温妮燕 的帖子 “我决定45岁从零开始学AI”，很多背景和我类似，感触良多，借热点词说些我的想法。

我也在加拿大，拿了会计牌照后生了2娃，产假结束时在一个中型公司做Seniro Financial Analyst，很多困惑和你类似。

那份工活少离家近时间自由，钱也还可以，家人都劝我待下去。我自己觉得职场前途无望不说，老板年纪和我差不多，本地男英语自然是好的，但是技术上政治上毫无建树。如果我原地不动，今后越来越大的可能会有这类人一直做顶头上司，自尊心受不了。

那时发简历见猎头，几个发现：原来自以为傲的技术并不值钱，SAP之类的ERP手艺只有做咨询才有高薪，这类职位需要长期出差，有小娃的做不了。企业建构并不希望自己内部有太能干的技术大拿，一旦走人是个巨大风险。我当时的年薪在SFA已经基本到头，只有管理层职位能多赚。我对管人并不感冒，多年前就做过AP supervisor，管理本地基层老油条是费心费力不讨好。但是！Money talks，好吧，我就立志做管理去了。（给温妮燕的第1个建议，做重大决定前不要闭门造车，出去见见猎头，分析一下市场，再决定方向。）

管理职位有两种：管人，或管事。后者是因为和内外管理层打交道，需要个经理头衔充充场面。从SFA到这类职位还是很有希望的。我就是从这里起步，通过跳槽带上了经理的帽子。后来逐渐开始管人，这是后话了。

管事的基层经理确是背锅侠，我做的business controlling， support marketing & sales，从人头到财务预算，从营收预测到成本控制，和牙尖嘴利的营销部门斗智斗勇，英语好也不见得占上风。好几个本地的财务同事，被刺激到和某些marketing同事势不两立。我本来性子急，被俩娃磨得忍耐力大涨，同事只要别躺在地上打滚嚎哭，都不算啥事，营销的同事表扬我是最好相处的会计了。（给温妮燕的第2个建议，你和同事相处愉快是难得的性格优势，不要小看自己。）

再说说转行和AI。我专业是MIS，数据分析是长项。用数字说理，再能掰的同事也都很难挑战。Big data风行的时候，我也跃跃欲试想转那方面。

去年公司推出一个创新基金，我报名了，陈述理由是“多年前我入行财务，就被种种预测这个行业很快会没落，因为ERP取代了人力。现在又有种种预测AI会取代很多工种，我非常好奇结果会怎样。”结果我被分派到AI小组，用业余时间做一些项目。我已经很多年没编过程了，更别提现在种种新技术，ML DL LL 等等，光概念就眼花缭乱，我很顾虑过自己能有什么贡献。

一年过去，除了了解世面上各种新技术之外，发现所谓Big data, Blockchain, AI，在传统行业里的真正地位还是很尴尬的。总公司花巨资组建了自己的Data science部门，做了一些很有趣的分析。在执行方面，却遭到了业务部门的顽强抵制，听到私下议论data scientists们全部是一个模子出来的，名校博士，聪明而木纳，让一群书呆子指导业务部门怎么干活，高层也觉得不好下嘴。

今年我挑头，提了个AI forecast 项目，这个数据模型在业务和财务部门间扯皮N年了，永远在变化，从来没进步，是我好大一块心病。加拿大的data scientist一听就兴奋了，我拍胸脯：我保证你有预算，保证你的数据来源，只要你能证明AI模型比现有算法精确灵活，保证能得到应用。Data scientist也拍胸脯：不用担心人力和技术，总公司的同事正在积极找项目，尤其是这样短线能立即印证有效性的项目。简直是情投意合，皆大欢喜。

（给温妮燕的第3个建议，如果真打算转行，最好不要以己之短和新人拼编程技术，而是用自己的财务背景和行业知识，从business side入手。当年做SAP implementation，一小时赚$300的CO consultants最贵，他们都是学了点IT的持牌会计，而不是学了点会计的程序员。身价的贵重在于沟通技术和应用，把复杂的技术落实到实际流程中，解决问题。）

最后几点感概，技术再多变，也是要适应人的需求。职场再多变，天花乱坠的项目总要落实到ROI，看给企业短期长期带来的好处。一方面坚持踏实/正直/尊重，一方面向榜样学习，想清楚自己想要什么，什么能让自己愉快过日子，才是最终目标。