大家好，我是古典。
最近有很多新朋友來，先簡單做個自我介紹。
我有三重身份。第一個是生涯規劃師，目標是幫助大家找到更加能發揮自己天賦的工作，外在成功，內在幸福，創造自己想要的人生。
幹著幹著發現自己幹得還不錯，就把自己的很多有關職業規劃的想法和觀點寫成了書，迄今為止累計銷量超過400萬冊。於是就有了我的第二個身份——暢銷書作者，估計很多人也是通過我寫的《拆掉思維裡的牆》和《躍遷》認識我的。
同時，我覺得這件事真的很有價值，所以開始做公司，就這樣我創辦了“新精英生涯”，現在已經成為國內最大的生涯規劃師培養基地。
最近是傳說中的金九銀十，又到了跳槽季，因為這些身份，好多人諮詢我：
我要跳槽 、我要轉型 、明年我要幹一票大的！
古典老師你和我說說看我該這樣嗎？我該那樣嗎？……
我腦海裡不禁浮現《動物世界》中的一個經典場景：“交配的季節又來了，動物們蠢蠢欲動。”
中文字是非常有趣的——蠢這個字，來自“春天的蟲子”。
春天來了，蟲子睡了一個冬季，氣候變暖，想打開凍僵的身體——動一動，出去覓食。這種有生命力，也覺得外界變暖的狀態，就是蠢蠢。
在職場其實也是類似的，9、10月份，年度過半，今年大局已定，明年逐漸清晰，各個公司也開始招兵買馬，這個時候到底走還是留？很多人就蠢蠢欲動。
但是大部分人僅僅是感性上覺得也許有機會，隨大流跳槽或者轉型——一兩年之後，等你回頭看時，會認為這是一個好的決定嗎？
這是今天我要和你聊的——什麼是一個好的職場轉型？轉型過程中常見的坑有哪些？怎樣通過更好地瞭解自己，抓住更好的機會？
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未來10年面臨的職業趨勢
前幾天我聽到一個段子，BAT中一個產品經理幹得不開心，跑去和領導大吵一架，瀟灑甩下一句話：“此地不留爺，自有留爺處！噢耶！”
這時，他已經拿到offer，去了另一個公司。和人力報到完後，他去見直屬上司。打開門發現，裡面坐著的就是之前自己甩臉的老大，老大也跳槽到了這裡。老大見他第一句也是，“噢耶！”
這不是一個個例。
我剛拿到一個領英關於跳槽的數據，職場跳槽頻率從2014年34個月平均在職時間，慢慢到2018年降到了22個月。也就是說，你兩年了還在同一家公司，就是一個老員工，拖了跳槽人的後腿。
很多人說，這是因為90後、00後不靠譜了。
你要這麼想，很有可能是你老了——每一代的老人都說下一代年輕人不靠譜——70後說80後啃老、80後說90後腦殘、90後說00後喪。
其實不是，跳槽人群裡，90後和00後和80後的比例是差不多的。
不是某一代人不靠譜，而是職場變化速度快了——為什麼？
在我看來有4大原因：
1，職場變化速度加快了
行業迭代變快，公司倒閉速度變快，中關村創業公司平均壽命從原來的0.97年到0.62年，也就是10個月就倒閉了。中小企業生命期是3年左右。
2，每個人有“內生”的職業變化需求
剛畢業1－3年：快速試錯，期間會有1-2家公司。
28－30歲左右：尤其男生成家立業，經濟壓力大，驅動力會改變。之前想找一個改變世界的工作，在這個階段就會謹慎很多，承擔更多家庭責任。
35歲－40左右：人慢慢意識到體力下降，必須把人力資本轉化成社會資本，需要重新調整自己的能力結構。
每當這三個時期，人就會內生出很多職業變化的需求。
3，女性的職業脫離
儘管男女平等天天說，但坦誠說，在職業發展上，女性還是“吃虧”的。
28－30歲女生的職業發展原本處於一個上升曲線，但結婚生子後，尤其是獨生子女家庭，女性一般會有2年的迴歸家庭期。等到結束再回到職場，續上過去的職業發展曲線有點難。
女性的職業脫離，也會是一個重大的社會變化。
4，還有一個特別重要的，未來持續10年的趨勢：摩擦性失業
什麼是摩擦性失業？
每當科技有重大變化時，有的職業領域會迅速崛起，有的領域則會下降——這會帶來社會的很大變化。
比如電腦的發明，有大量的打字員、行政崗位需求下降，而編程、電腦操作員開始吃香。
AI無疑會帶來很大的摩擦性失業。
我們來看看，這是京東的物流倉庫，小機器人會從貨架取東西配送。原來有3000人，現在只有30人，大部分工作都被小機器人替代了。
在北京很多校園裡，你也能看到自動配送的機器人，它們會自動躲開行人，把快遞送到宿舍樓下。
在這樣一個快速AI時代會出現，底層的人會被機器擠壓而失業，比如銀行櫃檯收銀員，他們需要再教育，學習新技能，比如轉型做理財顧問。
這樣又會擠壓中層的人，中層的人一部分會讓自己承擔更多工作，一部分人則會擠壓高級職場人——頂層的人其實沒事，他們用資本和資源工作，效率高了，對他們最好。
所以，整個社會像擠牙膏一樣 ，每個領域都遇到變化——當然， 中層的人受影響最大。
所以，如果說過去職場是金字塔，今天的職場有點像一片海洋。只有地震會影響金字塔，而今天商業世界的每一個變動，都會最後形成漣漪傳到你身上。
在這個變化不定的海洋之中充滿了危機。
每個變化看起來是危險，也是機會。
這樣的時代背景下，如何設計自己的生涯，讓自己發展更快？
未完待續....
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