作为一名从事数据分析18年的从业者，我认为AI技术正在以不可阻挡之势重塑我们的工作模式。
根据世界经济论坛发布的《2025年未来就业报告》，到2030年，全球约9200万个岗位将被AI替代，主要集中在数据录入、行政助理、基础会计、收银员、电话客服等重复性岗位。
但同时，技术进步将创造1.7亿个工作岗位。这说明岗位总数在增加，但岗位类型正在发生根本性转变。
这种转变背后，隐藏着AI时代数据分析工作的核心逻辑——人类与AI的分工协作将围绕5类不可替代的角色展开。
- 决策者：正确下达指令
- 提问者：问出正确问题
- 看门人：发现 AI 问题
- 执行者：现实世界执行
- 责任人：真正承担责任
下面具体展开说一说，这5类角色在数据分析的作用。
1. 决策者：正确下达指令
在AI可以处理海量数据的今天，决策者的价值不再体现在数据计算能力，而在于将复杂的数据洞察转化为可执行的战略决策。
例如，当AI分析出100个业绩增长策略时，决策者需要结合自己的行业经验、企业资源约束和长期目标，筛选出3-5个关键杠杆点。这种在不确定性中做价值判断的能力，是AI不可替代的，也是人类稀缺的价值所在。
我们不妨运用数据分析的假设思维，假设自己是一个决策者，主动去思考为什么要做、要做什么、该怎么做，而不是成为一个纯粹执行的「工具人」。
AI或许能计算路径，却无法自主设定目标；AI或许能模仿理性，却无法替代人类立场。
2. 提问者：问出正确问题
AI的回答质量，取决于问题的定义精度。一个优秀的数据分析师，擅长将模糊的业务需求拆解为可量化的分析问题。
比如，将「提升销售业绩」转化为「通过A/B测试，验证新方案对人均业绩的影响」。
这种问题拆解与变量控制的能力，决定了AI工具的输出价值上限。
问出正确的问题，才更可能得到有用的答案。
3. 看门人：发现 AI 问题
当AI模型能够自动生成数据分析报告时，看门人是数据分析质量的守护者。他们需要建立数据质量监控体系，识别出AI生成的「幻觉数据」，也就是那些违背业务逻辑的异常值或错误结论。
例如，当AI报告显示某区域销售额突增300%时，看门人需要快速验证是否因数据采集错误或系统故障导致，这种质疑精神与验证能力是保障数据分析可信度的最后防线。
假如现有的AI模型基础理论没有突破，那么AI的幻觉就不可避免。因此在未来很长一段时间内，社会仍然需要拥有专业知识的「看门人」，以便让AI安全工作、合法发挥。
4. 执行者：现实世界执行
AI擅长在虚拟空间中优化模型，但将分析结果落地到现实世界需要执行者的转化。
例如，当AI建议通过改善用户体验提升转化率时，执行者应该亲身去体验一下。这种从数字到行动的转化能力，是需要人类来执行的。
执行者的价值在于：在虚拟世界和现实世界之间，建立一座桥梁。
5. 责任人：真正承担责任
AI 缺少前额叶，没有喜悦和恐惧的情感，就AI的能力算再强，它也无法真正承担责任。
在AI可能产生偏见、歧视、误导、甚至错误的场景下，还是需要有人来承担最终的责任。这种对技术应用的道德约束，是确保AI符合人类价值观的关键。
当AI开始重塑我们的工作和生活，AI与人类的关系本身就是一个全新的问题，需要我们去分析、判断和处理，而在这些场景中，唯有人能真正理解另一个人的处境。
未来数据分析师最重要的学习不是囤积新知识，而是理解数据从产生到应用的完整链条，掌握各环节的运行规律，具有敏锐的洞察力和灵活的应变能力。
AI能帮助我们更加深入地理解数据，挖掘数据背后的故事，让我们做出更加明智的决策。但人类在其中扮演的角色也至关重要，只有将AI的能力与人类的智慧相结合，才能更好地应对未来的挑战。
因此，在AI时代，我们要努力培养和提升这5类角色所具备的能力，成为一个不可替代的人。
源：林骥
本文经授权发布，不代表增长黑客立场，如若转载，请注明出处：https://www.growthhk.cn/cgo/geo/151423.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
