传统组织里容易出问题的地方，是很多人对流程负责、很少人对结果负责——前端只管前端代码，设计只管设计稿，最后产品可能很差，因为没人对用户价值和商业结果负责。支持型组天然更容易落进这个模式：你帮别人生成视频，如果只对“按时交付了素材”负责，而不对“这条视频有没有带来业务效果”负责，你的价值就容易被当成可替换的执行环节。反过来，如果你能对视频最终的效果负责——比如它是否被市场部真正用起来、是否带来转化——你就从流程节点变成了结果节点⁠1。大公司里被挤压的往往正是信息搬运和叙事包装型岗位，而掌握边界条件、定义问题和验收判断的人反而被强化⁠2。

AI 让“生成”变便宜之后，稀缺的转向定义问题、设定约束和评估验收。你做视频生成，真正难被替代的不是操作工具，而是你脑子里那套判断：什么样的片子算好、什么节奏留得住人、什么标题值得点。这些标准如果只在你感觉里，AI 产出的东西就总是“差点意思”；一旦你把它写成可读的文档——受众、调性、验收原则、过往案例——它就成了团队和 AI 都能复用的资产⁠3。视频工具那套经验也印证了这点：AI 处理执行层，人负责判断层，编辑亲手选的高光往往比 AI 全文扫描更准，因为那里面有对整期内容的整体判断⁠4。你可以先试着把“一条视频算合格”的标准写成一页，看同事和 AI 能不能照着产出更接近你想要的结果。

立正在讲选择时明确说过，回头看自己那些岔路——去BCG、去快手、留在亚马逊——没有哪条是绝对对的或错的，真正值得看的是你怎么做出选择、背后怎么想⁠1。所以“当初跳槽对不对”这个问题，按他的框架问错了方向：同样一次跳槽，有人是为了逃离当下的琐碎，有人是为了靠近能对结果负责的位置，结果会差很多。你可以回想当时决定跳的那一下，你主要是在躲开什么，还是在奔着什么；这个区别比事后给跳槽贴对错标签更能解释你现在的位置。

他反复强调，组织里太多人对流程负责、太少人对结果负责，真正稳的位置是能端到端对用户价值和商业结果负责的那类⁠3。放到你的处境：你现在在市场部下的支持组做视频生成，这个位置本身不决定对错，决定的是你在里面能不能定义什么叫“做好了”、能不能把一个产出从头交到能用。如果跳过来之后你比上一份工作更接近真实结果和验收标准，这次跳槽在方向上就是成立的；如果只是换了个地方继续做被派发的搬砖活，那它没解决你当初想解决的问题。