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。
