Et alors ? Une fois que l'IA apprend à exécuter, qu'est-ce qui est réellement rare ?

Le sujet brûlant récent de l’IA est un peu inhabituel. Ce n’est pas que de nouveaux modèles soient apparus, mais une nouvelle catégorie d’outils d’IA qui commencent à exploser – ils ne se contentent plus de « vous aider à réfléchir » ou « vous apprendre à faire », mais « le font à votre place ». Et alors ? Cela reflète un changement plus profond : une capacité que nous chérions autrefois se déprécie rapidement, tandis qu’une autre, sous-estimée à long terme, devient extrêmement rare.

Quand l’IA passe d’assistante à exécutrice

Par le passé, notre compréhension de l’IA était linéaire : on pose une question → elle répond ; Vous avez un problème → cela donne la solution. Dans une telle relation, les humains gardent toujours le contrôle sur les décisions clés.

Mais maintenant, ce schéma a été brisé. La nouvelle génération d’outils AI Agent démontre une capacité complètement différente – ils peuvent opérer de manière autonome des interfaces, remplir des formulaires, envoyer des messages, modifier du code, organiser des fichiers, exécuter des scripts et même réaliser des flux de travail complexes à travers plusieurs applications. Ces tâches triviales qui auparavant dépendaient des ressources humaines peuvent désormais être reprises par l’IA. Plus important encore, ces outils ne sont plus des jouets exclusifs à un programmeur, mais sont directement intégrés dans des situations de travail quotidiennes telles que Telegram, Discord et Slack, tout comme un assistant de premier plan en ligne 24h/24.

Les dernières données de GitHub Copilot montrent que près de 46 % des développeurs actifs utilisent désormais la programmation assistée par l’IA, et ces développeurs accomplissent leurs tâches près de 56 % plus rapidement. La valorisation de certaines plateformes de programmation IA a grimvé à des dizaines de milliards de dollars, et est considérée comme le « logiciel d’entreprise à la croissance la plus rapide » par l’industrie.

Ce n’est pas seulement une amélioration des chiffres d’efficacité, mais un changement fondamental :La mise en œuvre de cela est passée de la rareté à une norme évolutive。

Le grand changement de la rareté : de « savoir faire » à « savoir choisir »

Lorsque tout le monde peut accomplir ses tâches efficacement, le focus de la compétition change inévitablement.

Par le passé, la proportion d’éléments clés pour bien réussir quelque chose était d’environ 30 % de pensée (réfléchir à ce qu’il faut faire) et 70 % d’exécuter (de le réaliser). Ce ratio est désormais en train d’être inversé. Dans un monde où l’IA peut performer avec une haute qualité, la vraie concurrence devient : 70 % de jugement (savoir quoi faire, quand le faire, et si cela vaut la peine de le faire), et 30 % de supervision (s’assurer que l’IA fait correctement).

Les implications de ce changement sont considérables. Les entreprises d’IA de la Silicon Valley ont commencé à recruter des « conteurs » et des « décideurs » avec d’énormes sommes d’argent, ce qui peut sembler contre-intuitif, mais la logique est claire : lorsque l’exécution ne sera plus une ressource rare, le véritable levier devient : savoir si vous pouvez juger avec précision la direction et faire croire aux autres en votre jugement.

En quoi cela implique-t-il ? Il est nécessaire de porter des jugements précis, d’exprimer clairement et de pouvoir accumuler la confiance. Et l’ensemble de ces capacités est essentiellement vaste**« Influence »**。

En observant l’écosystème actuel des créateurs, nous pouvons voir la puissance de ce changement. Selon les dernières données, bien que le gâteau de l’économie des créateurs croisse rapidement (devrait passer de centaines de milliards à près de 500 milliards de dollars), la répartition des bénéficiaires est extrêmement inégale : seulement 4 % des créateurs atteignent le niveau de revenu professionnel (revenu annuel de plus de 100 000 yuans), tandis que 46 % des créateurs gagnent moins de 1 000 dollars par an.

