2026年6月，李飞飞与MasterClass创始人David Rogier在播客《Silicon Valley Girl》中讨论AI如何改变工作。节目以“十年后，只剩两类劳动者”为题，引出了关于职业能力与学习方向的讨论。Apple Podcasts上的该期节目发布于6月25日。
其中，“杠铃效应”的具体判断由David Rogier提出。主持人Marina Mogilko在6月21日发布的访谈回顾中，把他的观察概括为两个方向：专业水准很高的专家，以及能跨领域运用AI、主动推进工作的通才。来源：主持人访谈回顾
这是一种关于能力分化的趋势判断，不能当作全球就业市场的确定结论。对管理者来说，可以从中思考的是：自己有哪些经验值得继续深入，又有哪些工作需要主动学习新的做法？
专业深度与主动性，会怎样影响工作？
专业深度
在一个领域，形成扎实的判断
节目所说的顶尖专业人士，在细分领域有很高的专业水准。David用“前1%”形容这类能力；它不应被理解为经过统计验证的就业淘汰比例。
主动性
跨领域协作，把事情推进下去
高主动性通才能够连接不同领域，借助AI处理多种任务。他们的价值还体现在判断和行动上：愿意学习新方法，也能够调动资源完成工作。
主持人的回顾还指出，李飞飞与David都谈到了agency，即行动、学习和再次尝试的能力。工具让一些工作更容易开始，能否发现问题、检验结果并持续改进，仍取决于使用工具的人。
这两个方向也可以出现在同一个人身上。熟悉供应链的管理者，可以继续深化行业判断，同时学习用AI整理需求、分析资料，并与财务和技术团队共同评估方案。专业积累给判断提供依据，主动学习则帮助经验适应新的工作方式。
从一项正在困扰团队的工作开始
对于企业管理者，培养主动性可以从一个具体问题开始。例如，假设一家企业准备让AI协助销售整理客户需求。管理者需要先说清楚流程卡在哪里，哪些资料可以使用，生成的建议由谁审核，以及怎样判断这次尝试是否有效。
第一次试用后，还要了解员工的实际反馈：操作是否更省时？结果是否需要反复返工？原有的审批要求有没有被遗漏？这些问题比一份漂亮的演示更接近经营现场。
把企业的问题，带进管理学习
工作中的难题往往超出一个岗位的知识范围。一次AI投入，可能同时涉及客户需求、预算和组织分工。管理者需要把这些视角放在一起，才容易看清某个方案适不适合自己的企业。
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根据自己的起点，选择MBA或DBA
MBA与DBA都需要专业积累和主动学习。选择哪条路径，应结合教育背景、管理经验，以及你希望解决的问题来判断。
带着你的问题，开始下一阶段的学习
也许你正在带领团队尝试AI，也许有一个经营难题反复出现，却一直缺少时间深入研究。这些具体的经历，可以成为一次管理学习的起点。
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新闻部分依据节目页面与主持人回顾整理；管理建议为本文延伸讨论。
主持人Marina Mogilko的访谈回顾（2026年6月21日） Silicon Valley Girl节目页面（Apple Podcasts，2026年6月25日） 查看原版视频访谈（YouTube）