Interview with 7 Ordinary Professionals: After AI Arrived, How Are You Doing?

marsbitPublicado a 2026-06-01Actualizado a 2026-06-01

Resumen

This article interviews seven professionals from diverse fields like Web3, bulk chemical trading, digital agriculture, and traditional wholesale to examine the impact of AI on their work. Key themes emerge from the discussions. AI has become integral to their workflows, primarily for increasing efficiency in tasks such as coding, content creation, research, and data analysis. Individuals across roles, from developers to managers, report that AI tools like ChatGPT and Claude have significantly reduced workloads and accelerated learning, creating opportunities for "super individuals" or one-person teams. However, this efficiency comes with a double-edged sword. It intensifies competition, pushing professionals to constantly learn new tools and adapt, leading to widespread anxiety about job security and a heightened pressure to keep pace. Interviewees anticipate significant job reductions in roles like administrative support, finance, HR, customer service, and some creative fields. A recurring view is that AI acts as a "great equalizer," amplifying the capabilities of those who use it effectively while leaving others behind, potentially deepening polarization. Despite AI's capabilities, interviewees identify enduring human strengths. AI struggles with tasks requiring deep contextual understanding, complex judgment in areas like risk assessment and system stability (especially in finance/Web3), nuanced human communication, and handling exceptions in logistics and manufacturing....

2026, a wave of layoffs sweeps across tech giants and traditional industries, where the flip side of efficiency dividends is a pervasive structural anxiety with no place to rest.

As the AI tide engulfs all walks of life, what has truly changed in the real ecosystem of professionals?

With these questions in mind, TinTinLand conducted in-depth interviews with 7 professionals spanning Web3, bulk chemical trading, digital agriculture, smart manufacturing, and the traditional wholesale industry, jointly exploring the existential questions about skill democratization, job reduction, efficiency-driven competition, and the human moat.

This is not an article peddling anxiety. We simply aim to document the real changes and reflections from each individual amidst this AI wave.

Chasing the Trend or Being Swept Along?

Q1: What was the catalyst for your contact with AI? Why did you want to learn AI?

🔹 Odinsphere (Web3 CEX Contract Development)

I truly began systematically engaging with AI when tools like ChatGPT, Claude, Codex, and Claude Code started entering the real development workflow.

AI is no longer just a chat tool; it can assist in reading code, organizing requirements, analyzing problems, generating solutions, and even participating in some architectural design. So I needed to understand it early, turning it into my own productivity tool rather than waiting for it to become external pressure.

🔹 Smith (Blockchain Development Engineer)

My team was dissolved at that time, and I had to seek the next development opportunity.

AI has significantly increased productivity, and its impact on programmers is immense, especially as the layoff wave around 2025-2026 has become very apparent.

🔹 Ethan Lu (Bulk Chemical Trading Industry, Full-Stack Engineer)

To reduce costs and increase efficiency, to become a super-individual (cutting corners), to do more with less effort.

🔹 Guo (Wholesale Industry/Ingredient Distribution, Deputy Warehouse Manager)

To reduce costs and increase efficiency, and to explore more job opportunities and promotion avenues. I hope that warehousing, procurement, orders, and other links can ultimately achieve full automation.

Q2: What are the most noticeable changes AI has brought to your life and work?

🔹 Ethan Lu (Bulk Chemical Trading Industry, Full-Stack Engineer)

My thinking mode has completely changed. Before, when faced with a technical challenge, I would read blogs or buy books. Now, I ask AI directly—it's faster and more accurate. Even learning is done through AI.

Work has become much easier. As AI usage matures and the underlying capabilities of large models continuously evolve, "vibe coding" is incredibly convenient, greatly reducing the workload.

🔹 Guanzizai (Manufacturing Technician)

The most efficient changes are in searching and content creation. Previously, using Baidu or Google took a long time; now, AI provides strong summarization and condensation in a short time.

Before, writing articles relied entirely on myself. Now, I conceive the idea and structure, throw it to AI to write, then polish and supplement with cases myself, boosting efficiency by 50%.

Additionally, learning new knowledge through AI allows grasping 80% of a completely new field in an extremely short time.

🔹 rejoicelee (Agricultural Digitalization Industry, CTO)

The most obvious change is how I search for things. Technology is no longer an absolute limitation. People with product sense and professional skills can more easily create usable things. "One-person teams" have become possible. The polarization between those who use AI and those who don't is becoming increasingly pronounced.

🔹 Guo (Wholesale Industry/Ingredient Distribution, Deputy Warehouse Manager)

A tremendous increase in efficiency, uncovering a series of optimizable aspects in work. In life, understanding certain things has become much faster.

Low-value, time-consuming tasks have been compressed, allowing focus to shift to other matters.

