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46岁数学博士AI炒股登上富豪榜：AI杠杆下，岗位价值与编制如何重估？
据《星期日泰晤士报》最新发布的2026英国富豪榜，被业内称为“数学家”的亚历克斯·格尔科排名第八，今年46岁，他通过其旗下平台炒股、做市，让自己的总资产超过了160亿英镑。
他在2015年创立了全球头部量化做市商XTX Markets（简称“XTX”）。XTX搭建了一个以盈利为目的的AI交易系统。XTX最让企业管理者或HR坐不住的，不是它赚钱多，而是它仅250多名员工，没有一名传统意义上的交易员，日均交易额却高达2500亿美元......
很多企业管理者看到这里会想：这是金融行业特例，跟我没关系。
但它其实是一次压力测试：当AI成为核心生产工具，岗位价值和编制逻辑还成不成立？
传统岗位评估看什么？看职责范围、决策难度、管理幅度、知识经验、影响程度。这套方法没有错，但漏掉了一个关键变量：产出不再只来自岗位任职者，还来自“人+AI+数据+算力”的组合。同样一个分析师，有没有模型权限、数据权限、算力支持，产出可能差几十倍。这时候，你再用岗位说明书去定价值，就会失真。
北京华恒智信分析员建议岗位评估可考虑加入四个新维度。
第一，AI杠杆系数。这个岗位的人，能不能用AI放大产出？放大多少？是线性放大，还是指数放大？比如一个量化研究员，写出一套策略，AI可以24小时执行，覆盖5万种工具，这就是高杠杆。一个行政岗位，用AI写会议纪要，也有杠杆，但杠杆倍数和风险完全不同。企业不需要给每个岗位算一个精确数字，但要有高低判断。
第二，数据算力依赖。岗位价值有多少来自个人能力，有多少来自公司平台？如果离开公司数据集群，这个人就干不了活，那岗位价值就高度依赖组织基础设施。反过来，企业也要问：我们花高薪挖来的人，到底是在创造平台，还是在使用平台？两种人激励方式不一样。
第三，风险责任。AI做市速度快、规模大，错误会被瞬间放大。谁有权改模型？谁负责回撤？谁做合规复核？谁在异常时按下暂停键？这些责任必须写进岗位设计，而不是停留在“大家协同”。在AI系统里，责任不清比能力不足更危险。
第四，稀缺性。会Python的人很多，懂市场、懂模型、懂风控、还能对结果负责的人很少。稀缺性不是学历稀缺，而是复合判断力稀缺。HR在定薪定级时，要能识别这种稀缺，而不是只看工作年限。
编制管理也要跟着变。过去编制按人头算，未来要按“人+AI工作单元”算。一个工作单元，可能是一个人加一套模型加一组数据权限加一定算力预算。编制表里不只有人数，还应该有算力预算、数据权限、工具成本。否则会出现一种尴尬：人招进来了，但没有算力，没有数据，产出还不如AI。
具体怎么做？建议可分三步。
第一步，任务盘点。把一个岗位的工作拆成任务，标出三类：AI可独立完成、人机共做、必须由人负责。很多HR一上来就谈裁员，其实先做任务盘点更稳。
第二步，重新定岗定级。把人机共做的任务写进岗位职责，把AI使用能力写进任职资格，把风险责任写进权限表。岗位名称可以不变，但内涵必须变。
第三步，编制与预算联动。招一个人，不只批工资，还要批算力、数据和工具预算。没有这些，AI杠杆就是空话。
管理者要警惕一个误区：以为AI来了，就是减人。XTX不是简单减人，而是把人的角色集中到模型、平台、风控和边界管理上。普通企业也一样，重复执行类岗位会压缩，但监控、复核、策略设计、客户沟通、风险判断岗位会增加。
岗位价值重估，不是重新写一遍说明书，而是重新回答：这个岗位到底为什么存在？它创造价值的杠杆是什么？它承担什么风险？离开平台还能不能活？想清楚这四个问题，编制才有依据，激励才有方向。
北京华恒智信人力资源顾问有限公司成立于2005年，20年专注人力资源管理咨询，致力于“激发人与成就组织”。依托上百位资深顾问的实战经验，为企业提供专业的人力资源咨询服务，包括但不限于组织架构设计、定岗定编、绩效管理体系、薪酬激励、任职资格体系、人才盘点、人才梯队建设、人力资源管理诊断、人力资源规划等，已为1000+家企业提供系统化、专业化、定制化与陪伴式的一站式服务，助力实现组织效能提升与降本增效。客户认可度高，多次被评为“十佳人力资源管理咨询公司”。
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