What to Do if AI Comes for Your Job — with Aneesh Raman

Summary & Insights

Forget your job title—what are the actual tasks you do, and which of them can AI handle? This is the core of a powerful three-bucket framework offered to workers feeling anxious about the future of their careers. The conversation centers on the tangible, human response to AI’s disruption of the labor market, specifically addressing the fears of mid-career professionals and the choices facing new graduates. It argues that work isn’t ending, but fundamentally changing, and that our collective narrative has overestimated AI’s near-term destructive power while drastically underestimating our own human capabilities for adaptation, creativity, and collaboration.

The advice for mid-career workers is to conduct a clear-eyed audit of their role, categorizing tasks into what AI can do, what they can do better with AI, and what requires uniquely human collaboration. This shift from a title-based to a skills-based identity is presented as the key to longevity. For students and those entering the workforce, the guidance moves away from prescribing a single “hot” major and toward cultivating a mindset of continuous learning, deep self-awareness about personal strengths, and a commitment to mastering AI tools while developing irreplaceable human skills.

A compelling throughline is the argument that we are currently in a period of significant hype but limited measurable economic impact from AI in most sectors. The real transformation, akin to redesigning factories for electricity, will come from reimagining workflows and human roles, not just plugging in new tools. The ultimate takeaway is optimistic: the impending shift could liberate workers from the “machine-like” efficiency focus of the industrial age and return us to more fundamentally human strengths like storytelling, imagination, and building coalitions.

Surprising Insights

The near-term, measurable macroeconomic impact of AI is currently minimal; one cited study puts its contribution to 2025 productivity growth at just one-hundredth of a percentage point.
Workers over 55 are now the fastest-growing segment of the labor force, comprising 24% of workers compared to 10-12% in the 1990s, due to better health, the shift to information work, and economic necessity.
There is a significant “AI washing” trend in corporate layoffs, where blaming AI provides a more palatable narrative for shareholders than admitting to post-pandemic overhiring or managerial missteps.
The most critical skill for future success is framed not as coding or data analysis, but as storytelling—the human ability to craft narrative, create meaning, and compel action.
Historical precedent suggests that simply substituting AI tools into existing processes (like replacing a steam engine with an electric motor) yields little gain; the real productivity surge comes from completely redesigning workflows and organizations around the new capability.

Practical Takeaways

Audit your job by tasks, not titles. List what you did last week, then sort those tasks into three buckets: 1) what AI can do, 2) what you can up-level with AI, and 3) what requires human collaboration. Focus on growing your time in buckets two and three.
Develop a “skills-first” professional identity. Define yourself by your core, transportable skills (e.g., explanatory storytelling, coalition-building) rather than your current job title or function to navigate career changes more fluidly.
For students, prioritize self-discovery over chasing “hot” degrees. Use college to sample widely, find what you have a natural aptitude for, and couple that with hands-on practice using AI tools to create concrete work products for your portfolio.
Invest in learning to write well. Clear, compelling writing is presented as the foundational skill for all forms of storytelling and persuasion, which will be increasingly valuable.
Adopt a builder’s mindset with AI. Move beyond using AI as a slightly better search engine. Actively experiment with it to learn new subjects, create prototypes, and build things that were previously outside your skill set.