Q3: What are the biggest helps and potential threats AI poses to you?

🔹 Ethan Lu (Bulk Chemical Trading Industry, Full-Stack Development)

The biggest help is that coding problems are resolved effortlessly, including architectural aspects, creative design, code review, automated testing, etc. Almost none of these require manual effort anymore—it's very intelligent.

The potential threat is increased anxiety... Subconsciously, there's always a feeling that falling behind means being eliminated.

🔹 rejoicelee (Agricultural Digitalization Industry, CTO)

The biggest help is breaking through my own capability boundaries. The potential threat is feeling that there are fewer viable paths forward.

🔹 Guo (Wholesale Industry/Ingredient Distribution, Deputy Warehouse Manager)

The biggest help is cost reduction and efficiency improvement.

The potential threat is standardization and replacement. Each iteration brings anxiety, some pessimism about the future. Competition will only become more intense.

Impact: Skill Reshaping and Job Reshuffle

AI not only brings a surge in efficiency but also precisely targets traditional positions across various sectors, redrawing the lines of survival.

Q4: What changes have occurred in your industry during the AI era?

🔹 Odinsphere (Web3 CEX, Contract Development)

Development efficiency and job requirements have both been re-elevated.

Previously, for backend development, mastering Java, distributed systems, databases, message queues, and stability was enough for strong competitiveness. But now, Web3 financial trading systems themselves are complex, and with AI tools layered on top, companies expect engineers to complete requirements faster, troubleshoot problems faster, and produce solutions faster.

In the early stages of AI application, it rapidly widens the efficiency gap between individuals and between teams. Whoever can integrate AI into workflows earlier gains a clear advantage.

🔹 Beijin (Web3 CEX, Operations & Compliance)

The pace of change is truly overwhelming. Businesses that once required a large team to maintain can now, with AI integration, be managed by a single person overseeing the entire ecosystem.

Q5: Have any skills you were once proud of been replaced or threatened by AI?

🔹 Beijin (Web3 CEX, Operations & Compliance)

I previously focused on legal and compliance work; now, many legal documents can be completed quickly and with high quality using AI.

🔹 Odinsphere (Web3 CEX, Contract Development)

I haven't felt significantly replaced by AI yet, especially in industries like finance, trading, and Web3, where many practical tasks still require human completion. These systems involve user assets, account rights, various calculations, risk control rules, and online stability, which cannot simply rely on AI for automatic judgment.

AI mainly assists me in basic data organization, preliminary code analysis, solution expansion, and document generation. However, the final business understanding, risk judgment, verification, technical decision-making, and accountability for results still need to be borne by the engineer.

🔹 Smith (Blockchain Development Engineer)

Specific skills of architects and the visual presentation of web designers are under strong threat from coding models like Claude.

Q6: In your industry, which positions are likely to be significantly reduced within three years?

🔹 Ethan Lu (Bulk Chemical Trading Industry, Full-Stack Engineer)

Positions like secretaries, finance personnel, recruitment specialists, customer service, background actors, software industry practitioners, and painting industry practitioners all face potential significant reduction.

🔹 Guanzizai (Manufacturing Technician)

Positions such as secretaries, finance personnel, sales personnel, and recruitment specialists face the most obvious impact.

🔹 rejoicelee (Agricultural Digitalization Industry, CTO)

I believe it's "industry-wide democratization." AI levels the boundary between novices and experts. So it's not about which specific positions will shrink; rather, all positions across all industries will be affected.

AI is an amplifier, not a wishing machine. It changes not single positions but makes the strong stronger and the weak weaker.

Competition and Anxiety: Hidden Worries Behind Efficiency Dividends

Behind the boost in productivity, not everyone is enjoying relaxation. A more common reality is that professionals are being pushed by invisible forces into higher-dimensional competition.

Q7: Has the efficiency-driven competition brought by AI made you feel exhausted or resistant?

🔹 Odinsphere (Web3 CEX, Contract Development)

There is a sense of exhaustion, but not because AI completely replaces me. Instead, it's because AI expands the scope of work. Previously, I might have only needed to analyze a clear-cut problem. Now, AI rapidly generates many possibilities, risk points, alternative solutions, and technical paths, all of which require further human judgment.

To some extent, AI hasn't reduced competition; it has pushed it to a new level. Beyond normal development, there is a need to continuously learn a whole new set of tools: AI programming tools, Agents, MCP, local models, automated workflows, AI IDEs, etc., facing constant learning pressure.

🔹 Smith (Blockchain Development Engineer)

I do feel somewhat helpless. Social competition pressure is relative. The overall competitiveness of the industry is increasing, but those unwilling to learn will be mercilessly eliminated. This environment also forces and motivates oneself to grow continuously.