Ce n’est pas un manque de contenu total, bien au contraire – c’est une explosion de contenu et une concurrence accrue. Quelle est la différence entre les 4 % et les 46 % ? Il est souvent judicieux. Si vous pouvez juger ce qui vaut la peine d’être fait, si vous pouvez trouver votre propre perspective unique dans le bruit, et si vous pouvez continuer à prouver que votre jugement est exact.

Transposition de pouvoir des deux leviers

L’investisseur Nawal a un jour avancé une vision classique :Le code et les médias sont les deux principaux leviers de la nouvelle classe des riches。

Le levier de code a dominé le monde de la tech au cours de la dernière décennie. Les histoires de réussite de la Silicon Valley sont presque toujours ce manuel : écrire du code une fois, → servir des millions d’utilisateurs, → atteindre une croissance exponentielle → gagner de l’argent à grande échelle. Cette logique est invincible à une époque où l’IA n’était pas encore aussi puissante.

Mais les changements qui s’installent brisent ce jeu. À mesure que l’IA pénètre dans la programmation, la rareté de l’écriture de code disparaît. Il n’est pas nécessaire d’avoir un haut niveau d’éducation pour générer du code de qualité grâce à l’IA, et « tout le monde est développeur » n’est plus un slogan, mais une réalité. Lorsque la mise en œuvre technique ne constitue plus un obstacle, les avantages uniques de l’effet de levier du code disparaissent.

En revanche, il est difficile de remplacer complètement le levier médiatique. Pourquoi ? Parce qu’il y a certaines choses qui sont difficiles à générer automatiquement pour l’IA :

• Jugement de valeurNe peut pas émerger de l’automatisation nulle
• TrustIl ne peut pas être généré de nulle part par des algorithmes
• InfluenceIl ne peut pas être copié ou falsifié rapidement

De plus, ces deux leviers commencent désormais à fusionner. Lorsque l’IA prend le dessus sur beaucoup de tâches répétitives, les individus dotés d’un jugement unique peuvent directement traduire leurs perceptions en un impact à grande échelle.

Une personne qui sait juger + une IA capable de performer = une « organisation numérique » capable d’opérer de manière indépendante

Il ne s’agit pas d’une simple substitution d’outils, mais d’une superposition et d’une amplification de capacités.

Les nouvelles règles de survie pour les créateurs

Face à ce changement, créateurs et praticiens doivent réexaminer leur façon de travailler.

Le premier est le changement de pensée de la production de contenu

L’IA a triplé la production de contenu, mais cela signifie aussi que l’impact moyen d’un seul contenu diminue. Dans un tel environnement, il est inutile d’épeler ce nombre. La vraie compétition est de savoir qui peut mieux juger – pas produire 100 articles à l’aveugle, mais choisir avec précision quels 3 articles valent la peine d’être mis en profondeur dans une rédaction.

Les dernières données de recherche de McKinsey montrent que les technologies émergentes actuelles peuvent théoriquement automatiser 57 % du temps de travail. Mais cela ne signifie pas que les emplois ont disparu, alors que les humains peuvent consacrer plus d’énergie à ce que les machines ne savent pas bien faire : prise de décision complexe, construction de relations, pensée critique et empathie. Pour les créateurs de contenu, ce n’est pas le temps lui-même, mais les ressources d’attention – pouvoir consacrer plus d’énergie à réfléchir à « ce qui vaut vraiment la peine d’être fait ».

La seconde est le changement dans les méthodes de construction de la marque

Le branding traditionnel repose sur le budget, la visibilité et les soutiens institutionnels. Aujourd’hui, l’efficacité de cette méthode diminue. La logique de construction de la nouvelle marque est de construireNœud de confiance- Instaurer la confiance grâce à une précision continue de jugement.

Cela explique également pourquoi certains nouveaux médias ont commencé à faire du suivi du marché de prédiction et du jugement. Car lorsque chaque jugement peut être quantifié, vérifié et enregistré, la confiance devient un véritable actif qui peut être accumulé. Quand vous dites « une tendance va se produire », ce n’est pas basé sur le ressenti, mais sur le marché pour vérifier le bien et le mal avec de l’argent réel. Cela a transformé la concurrence contenue d’un jeu de traficL’arène du jugement。

La troisième est la reconstruction de la relation avec le public

La logique médiatique traditionnelle est le « tunnel de trafic » : exposition→ clics→ lectures→ conversions→ terminé. Le lecteur part après avoir lu le contenu.