Hãy quên đi chức danh của bạn – những nhiệm vụ thực tế bạn làm là gì, và trong số đó, việc nào AI có thể đảm nhận? Đây là cốt lõi của một khung ba nhóm mạnh mẽ được đề xuất cho những người lao động đang lo lắng về tương lai sự nghiệp của mình. Cuộc thảo luận tập trung vào phản ứng thiết thực và mang tính con người trước sự xáo trộn của AI trên thị trường lao động, đặc biệt giải quyết nỗi sợ của các chuyên gia đang ở giữa sự nghiệp và những lựa chọn mà sinh viên mới ra trường phải đối mặt. Nó lập luận rằng công việc không chấm dứt, mà đang thay đổi căn bản, và rằng câu chuyện tập thể của chúng ta đã đánh giá quá cao sức mạnh hủy diệt của AI trong ngắn hạn, trong khi lại đánh giá thấp một cách nghiêm trọng khả năng thích ứng, sáng tạo và hợp tác của chính con người chúng ta.
Lời khuyên cho người lao động trung niên là thực hiện một đánh giá sáng suốt về vai trò của họ, phân loại nhiệm vụ thành ba loại: việc AI có thể làm, việc họ có thể làm tốt hơn *với* AI, và việc đòi hỏi sự hợp tác đặc thù của con người. Sự chuyển đổi từ căn cước dựa trên chức danh sang căn cước dựa trên kỹ năng được trình bày như chìa khóa cho sự tồn tại lâu dài. Đối với sinh viên và những người mới gia nhập lực lượng lao động, định hướng này không khuyên chọn một chuyên ngành “hot” duy nhất mà hướng đến việc nuôi dưỡng tư duy học tập liên tục, nhận thức sâu sắc về điểm mạnh cá nhân, và cam kết thành thạo các công cụ AI trong khi phát triển những kỹ năng con người không thể thay thế.
Một luận điểm xuyên suốt thuyết phục là chúng ta hiện đang ở trong một giai đoạn AI được thổi phồng đáng kể nhưng tác động kinh tế có thể đo lường được còn hạn chế ở hầu hết các ngành. Sự chuyển đổi thực sự, tương tự như việc thiết kế lại nhà máy để sử dụng điện, sẽ đến từ việc tái tưởng tượng quy trình làm việc và vai trò của con người, chứ không chỉ đơn thuần lắp đặt công cụ mới. Thông điệp cuối cùng là lạc quan: sự thay đổi sắp tới có thể giải phóng người lao động khỏi trọng tâm hiệu quả “giống như máy móc” của thời đại công nghiệp và đưa chúng ta trở lại với những thế mạnh căn bản của con người như kể chuyện, tưởng tượng và xây dựng liên minh.
### Những Hiểu Biết Đáng Ngạc Nhiên
* Tác động kinh tế vĩ mô có thể đo lường được của AI trong ngắn hạn hiện nay là rất nhỏ; một nghiên cứu được trích dẫn cho thấy đóng góp của nó vào tăng trưởng năng suất năm 2025 chỉ là một phần trăm điểm.
* Người lao động trên 55 tuổi hiện là nhóm phát triển nhanh nhất trong lực lượng lao động, chiếm 24% so với 10-12% vào những năm 1990, do sức khỏe tốt hơn, sự chuyển dịch sang công việc tri thức và nhu cầu kinh tế.
* Có một xu hướng “rửa AI” đáng kể trong việc sa thải nhân sự của doanh nghiệp, khi việc đổ lỗi cho AI cung cấp một câu chuyện dễ chấp nhận hơn cho cổ đông so với thừa nhận việc tuyển dụng quá mức sau đại dịch hoặc sai lầm quản lý.
* Kỹ năng quan trọng nhất cho thành công trong tương lai không được cho là lập trình hay phân tích dữ liệu, mà là **kể chuyện** – khả năng con người trong việc xây dựng câu chuyện, tạo ra ý nghĩa và thúc đẩy hành động.
* Tiền lệ lịch sử cho thấy việc chỉ đơn thuần thay thế công cụ AI vào các quy trình hiện có (như thay động cơ hơi nước bằng động cơ điện) mang lại ít lợi ích; sự tăng năng suất thực sự đến từ việc thiết kế lại hoàn toàn quy trình làm việc và tổ chức xoay quanh năng lực mới.
### Bài Học Thực Tế
* **Đánh giá công việc của bạn theo nhiệm vụ, không phải chức danh.** Liệt kê những việc bạn đã làm tuần trước, sau đó phân loại chúng vào ba nhóm: 1) việc AI có thể làm, 2) việc bạn có thể nâng cấp với AI, và 3) việc đòi hỏi sự hợp tác của con người. Tập trung phát triển thời gian của bạn ở nhóm hai và ba.
* **Phát triển căn cước chuyên nghiệp “kỹ năng là trên hết”.** Định nghĩa bản thân bằng những kỹ năng cốt lõi, có thể chuyển đổi (ví dụ: kể chuyện giải thích, xây dựng liên minh) thay vì chức danh hay chức năng công việc hiện tại để định hướng thay đổi nghề nghiệp linh hoạt hơn.
* **Đối với sinh viên, ưu tiên khám phá bản thân hơn là đuổi theo bằng cấp “hot”.** Sử dụng thời gian đại học để trải nghiệm rộng rãi, tìm ra thế mạnh tự nhiên của bạn, và kết hợp điều đó với thực hành sử dụng công cụ AI để tạo ra các sản phẩm công việc cụ thể cho hồ sơ năng lực.
* **Đầu tư học cách viết tốt.** Viết lách rõ ràng, thuyết phục được xem là kỹ năng nền tảng cho mọi hình thức kể chuyện và thuyết phục, sẽ ngày càng có giá trị.
* **Áp dụng tư duy kiến tạo với AI.** Vượt ra ngoài việc sử dụng AI như một công cụ tìm kiếm tốt hơn một chút. Chủ động thử nghiệm với nó để học chủ đề mới, tạo nguyên mẫu và xây dựng những thứ trước đây nằm ngoài kỹ năng của bạn.

