范围、该怎么考核。

个人也会知道，这个岗位究竟是怎么一回事，自己需要补充哪些能力。

现在就是这个新岗位逐步成型的过程，在这个过程中会有一批先行者。