AI is akin to an industrial revolution, likely to have decades of rapid development, inevitably giving rise to entirely new professions and creating new opportunities.

Q8: Is your current anxiety mainly due to declining income or losing control over your career?

🔹 Odinsphere (Web3 CEX, Contract Development)

Currently, there's no significant change in job salary.

The deeper anxiety lies in whether the number and structure of positions will undergo drastic changes: Will we need as many developers in the future? Which foundational positions will be ruthlessly compressed? Will my existing experience still match the career requirements of the next phase?

🔹 Smith (Blockchain Development Engineer)

During this transition period, my current income has indeed declined. However, my current mindset is to adjust expectations, accept the situation. As long as income covers daily expenses, it's fine.

I am now more focused on finding new income channels, no longer stubbornly clinging to internal promotions within a company. Finding a new direction that can fully leverage personal initiative is more important than anything.

The Moat: Human Irreplaceability

As the walls of old skills crumble, professionals must confront the "sunk costs" accumulated over years and find the core human value that AI cannot touch amidst the upheaval.

Q9: Facing specialized skills potentially replaced by AI, how do you digest those sunk costs?

🔹 Odinsphere (Web3 CEX, Contract Development)

I no longer simply see AI as replacing my skills but rather as a new production tool. Because AI rapidly performs extensive breadth expansion, bringing forth more branches, solutions, and boundary conditions, my work of verification, screening, validation, and organization has actually become heavier.

Therefore, what I need to enhance is not just coding ability but the ability to judge whether AI's output is reliable and aligns with business and risk boundaries.

🔹 Smith (Blockchain Development Engineer)

The sunk cost is indeed substantial. I must align my career and project development roadmap, taking initiative.

The ceiling depends on your vision. Expanding vision is key—grasping aesthetics and market demand. I now attend more conferences and study excellent product designs to learn concepts. Focusing on exploring new income channels, not obsessing over position promotions but moving towards freelancing to enhance risk resilience.

🔹 Beijin (Web3 CEX, Operations & Compliance)

The most important thing is to maintain extensive learning and frequent use. In the AI era, the most crucial task is self-reinvention. Personally, I choose to actively embrace AI, seeking new opportunities that belong to me.

Q10: Are there tasks that AI can theoretically do but still must be completed manually in practice?

🔹 Guo (Wholesale Industry/Ingredient Distribution, Deputy Warehouse Manager):

In my industry, the order department needs to communicate with clients. Client demands are personalized and diverse. Complex issues and special document entries require human intervention for verification and communication.

Secondly, judging goods abnormalities and assigning responsibility. AI lacks the long-term, in-depth understanding of specific supplier habits, historical batch quality, and driver behavior patterns. These practical experiences exist only in human minds.

🔹 Ethan Lu (Bulk Chemical Trading Industry, Full-Stack Development Engineer):

Polishing of very large-scale projects. AI currently has obvious context window bottlenecks. Once handling super-large projects, it suffers from fatal "catastrophic forgetting."

🔹 Odinsphere (Web3 CEX, Contract Development)

In industries like finance, trading, and Web3, what truly matters are account models, risk control boundaries, exception handling, system stability, and on-site accountability. AI can help generate code and solutions, but business consequences still need to be borne by humans.

Tool Practice and Future Survival Guide

Finally, we land on the most referential practical level: What AI tools are people using? If AI takes over most foundational work, how should the future be planned?

Q11: Which paid AI tools have you used? What has been your experience?

🔹 Ethan Lu (Bulk Chemical Trading Industry, Full-Stack Engineer):

I've used GPT, Claude Code, Gemini, Kimi, Qwen, GLM, and DeepSeek.

In the coding domain, Claude Code is absolutely in a league of its own; GPT's bug-finding ability is excellent; Gemini is relatively good at front-end. There's still considerable distance for many domestic models.

🔹 Guo (Wholesale/Ingredient Distribution, Deputy Warehouse Manager)

I have paid for GPT, Gemini, and Kimi. My experience with the paid ones has been quite satisfactory. Comparatively, GPT's overall daily performance satisfies me more.

I've heard many peers say Claude is tricky to use, mainly because account suspension is too severe.

🔹 rejoicelee (Agricultural Digitalization Industry, CTO)

GPT PRO, TRAE, DeepSeek. There's no single "best value" or "worst"; it's about whether you know how to use them. Each tool has its own scenario. Of course, if money is no object, you could just use OPUS 4.7 for everything.

Q12: If AI completes most foundational work in the future, how do you plan your career direction?

🔹 Odinsphere (Web3 CEX, Contract Development)

I would more clearly position myself as a complex system owner rather than a mere code executor. Especially in high-risk industries like financial trading and Web3, what truly matters are account models, risk control boundaries, exception handling, system stability, and ultimate on-site responsibility.