忘掉你的職稱——你實際執行哪些任務，其中哪些可由人工智慧處理？這正是提供給那些對職業前景感到焦慮的職場人士之「三桶框架」的核心要旨。這場討論聚焦於人力市場受AI衝擊後的真實應對情境，特別針對職涯中期專業人士的恐懼與新鮮人的抉擇困境。其論點指出：工作並非終結，而是本質性轉變；當前社會論述往往高估AI短期的破壞力，同時嚴重低估人類自身的適應力、創造力與協作潛能。

給職涯中期工作者的建議是：以清醒眼光檢視自身職務，將任務分為三大類——AI能獨立完成的、人類能藉AI提升效率的，以及必須依靠人性化協作的領域。這種從「職稱導向」轉為「技能導向」的自我定位，被視為維持職場續航力的關鍵。對學生與職場新人而言，指導方針不再是追求單一「熱門」科系，而應培養持續學習的心態、深度覺察個人優勢，並致力於精通AI工具的同時，發展無可取代的人性化技能。

貫穿全文的核心論述是：當前多數產業仍處於AI聲量高漲但實質經濟影響有限的階段。真正的變革（如同昔日工廠為電力系統重新設計）將源自工作流程與人類角色的再造，而非僅是新工具的插入。最終傳遞的訊息充滿希望：這場迫近的轉型或將使勞動者擺脫工業時代對「機械化」效率的偏執追求，讓人類回歸更根本的優勢領域——如敘事力、想像力與結盟能力。

突破性洞見

AI短期可測量的宏觀經濟影響微乎其微：有研究指出其對2025年生產力成長的貢獻僅0.01個百分點

55歲以上勞動力已成增速最快的族群，佔總勞動人口24%（1990年代僅10-12%），主因包含健康改善、資訊型工作普及及經濟需求

企業裁員中存在顯著的「AI漂白」現象：歸咎於AI比承認疫後過度招聘或管理失誤更能安撫股東

未來最關鍵技能並非程式編寫或數據分析，而是敘事力——人類構築故事、創造意義並驅動行動的能力

歷史經驗表明：單純將AI工具套入既有流程（如以電動機取代蒸汽機）效益有限；真正的生產力爆發源自圍繞新能力徹底重構工作流程與組織

實踐指引

以任務清單檢視工作，勿拘泥職稱。列出上週執行事項，歸入三類：1) AI可處理的 2) 你能藉AI升級的 3) 需人類協作的。專注擴充第二、三類任務的時間佔比

建立「技能優先」的專業認同。以核心可轉移技能（如解說式敘事、聯盟建立）定義自己，而非依賴現有職稱，以更靈活應對職涯變遷

學生應優先探索自我，而非追逐「熱門」學位。透過大學廣泛涉獵，發掘天賦所在，並搭配AI工具實作，為作品集創造具體成果

投資精進寫作能力。清晰有力的寫作是各類敘事與說服的基石技能，其價值將日益彰顯

以建造者思維運用AI。超越將AI視為進階搜尋工具，主動嘗試以其學習新知、創造原型，打造原屬技能圈外的成果

Olvida tu cargo laboral: ¿cuáles son las tareas concretas que realizas y cuáles de ellas puede manejar la IA? Este es el núcleo de un poderoso marco de tres categorías que se ofrece a los trabajadores que sienten ansiedad por el futuro de sus carreras. La conversación se centra en la respuesta humana y tangible ante la disrupción de la IA en el mercado laboral, abordando específicamente los temores de los profesionales de mediana trayectoria y las opciones que enfrentan los recién graduados. Se sostiene que el trabajo no está desapareciendo, sino cambiando fundamentalmente, y que nuestra narrativa colectiva ha sobreestimado el poder destructivo de la IA a corto plazo, mientras subestima drásticamente nuestras propias capacidades humanas de adaptación, creatividad y colaboración.

