如果你在代理商工作，或者经营着一家代理商，“AI 会不会抢走我们的饭碗？”的老实回答是：它拿走的是任务，而且最先拿走的，恰恰是我们过去交给初级员工的那些任务。这让入门岗位成了压力最集中的地方。能平稳走出这一轮的代理商，会围绕判断力重新设计初级岗位，而不是悄悄停招应届生。
过去心照不宣的事，如今被摆上了台面。营销行业媒体 Digiday 在其 AI Marketing Strategies 活动的一场开放座谈会上，听到一家中小型效果营销代理商的老板说：“我们已经有一段时间没招应届毕业生了，我也不觉得以后会招。”Digiday 发稿后的第二天，Marketing Dive 报道了 Gartner 的预测：到 2030 年，大多数高绩效营销团队将取消传统的入门级岗位。
AI 真的在抢代理商的饭碗吗？
有一些，确实。但数字没有标题那么吓人，而且更具体。Gartner 在 2026 年 1 月至 4 月间调查了 1,303 位资深营销负责人。据 Marketing Dive 报道，18% 已因 AI 裁撤了部分岗位，16% 新设了岗位，近三分之一重组了现有职能。
看看哪个数字最大：重组。大多数组织并没有整个部门地砍，而是在改变部门里的人做什么。真正消失的岗位，本质上是一堆可重复的任务，外面贴了一个职位名称而已。
Digiday 引述的那位代理商老板并不反对招应届生。他的公司过去只招入门级人才，其中大多数人后来成了公司最优秀的员工。“这只是一个生意上的问题，”他说。陷阱就在这里：一个对今年损益表完全理性的决定，会在未来十年慢慢侵蚀人才储备。
哪些代理商岗位最容易被 AI 替代？
别再按职位名称去想，改按任务去想。每家代理商都有一张吞噬初级员工工时的杂活清单：填工时表、做月报、开进度会、追预算、手动改尺寸、做竞品审计。这些恰恰是 AI 和自动化如今做得很好的事。判断力、品味和客户信任，不在这张清单上。
以创意、媒介或社媒代理商里一位典型的初级员工为例，工作是这样转移的：
| 初级员工今天的任务 | AI 现在能做什么 | 初级员工应该改做什么 |
|---|---|---|
| 搭建月度效果报表 | 拉取数据并起草解读 | 找出真正重要的那一个变化，并向客户讲清楚 |
| 截图式竞品审计 | 收集并归类竞品广告与帖子 | 判断哪个竞品动作是威胁，哪个只是噪音 |
| 社交聆听摘要 | 把讨论聚类成主题 | 检验某个主题是真实的受众张力，还是少数人的大嗓门 |
| 为各种版位改尺寸 | 生成各尺寸版本 | 检查是否符合品牌调性，揪出看起来不对的地方 |
| 进度会纪要与待办 | 转写会议并列出待办 | 去追那个卡住工作的决定 |
右边一栏比中间一栏难。它也更有意思，在客户面前更有存在感，而且是学懂这门生意的捷径。
为什么砍掉校招是一笔糊涂账？
今天的客户执行，就是 2032 年的客户总监。底层不再招人，五年后你就得在高层高价买入有经验的人，还要跟财力更雄厚的控股集团网络抢人。对独立代理商来说，这笔交易不划算。
据 Marketing Dive 报道，Gartner 给 CMO 的建议同样适用于代理商负责人：不要拿 AI 带来的效率当理由，把新人挤出人才管道。Gartner 副总裁分析师 Kristina LaRocca-Cerrone 说得很直白：“CMO 应该让初级营销人员更早接触高价值的工作。”Gartner 举的例子很实用：评估 AI 产出、生成洞察、把建议与可衡量的结果挂钩。
Digiday 座谈会上的一位与会者，比大多数顾问都说得透：“这看起来是一个学习与发展的挑战，而不是技术挑战。”
为什么 AI 会让能干的人觉得自己是“冒牌货”？
这里有一层心理因素，大多数 AI 路线图都忽略了。心理学家称之为“冒充者现象”：不管证据如何，总觉得自己没有别人以为的那么能干，随时会被识破。
代理商正是它的高发地。初级员工常常靠在杂活上的速度和耐力证明自己。把这些活拿走，很多人就觉得自己没什么拿得出手了。资深员工也不能幸免。Digiday 活动上一位参与者道出了这种恐惧：“AI 不会来取代你的工作。一个懂 AI、又有你这份经验的人，才会来取代你的工作。”
觉得自己是冒牌货的人，行为模式很好预测：反复打磨而迟迟不交付；会上不敢问那个显而易见的问题；把不确定藏起来而不是提出来——而这恰恰是你最不希望在核查 AI 产出的人身上看到的。不安退潮之处，真诚自然生长。给人一个清晰、被看重的角色，再给他们能自己找答案的工具，他们就会开始说出真实的看法。
如何为 AI 时代重新设计代理商的初级岗位？
从小处着手：一个团队、一个客户、一个季度。
- 盘点杂活。列出初级员工每月重复做的每项任务及其耗时，标出 AI 或自动化现在能接手的部分。
- 围绕问题而非产出重写岗位说明。“负责制作月报”改成“向客户解释发生了什么变化、为什么”。
- 把“核查机器”变成一项明确的技能。让初级员工明确负责对照源数据核实 AI 产出，揪出错误时给予认可。
- 每周给每位初级员工一个真实的客户问题。比如“竞品新 campaign 的互动为什么突然飙升？”，要求用证据回答，并向资深同事汇报。
- 让初级与资深员工结对。Digiday 的一位参与者提到，老员工掌握着“这道菜到底是怎么做出来的”那些历史经验；初级员工则更熟悉工具。双向交换。
- 按判断力招人。Gartner 建议考察候选人如何与 AI 协作，包括批判性思维。出一道基于 AI 生成分析的题，故意埋一个错误，看谁能发现。
代理商负责人现在该对团队说什么？
说实话，并附上计划。告诉大家什么都不会变，没人会信；告诉大家 AI 会包办一切，也不是事实。Digiday 活动上一位高管描述了一个合理的顺序：先拿下速赢，再讲清楚变化的节奏，然后开展系统培训。
工具同样重要。如果接触客户和品类数据的唯一途径是一个有四十个筛选项的看板，初级员工就会一直忙着“取数”而不是思考。Defy MCP 让团队在 Claude 里直接追问这些数据，像对同事一样给它下指令，不用学任何看板，学徒期也就从“去把数拿来”变成了“去搞清楚为什么”。这正是培养策略人才的工作，你可以在 Defy 平台中看到它所处的位置。
停招初级员工的代理商，今年能省下一行薪资。重建人才梯队的代理商，将拥有下一代人才。
