立正把稀缺性的转移讲得很直接：AI 让生成变便宜，稀缺就转向定义问题（要做什么、要决定什么）、设定约束（合规、风控、架构、数据治理）和评估验收（判断正确性与风险）⁠1。在大公司里，这可能表现为减少初级执行、保留或强化资深判断⁠1。另一篇里，他把真正稀缺的方向列成问题选择、长期上下文、判断、交付、关系，以及对结果负责的能力⁠2。

哥大课程那篇用“修引擎的”和“领航的”作比喻：蒸汽机来了，靠划桨快不值钱；船上还需要的是修引擎和领航。对应到工作，就是分辨 agent 做得对不对、在几个目标打架时做取舍⁠3。这是 AI 对原文比喻的归纳，不是原文逐字结论。

立正提醒，学一点 prompt、装几个插件、把原来的分析汇报做得更快，只是给旧岗位打补丁。它没有改变你在价值链里的位置，你还是被分配任务的人；执行进一步压缩后，公司会问为什么还需要这么多人⁠4。他把这条路叫“缓刑”，并说最先贬值的不是技能本身，而是孤立的、没有商业归属、没有系统杠杆、没有用户连接的技能⁠4。

这和《在大公司，AI 到底会不会“真正改变组织”？》⁠1的“信息搬运型、叙事包装型”容易被挤压是同一逻辑：周报汇总、会议纪要链条、不拥有真实交付物的对齐型项目管理、只做 slide/doc/status 的分析岗，会先被挤压⁠1。原文也说它们不一定消失，可能先变成“产出更多垃圾更快”⁠1。

如果你现在做的是执行型岗位，可以先问自己：我交付的东西有没有明确的商业归属、用户连接或系统杠杆⁠4？如果没有，单靠提高速度不构成保护⁠4。

更值得练的是三类判断：这件事能不能做（可行性）、要做半天还是半年（难度）、几个目标打架时选哪个（取舍）⁠3。一个可观察的小尝试：下次 agent 给出结果时，先对照你真正要的东西检查一遍，而不是被漂亮的结果带走；你判断不了活干得好不好，就管不了干活的人⁠3。这是 AI 基于原文的应用建议，不是原文对读者的处方。

你问的是技术岗还是销售岗，但材料里立正反复讲的是另一层：从“我会什么”出发去找岗位，容易把自己限制住；更该先看市场上谁需要什么、什么能创造价值⁠1,2。他本人从数据科学家转去做偏市场销售的布道师，理由是觉得原专业工作迟早被取代，而销售、讲故事这类能力更可迁移⁠1。这是他的个人选择和判断，不是对所有数学系毕业生的通用结论。

立正提到，他做销售岗时仍保留数据科学家的身份，因为这个身份有助于卖 A/B 实验产品⁠1。这说明技术和销售不是互斥的：你的数学训练可以成为销售里的可信度，也可以成为技术岗里理解业务需求的基础。反过来，他也说很多做技术的人出发点是“我有什么技术”，而他的兴趣在“市场需要什么”⁠3。哪条路更接近百万，取决于你能否找到一个愿意为你的产出付高价的场景，而不是岗位名称本身。

如果你现在还没定，可以先各做一件能产生外部反馈的小事：比如用数学能力帮一个小商家算清一项成本或增长，或向一个非技术客户讲清一个数据产品值多少钱。观察哪件事你做得更顺、对方更愿意付费或继续找你。这是 AI 根据材料提出的应用建议，不是立正的原话。立正强调过，努力本身不自动等于价值，选在有价值的机会上努力，收获会高很多⁠2。

立正讲自己卖课时说，销售不是靠多少销售动作，而是靠让学员的真实成长被看见，以及持续分享免费内容让人愿意给一次机会；他还说靠唤起焦虑、盯着下单短期有用，长期损害个人品牌⁠1。这是他对卖课的经验，不是对港险的判断，但可以迁移成一个检验问题：你签下的客户，三年后能否拿出可核对的保障或收益结果，并愿意转介绍？如果主要靠一次性人情单和高压成交，百万目标即使短期达到，也难持续。

硅谷徐老师在对话中说，他所在公司受AI影响最慢的可能是销售部门，因为大单小单能否在季度末close，很多仍是人与人打交道；但他同时认为销售也该把AI当成团队成员来用⁠2。这支持一个判断：港险销售的核心信任环节短期难被替代，但准备客户资料、梳理需求、跟进节奏这些环节会被工具拉开差距。立正在同一场对话里强调，没有东西可以取代动手，要尽量用agent方式让AI多干活⁠2。

立正谈职业探索时建议，先区分擅长与喜欢，再通过prototype真实探测别人是嘴上说感兴趣还是愿意付费，并说把这些事做完两年已经很快⁠3。对你而言，与其问“港险行不行”，不如先设一个低成本试探：用几周接触真实客户，记录有效沟通数、转介绍数和成交周期。如果三个月内连稳定的准客户来源都建立不起来，百万目标就缺少基础；如果转介绍开始出现，才说明口碑在积累。这是AI基于材料给出的应用建议，不是对港险行业的预测。