El consejo para los trabajadores de mediana carrera es realizar una evaluación objetiva de su función, clasificando las tareas en lo que la IA puede hacer, lo que ellos pueden hacer mejor con la IA y lo que requiere colaboración exclusivamente humana. Este cambio de una identidad basada en el cargo a otra basada en habilidades se presenta como la clave para la longevidad profesional. Para los estudiantes y quienes se incorporan al mercado laboral, la guía se aleja de prescribir una sola carrera “de moda” y avanza hacia cultivar una mentalidad de aprendizaje continuo, una profunda autoconciencia sobre las fortalezas personales y un compromiso por dominar las herramientas de IA mientras se desarrollan habilidades humanas irremplazables.

Una línea argumental convincente es que actualmente nos encontramos en un período de gran expectativa pero con un impacto económico medible limitado de la IA en la mayoría de los sectores. La verdadera transformación, similar a rediseñar fábricas para la electricidad, vendrá de reinventar los flujos de trabajo y los roles humanos, no solo de incorporar nuevas herramientas. La conclusión final es optimista: el cambio inminente podría liberar a los trabajadores del enfoque de eficiencia “mecánica” de la era industrial y devolvernos a fortalezas más profundamente humanas, como la narrativa, la imaginación y la construcción de coaliciones.

Ideas Sorprendentes

El impacto macroeconómico medible de la IA a corto plazo es actualmente mínimo; un estudio citado sitúa su contribución al crecimiento de la productividad en 2025 en solo una centésima de punto porcentual.

Los trabajadores mayores de 55 años son ahora el segmento de mayor crecimiento en la fuerza laboral, representando el 24% de los trabajadores en comparación con el 10-12% en la década de 1990, debido a una mejor salud, el cambio hacia el trabajo de información y la necesidad económica.

Existe una tendencia significativa de “lavado de IA” (AI washing) en los despidos corporativos, donde culpar a la IA ofrece una narrativa más digerible para los accionistas que admitir una sobrecontratación post-pandemia o errores gerenciales.

La habilidad más crítica para el éxito futuro no se enmarca como la programación o el análisis de datos, sino como la narración de historias (storytelling)—la capacidad humana de construir narrativas, crear significado y motivar la acción.

Los precedentes históricos sugieren que simplemente sustituir herramientas de IA en procesos existentes (como reemplazar un motor de vapor por uno eléctrico) produce pocas ganancias; el verdadero aumento de productividad proviene de rediseñar completamente los flujos de trabajo y las organizaciones en torno a la nueva capacidad.

Conclusiones Prácticas

Evalúa tu trabajo por tareas, no por cargos. Haz una lista de lo que hiciste la semana pasada, luego clasifica esas tareas en tres categorías: 1) lo que la IA puede hacer, 2) lo que puedes mejorar con la IA y 3) lo que requiere colaboración humana. Concéntrate en aumentar tu tiempo en las categorías dos y tres.

Desarrolla una identidad profesional “primero las habilidades”. Defínete por tus habilidades básicas y transferibles (por ejemplo, narrativa explicativa, construcción de coaliciones) en lugar de por tu cargo o función actual, para navegar los cambios de carrera con mayor fluidez.

Para los estudiantes, prioriza el autodescubrimiento sobre perseguir títulos “de moda”. Usa la universidad para explorar ampliamente, encuentra aquello para lo que tienes aptitud natural y combínalo con práctica práctica usando herramientas de IA para crear productos de trabajo concretos para tu portafolio.

Invierte en aprender a escribir bien. La escritura clara y convincente se presenta como la habilidad fundamental para todas las formas de narrativa y persuasión, que serán cada vez más valiosas.

Adopta una mentalidad de constructor con la IA. Ve más allá de usar la IA como un motor de búsqueda ligeramente mejor. Experimenta activamente con ella para aprender nuevos temas, crear prototipos y construir cosas que antes estaban fuera de tu conjunto de habilidades.

Esqueça seu cargo – quais são as tarefas que você realmente faz e quais delas a IA pode realizar? Este é o cerne de uma poderosa estrutura de três categorias oferecida a trabalhadores que se sentem ansiosos com o futuro de suas carreiras. A discussão centra-se na resposta humana tangível à perturbação da IA no mercado de trabalho, abordando especificamente os receios dos profissionais em meio de carreira e as escolhas que recém-formados enfrentam. O argumento é que o trabalho não está acabando, mas sim mudando fundamentalmente, e que nossa narrativa coletiva superestimou o poder destrutivo de curto prazo da IA, subestimando drasticamente nossas próprias capacidades humanas de adaptação, criatividade e colaboração.

