正在被AI影响的运营岗，运营从业者该走向何方

随着数字化及AI技术的快速发展以互联网行业为代表的运营从业者正在迎来一场深刻的职场变革。面对轰轰烈烈的AI浪潮运营人员最关注的不外乎以下两个问题运营人员怎样通过AI为自身赋能运营人员如何避免被AI抢走工作为了更好地寻找答案我们先梳理一下运营的职业特征。简言之大部分运营人员的发展会经历以下几个阶段新人阶段纯执行角色日常的工作比较琐碎如写活动文案、做用户调研、做后台配置等。这个阶段的运营人员通常对运营的概念、流程和分工有了基本的理解后期能单独负责一项模块工作。骨干阶段执行策划角色如定期策划运营活动和分析数据等。这个阶段的运营人员已经具备一定的运营意识和专业技能能够参与核心业务的运营并背负关键业务指标如活跃率、留存率等。专家阶段负责人角色开始站在业务统筹及策略视角看待问题着力于建设体系化的运营机制。这个阶段的运营人员已经具备较强的专业能力和管理能力能够全面主导一项核心业务的运营。从这条成长路径可以看出中早期阶段运营人员的工作偏向于流程化和重复性而在中后期阶段运营人员的工作更偏向于专业性和策略性。与此同时运营人员的职业发展也受到了岗位本身自带的一些限制。首先运营人员的工作经验迁移较为困难。由于每个企业的业务、需求以及资源的不同导致运营人员在不同企业的定位和工作内容都不 一样即使跳槽也大概率在同行业。因此运营岗位实际上是一种个性化定制岗位这就导致运营人员在一家企业的工作经验很难迁移到另外一家企业。其次有些运营人员的工作内容是标准化较高、重复性较强的基础工作这些运营工作存在较高的可替代风险。因为将标准化的流程工作交给外包公司、实习生乃至 AI将策略性和创造性的工作交给专业运营已经成为整个运营行业的趋势。最后运营人员需要保持终身学习而随着年龄的增长运营人员的学习热情和工作精力将不可避免的下降。当今的运营手段的有效周期越来越短用户的期待阈值越来越高获客和维系成本也越来越高。时代在变用户在变行业在变规则在变运营岗位唯有终身学习才能应对这个多变的时代。根据运营岗位的这些特征再结合生成式AI的技术优势不难发现AI可以帮助运营人员优化以下工作。标准化、重复性的工作对于具有一定框架、流程和重复性的工作AI可以帮助运营人员提高生产力。比如调整已形成固定格式的文案及海报、更新内容栏目下的每日资讯等。创意类、发散性的工作对于需要创意和创新的工作AI可以为运营人员提供远超过个人能力的创意来源。比如为产品设计优化提供新思路和方向、策划品牌活动的创意玩法等。专业性、技术类的工作对于建模性、策略性工作AI可以帮助运营人员把控目标及执行过程。比如根据业务需求建立AARRR用户模型、使用逻辑树分析法进行运营质量评估等。在实际工作中目前大多数运营人员的AI赋能方式主要有以下三种。明确问题解决方案让AI完成执行该方式是指运营人员知道解决问题的方法细节并将其明确传达给 AI使其能够执行具体的操作形成可复用的运营框架。提供大致解决方案让AI进行完善该方式是指运营人员知道大致的方法但并不了解具体的实施细节于是让AI根据该方案的大致思路完善相关的执行细节。提供目标和期望结果让AI补全策略该方式是指运营人员只知道目标和结果但不知道如何完成于是让AI根据需求自行制定策略方案之后运营人员再进行修改。需要注意的是AI的赋能效果最终取决于运营人员自身的专业水平。对于缺乏业务知识技能的运营人员来说AI对他们的实际帮助相对有限而对于那些具备专业方法论的运营人员来说AI则可以将他们的价值放大。因此专业技能和思维方式是让AI有效协同运营工作的底层逻辑。就像一个会“多渠道策略触达”的A运营和一个只会“以老带新模式”的B运营二者的认知水平不在一个层次其AI赋能的效果自然是截然不同的。