如果你在代理商工作，或者經營著一家代理商，“AI 會不會搶走我們的飯碗？”的老實回答是：它拿走的是任務，而且最先拿走的，恰恰是我們過去交給初級員工的那些任務。這讓入門崗位成了壓力最集中的地方。能平穩走出這一輪的代理商，會圍繞判斷力重新設計初級崗位，而不是悄悄停招應屆生。
過去心照不宣的事，如今被擺上了檯面。營銷行業媒體 Digiday 在其 AI Marketing Strategies 活動的一場開放座談會上，聽到一家中小型效果營銷代理商的老闆說：“我們已經有一段時間沒招應屆畢業生了，我也不覺得以後會招。”Digiday 發稿後的第二天，Marketing Dive 報道了 Gartner 的預測：到 2030 年，大多數高績效營銷團隊將取消傳統的入門級崗位。
AI 真的在搶代理商的飯碗嗎？
有一些，確實。但數字沒有標題那麼嚇人，而且更具體。Gartner 在 2026 年 1 月至 4 月間調查了 1,303 位資深營銷負責人。據 Marketing Dive 報道，18% 已因 AI 裁撤了部分崗位，16% 新設了崗位，近三分之一重組了現有職能。
看看哪個數字最大：重組。大多陣列織並沒有整個部門地砍，而是在改變部門裡的人做什麼。真正消失的崗位，本質上是一堆可重複的任務，外面貼了一個職位名稱而已。
Digiday 引述的那位代理商老闆並不反對招應屆生。他的公司過去只招入門級人才，其中大多數人後來成了公司最優秀的員工。“這只是一個生意上的問題，”他說。陷阱就在這裡：一個對今年損益表完全理性的決定，會在未來十年慢慢侵蝕人才儲備。
哪些代理商崗位最容易被 AI 替代？
別再按職位名稱去想，改按任務去想。每家代理商都有一張吞噬初級員工工時的雜活清單：填工時表、做月報、開進度會、追預算、手動改尺寸、做競品審計。這些恰恰是 AI 和自動化如今做得很好的事。判斷力、品味和客戶信任，不在這張清單上。
以創意、媒介或社媒代理商裡一位典型的初級員工為例，工作是這樣轉移的：
| 初級員工今天的任務 | AI 現在能做什麼 | 初級員工應該改做什麼 |
|---|---|---|
| 搭建月度效果報表 | 拉取資料並起草解讀 | 找出真正重要的那一個變化，並向客戶講清楚 |
| 截圖式競品審計 | 收集並歸類競品廣告與帖子 | 判斷哪個競品動作是威脅，哪個只是噪音 |
| 社交聆聽摘要 | 把討論聚類成主題 | 檢驗某個主題是真實的受眾張力，還是少數人的大嗓門 |
| 為各種版位改尺寸 | 生成各尺寸版本 | 檢查是否符合品牌調性，揪出看起來不對的地方 |
| 進度會紀要與待辦 | 轉寫會議並列出待辦 | 去追那個卡住工作的決定 |
右邊一欄比中間一欄難。它也更有意思，在客戶面前更有存在感，而且是學懂這門生意的捷徑。
為什麼砍掉校招是一筆糊塗帳？
今天的客戶執行，就是 2032 年的客戶總監。底層不再招人，五年後你就得在高層高價買入有經驗的人，還要跟財力更雄厚的控股集團網路搶人。對獨立代理商來說，這筆交易不划算。
據 Marketing Dive 報道，Gartner 給 CMO 的建議同樣適用於代理商負責人：不要拿 AI 帶來的效率當理由，把新人擠出人才管道。Gartner 副總裁分析師 Kristina LaRocca-Cerrone 說得很直白：“CMO 應該讓初級營銷人員更早接觸高價值的工作。”Gartner 舉的例子很實用：評估 AI 產出、生成洞察、把建議與可衡量的結果掛鉤。
Digiday 座談會上的一位與會者，比大多數顧問都說得透：“這看起來是一個學習與發展的挑戰，而不是技術挑戰。”
為什麼 AI 會讓能幹的人覺得自己是“冒牌貨”？
這裡有一層心理因素，大多數 AI 路線圖都忽略了。心理學家稱之為“冒充者現象”：不管證據如何，總覺得自己沒有別人以為的那麼能幹，隨時會被識破。
代理商正是它的高發地。初級員工常常靠在雜活上的速度和耐力證明自己。把這些活拿走，很多人就覺得自己沒什麼拿得出手了。資深員工也不能倖免。Digiday 活動上一位參與者道出了這種恐懼：“AI 不會來取代你的工作。一個懂 AI、又有你這份經驗的人，才會來取代你的工作。”
覺得自己是冒牌貨的人，行為模式很好預測：反覆打磨而遲遲不交付；會上不敢問那個顯而易見的問題；把不確定藏起來而不是提出來——而這恰恰是你最不希望在核查 AI 產出的人身上看到的。不安退潮之處，真誠自然生長。給人一個清晰、被看重的角色，再給他們能自己找答案的工具，他們就會開始說出真實的看法。
如何為 AI 時代重新設計代理商的初級崗位？
從小處著手：一個團隊、一個客戶、一個季度。
- 盤點雜活。列出初級員工每月重複做的每項任務及其耗時，標出 AI 或自動化現在能接手的部分。
- 圍繞問題而非產出重寫崗位說明。“負責製作月報”改成“向客戶解釋發生了什麼變化、為什麼”。
- 把“核查機器”變成一項明確的技能。讓初級員工明確負責對照源資料核實 AI 產出，揪出錯誤時給予認可。
- 每週給每位初級員工一個真實的客戶問題。比如“競品新 campaign 的互動為什麼突然飆升？”，要求用證據回答，並向資深同事彙報。
- 讓初級與資深員工結對。Digiday 的一位參與者提到，老員工掌握著“這道菜到底是怎麼做出來的”那些歷史經驗；初級員工則更熟悉工具。雙向交換。
- 按判斷力招人。Gartner 建議考察候選人如何與 AI 協作，包括批判性思維。出一道基於 AI 生成分析的題，故意埋一個錯誤，看誰能發現。
代理商負責人現在該對團隊說什麼？
說實話，並附上計劃。告訴大傢什麼都不會變，沒人會信；告訴大家 AI 會包辦一切，也不是事實。Digiday 活動上一位高管描述了一個合理的順序：先拿下速贏，再講清楚變化的節奏，然後開展系統培訓。
工具同樣重要。如果接觸客戶和品類資料的唯一途徑是一個有四十個篩選項的看板，初級員工就會一直忙著“取數”而不是思考。Defy MCP 讓團隊在 Claude 裡直接追問這些資料，像對同事一樣給它下指令，不用學任何看板，學徒期也就從“去把數拿來”變成了“去搞清楚為什麼”。這正是培養策略人才的工作，你可以在 Defy 平臺中看到它所處的位置。
停招初級員工的代理商，今年能省下一行薪資。重建人才梯隊的代理商，將擁有下一代人才。