O conselho para os trabalhadores em meio de carreira é realizar uma avaliação objetiva de seu papel, categorizando tarefas naquilo que a IA pode fazer, naquilo que eles podem fazer melhor com a IA e no que requer colaboração unicamente humana. Essa mudança de uma identidade baseada no cargo para uma baseada em habilidades é apresentada como a chave para a longevidade. Para estudantes e quem está entrando no mercado de trabalho, a orientação se afasta da prescrição de uma única área de estudo “em alta” e avança para o cultivo de uma mentalidade de aprendizado contínuo, um profundo autoconhecimento sobre os pontos fortes pessoais e um compromisso com o domínio das ferramentas de IA enquanto desenvolvem habilidades humanas insubstituíveis.

Um fio condutor convincente é o argumento de que estamos atualmente em um período de grande expectativa, mas com impacto econômico mensurável limitado da IA na maioria dos setores. A verdadeira transformação, semelhante ao redesenho de fábricas para a eletricidade, virá da reimaginação dos fluxos de trabalho e dos papéis humanos, não apenas da adoção de novas ferramentas. A conclusão final é otimista: a iminente mudança poderia libertar os trabalhadores do foco na eficiência “robótica” da era industrial e nos reconectar a pontos fortes mais essencialmente humanos, como contar histórias, imaginar e construir coalizões.

Insights Surpreendentes

O impacto macroeconômico mensurável de curto prazo da IA é atualmente mínimo; um estudo citado coloca sua contribuição para o crescimento da produtividade em 2025 em apenas um centésimo de ponto percentual.

Os trabalhadores acima de 55 anos são agora o segmento de crescimento mais rápido da força de trabalho, representando 24% dos trabalhadores, em comparação com 10-12% na década de 1990, devido a uma melhor saúde, a transição para o trabalho com informações e a necessidade econômica.

Existe uma tendência significativa de “maquiagem de IA” (“AI washing”) em demissões corporativas, onde culpar a IA fornece uma narrativa mais palatável para os acionistas do que admitir a supercontratação pós-pandemia ou erros gerenciais.

A habilidade mais crítica para o sucesso futuro é apresentada não como programação ou análise de dados, mas como a capacidade de contar histórias (storytelling) – a habilidade humana de criar narrativas, gerar significado e induzir à ação.

Precedentes históricos sugerem que simplesmente substituir ferramentas por IA em processos existentes (como substituir um motor a vapor por um elétrico) produz pouco ganho; o verdadeiro surto de produtividade vem do redesenho completo dos fluxos de trabalho e das organizações em torno da nova capacidade.

Lições Práticas

Avalie seu trabalho pelas tarefas, não pelo cargo. Liste o que você fez na semana passada e depois classifique essas tarefas em três categorias: 1) o que a IA pode fazer, 2) o que você pode aprimorar com a IA e 3) o que requer colaboração humana. Concentre-se em aumentar seu tempo nas categorias dois e três.

Desenvolva uma identidade profissional “centrada em habilidades”. Defina-se por suas habilidades fundamentais e transferíveis (por exemplo, storytelling explicativo, construção de coalizões), em vez de pelo seu cargo ou função atual, para navegar mudanças de carreira com mais fluidez.

Para estudantes, priorize a autodescoberta em vez de correr atrás de diplomas “em alta”. Use a faculdade para explorar amplamente, descubra para o que tem aptidão natural e combine isso com a prática prática do uso de ferramentas de IA para criar produtos de trabalho concretos para o seu portfólio.

Invista em aprender a escrever bem. A escrita clara e convincente é apresentada como a habilidade fundamental para todas as formas de contar histórias e persuasão, o que será cada vez mais valioso.

Adote uma mentalidade de construtor com a IA. Vá além de usar a IA como um mecanismo de busca um pouco melhor. Experimente-a ativamente para aprender novos assuntos, criar protótipos e construir coisas que antes estavam fora do seu conjunto de habilidades.

In this special episode of Office Hours, Scott brings on Aneesh Raman, Chief Economic Opportunity Officer at LinkedIn, to take your questions on the future of work and AI.

They discuss how to future-proof your career, what to study in the age of AI, and whether we’re overstating AI’s near-term impact on work.

Aneesh’s latest book, Open to Work: A Book on Thriving in the AI Age, is out now.

Want to be featured in a future episode? Send a voice recording to officehours@profgmedia.com, or drop your question in the r/ScottGalloway subreddit.

Learn more about your ad choices. Visit podcastchoices.com/adchoices