AI can produce solutions in high volume, but business consequences will always need a living person to bear. In the future, the truly valuable developers might not be those who write code the fastest or master tools the best, but those who best understand business context, system boundaries, risk control, and can tangibly drive engineering implementation.

🔹 Smith (Blockchain Development Engineer)

Becoming a technical instructor and building a personal IP are my main transformation plans currently. On the other hand, it's about using AI tools for independent product development and website construction, using these as bridges to reach and serve more user groups.

Currently, I'm frantically shoring up these capabilities. The focus isn't necessarily delving deeper into technology but improving my aesthetics, product sensitivity, and sense of market demand.

🔹 Beijin (Web3 CEX, Operations & Compliance)

Transforming into a super coordinator. A single person managing a large number of specialized AI Agents, with humans responsible for top-level design, issuing commands, allocating resources, leveraging and managing vast, digitized full product lines.

Q13: If all AI tools became unavailable, would it affect your work?

🔹 Guo (Wholesale/Ingredient Distribution, Deputy Warehouse Manager)

Efficiency would slow down but not come to a halt. Currently, much of the AI application is for additional tasks I've proactively taken on, so the impact wouldn't be huge.

🔹 Guanzizai (Manufacturing Technician)

Work would become slower. Currently, it's moderate dependence on AI.

🔹 Ethan Lu (Bulk Chemical Trading Industry, Full-Stack Engineer)

Welcome to "AI Apocalypse: I Survive by Ancient Programming Methods." I am now heavily dependent on AI.

Conclusion

AI is permeating every industry with an indiscriminate, absolute force.

Whether actively embracing it or being pushed along by the times, almost everyone has tacitly accepted: AI is no longer an "option."

The popular online saying, "In the AI era, as long as you learn slowly enough, you won't have to learn," is ultimately just a joke. In these interviews, all 7 interviewees are, in their own ways, desperately learning, repositioning, and adapting to new competition.

Old professional boundaries are being shattered, but a new value system is also taking shape.

Preguntas relacionadas

QWhat are the main changes that AI has brought to the workplace, as described by the interviewed professionals?

AThe main changes include a significant increase in work efficiency, a transformation in learning and problem-solving methods (e.g., using AI for searching and learning instead of traditional methods), a widening skill gap between those who use AI and those who don't, and an expansion of the scope of work responsibilities. AI acts as a productivity amplifier and a catalyst for skill 'democratization' across industries.

QAccording to the article, which types of jobs or skills are most threatened by AI in the near future?

AJobs involving repetitive, standardized, or primarily content-generation tasks are seen as most threatened. The professionals specifically mentioned roles like secretaries, financial clerks, recruitment specialists, customer service, some software and painting industry jobs, and certain aspects of sales, legal compliance, and visual design. The CTO in agriculture digitization argues for 'industry-wide equalization,' meaning AI impacts all roles, acting as an amplifier that widens the gap between high and low performers.

QWhat is the 'new level of competition' or 'efficiency involution' that AI has introduced, as experienced by the workers?

AAI-driven 'efficiency involution' refers to the pressure to constantly learn and integrate new AI tools and workflows to maintain competitiveness. It doesn't necessarily reduce workload but shifts it to higher-order tasks like validating AI outputs, managing expanded project scopes with more possibilities, and making final business judgments. This creates fatigue from continuous learning and the need to operate at a new, more complex competitive level.

QWhat do the interviewees identify as the 'human moat' or tasks that AI cannot truly replace?

AThe 'human moat' includes deep business understanding and context, risk judgment and accountability (especially in high-stakes fields like finance and Web3), handling complex customer communication with personalized needs, making nuanced judgments based on long-term experiential knowledge (e.g., supplier habits, quality history), and the final responsibility for system stability and business outcomes. AI aids in generation and analysis, but human oversight, validation, and decision-making based on real-world context remain crucial.

QHow are the professionals planning their future career paths in response to AI's advancement?

AThey are shifting their focus from being pure executors (e.g., coders) to becoming complex system owners, business context experts, and risk managers. Other strategies include developing personal brands, becoming technical instructors, transitioning towards freelance or independent product development to leverage AI tools, or evolving into 'super coordinators' who manage teams of AI agents. The emphasis is on enhancing uniquely human skills like business acumen, product sense, aesthetic judgment, market嗅觉 (sense), and leadership over automated workflows.

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El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana anota la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI aspira a evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones del tesoro. Este modelo se alinea con la ética del empoderamiento comunitario que se encuentra en diversas aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Asociaciones Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

384 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

Qué es DUOLINGO AI

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