La nouvelle ère devrait être une « boucle fermée d’influence » : jugement de sortie→ vérification→ examen public→ optimisation continue. Chaque jugement est enregistré, testé et vérifié par le marché et les lecteurs. Les jugements corrects peuvent obtenir des primes de fiducie, et les jugements erronés peuvent maintenir leur intégrité grâce à un examen public. Le public n’est plus un « trafic qui s’en va après avoir regardé », mais un « validateur d’observation continue ».

Enfin, il y a le repositionnement de la valeur du contenu

Autrefois, la concurrence médiatique visait à se battre pour la « rapidité » – des points chauds apparaissaient, et celui qui postait en premier pouvait capter le trafic. Mais maintenant, l’IA est bien plus rapide que les humains, et cette route n’est plus faisable.

La véritable opportunité réside dans le « profond ». Au lieu de dire au lecteur « ce qui se passe », c’est « ce que ça signifie » ou « ce qui vient ensuite ». Le premier doit être capable de voir à travers l’apparence pour trouver le vrai problème, tandis que le second doit faire des prédictions suffisamment claires, audacieuses et vérifiables. Ce genre de « profondeur » n’est pas la longueur de l’article, mais le jugement lui-même est suffisamment fort. Ce dont les lecteurs ont besoin, ce n’est pas plus d’informations, mais de « juges » qui les aident à filtrer les informations et à porter des jugements.

Et alors ? L’essence de la valeur n’a pas changé

L’émergence d’outils comme Clawdbot a transformé la tendance de l’IA, qui passe de « vous aider à réfléchir » à « le faire pour vous », en une réalité irréversible.

Lorsque l’IA apprend à performer, la valeur fondamentale des êtres humains revient aux choses les plus essentielles :Pouvez-vous juger ce qui vaut vraiment la peine d’être fait。 La compétitivité des médias et du travail créatif a également connu une transformation – passant de la « capacité de production » à la « capacité de jugement ».

Ces dix dernières années, la compétition porte sur qui peut « faire » mieux, et les dix prochaines années sont consacrées à savoir comment « choisir ». La première repose sur la diligence et l’habileté, tandis que la seconde repose sur la cognition et l’accumulation.

En tant que fondateur ou praticien, la question que je me pose n’est pas « l’IA va-t-elle nous remplacer », mais plutôtLorsque des questions triviales sont reprises par l’IA, pouvons-nous créer de la valeur à un niveau supérieur ?"。

Lorsque l’IA vous aide à trier les données, à classer les matériaux et à suivre les tendances, à quoi sert le reste du temps ? Continuez-vous à trouver des choses triviales pour remplir votre emploi du temps, ou vous plongez-vous vraiment dans la question : qu’est-ce qui vaut vraiment la peine d’être fait ? Dans quelle direction vaut-il vraiment la peine d’investir ? Quel jugement suffit à changer la décision des autres ?

Cette réponse détermine votre valeur à l’ère de l’IA. Et cette valeur dépend de plus en plus de deux choses : votre jugement et la capacité à convaincre les autres de votre jugement – c’est-à-dire « influence » et « capacité médiatique » au sens large.

Pour revenir à l’essence du travail médiatique, peu importe l’évolution des temps, la mission des praticiens a toujours été la même :Comprendre le monde et apporter de la valeur。 L’IA ne prend le contrôle que de la partie exécutive du processus de « transmission », tandis que la « compréhension » et le « jugement de ce qui vaut la peine d’être transmis » restent une compétitivité centrale. Et cette compétitivité pourrait devenir plus précieuse.

C’est la véritable question de cette vague d’IA : non pas comment la technologie évolue, mais si nous, en tant qu’humains, pouvons trouver des choses que seuls les humains peuvent faire.