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責(zé)編| 賈寧排版| 拾零

第 9483篇深度好文：6964字 | 18 分鐘閱讀

商業(yè)趨勢

筆記君說：

人類歷史上但凡稱得上“生產(chǎn)力革新”的事，其實本質(zhì)上都不是“工具”。

蒸汽機(jī)不是工具，它是動力系統(tǒng)，它把人類從手工作坊送進(jìn)了工廠。有了蒸汽機(jī)，不是裁掉幾個紡紗工的問題，是整個生產(chǎn)方式變了，工廠要建在河邊還是煤礦旁，工人要幾點上班幾點下班，這些以前沒人想過的問題，突然都成了問題。

電不是工具，它是基礎(chǔ)設(shè)施。它讓黑夜變成白晝，讓城市的晚上有了經(jīng)濟(jì)活動。但最早用電的企業(yè)，不過是用電燈代替煤油燈，生產(chǎn)方式一點沒變。

直到后來，人們發(fā)明了電動機(jī)，才開始重新設(shè)計工廠的布局——不再需要一根長長的天軸帶動所有機(jī)器，每個機(jī)器可以有自己的動力。這時候，效率才真正爆發(fā)。

互聯(lián)網(wǎng)不是工具，它是連接方式。它重構(gòu)了信息、商業(yè)、人和人的關(guān)系。但最早用互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)，不過是用電子郵件代替?zhèn)髡妫镁W(wǎng)站代替宣傳冊。直到后來，人們開始思考“在線”意味著什么，才有了電商、社交網(wǎng)絡(luò)、共享經(jīng)濟(jì)。

你看，每一次生產(chǎn)力革命，都會經(jīng)歷三個階段：先是工具替代，再是流程優(yōu)化，最后是模式重構(gòu)。

而AI的發(fā)展，才剛剛走到第二階段，而且大多數(shù)人還剛走進(jìn)第一階段。

既然AI是生產(chǎn)力革新，那你覺得，這是買幾個會員、買幾個工具就能辦成的嗎？

清朝當(dāng)年也吃過這個虧。被列強(qiáng)打得割地賠款，以為是武器不行，于是砸重金買了亞洲第一的北洋水師。結(jié)果甲午一戰(zhàn)，全軍覆沒。

為什么？因為沒有掌握新戰(zhàn)法的新軍人。一群舊軍官，操練的還是舊式的陣法，打起來用的的還是舊戰(zhàn)術(shù)，這能打贏嗎？

今天的企業(yè)AI轉(zhuǎn)型和個人AI轉(zhuǎn)型，一模一樣。如果你只盯著“買什么工具”，那你的AI轉(zhuǎn)型，注定是下一個北洋水師。

下面咱們不講虛的，就講踩過的坑和跑通的方法。希望對你有所啟發(fā)。

一、為什么95%的企業(yè)AI轉(zhuǎn)型，

注定會失敗？

誤區(qū)一：把AI當(dāng)“工具”，而不是“工作方式”

這是最致命的認(rèn)知偏差。

什么叫“工具”？讓AI幫我潤色一下文案、查個資料、翻譯一段文字，這叫工具。工具是外掛的，可有可無。今天能用，明天也能不用。它只是我工作流程里的一小段。

什么叫“工作方式”？我從接到任務(wù)的第一秒，就開始跟AI聊。

比如，我要做個市場方案，我先讓AI給我?guī)讉€思考框架，然后根據(jù)我的產(chǎn)品特點，和AI一起篩選出最適合的那個框架。

接著，我讓AI扮演一個挑剔的客戶，對著框架提問題，把潛在的風(fēng)險和漏洞提前堵上。

最后，我再讓AI扮演一個執(zhí)行者，把方案拆解成可落地的任務(wù)清單。

你看，在這個過程中，AI已經(jīng)融入我的每一個動作，成了我思考的延伸、決策的參謀、執(zhí)行的助手。它不是工具，它是我的“同事”。

很多老板，自己都沒把AI當(dāng)工作方式。開會不跟AI聊，決策不讓AI參謀。

如果讓AI列一個會議議程，會不會更高效？如果讓AI分析一下市場數(shù)據(jù)，會不會看到更多角度？

老板自己沒做到這些，然后指望員工自己琢磨AI，這可能嗎？

員工會想：老板你自己都不用，憑什么讓我用？我用了，萬一做得太快，老板覺得我工作量不飽和怎么辦？萬一做得太好，老板覺得這個人可有可無了怎么辦？

所以，AI轉(zhuǎn)型的第一關(guān)，不是技術(shù)關(guān)，是認(rèn)知關(guān)。老板自己得先變成一個會用AI的人。級別越高的人，越要用AI，否則越脫離AI。最需要賦能的是老板本人。

誤區(qū)二：盯著“替代”，想省錢，結(jié)果把人心搞散了

老板們的第一個念頭往往是：上了AI，是不是能裁掉一半人？

這個念頭一冒出來，AI轉(zhuǎn)型就注定失敗。

員工不是傻子。你一說要上AI，他就知道你想干嘛。接下來會發(fā)生什么？兩種可能：

第一種，陽奉陰違。我偷偷用AI提高效率，但絕不讓老板知道。本來三天才能做完的活，我用AI一天就做完了，剩下兩天摸摸魚。老板問起來，我說還是干了三天。效率提升了，成本可是一點沒降。

第二種，消極抵抗。我故意說AI不好用，生成的東西不能用，把項目攪黃。甚至聯(lián)合其他同事一起抵制。你不是想用AI替代我嗎？那我就讓AI“不好用”。

在一家公司見過真實的案例。老板非要上AI客服，結(jié)果一線客服故意不給AI喂正確的數(shù)據(jù)，AI回答得一塌糊涂，客戶投訴激增。最后老板不得不放棄，還花了一筆冤枉錢。

AI轉(zhuǎn)型的第一原則：是“增強(qiáng)”，不是“替代”。

你要告訴員工：AI是來幫你變強(qiáng)的，不是來讓你下崗的。你效率高了，可以做更有價值的事，公司和你都會越來越好。

這話不是忽悠。我見過做得好的公司，他們把AI節(jié)省下來的時間，用來讓員工做更有創(chuàng)造性、更有價值的工作。員工節(jié)省出來的時間，可以去深度理解客戶、去優(yōu)化產(chǎn)品體驗、去探索新的業(yè)務(wù)方向。

這樣，員工發(fā)現(xiàn)自己不但沒被替代，反而變得更值錢了，才會真心擁抱AI。

誤區(qū)三：AI和具體業(yè)務(wù)割裂

很多公司是技術(shù)部門牽頭搞AI，買個平臺，搭個系統(tǒng)，然后讓業(yè)務(wù)部門用。

業(yè)務(wù)部門試用兩天，發(fā)現(xiàn)問題了：這個AI根本不懂我的客戶。我問它“這個客戶上次投訴的是什么問題”，它答不上來。我問它“根據(jù)這個客戶的采購習(xí)慣，我應(yīng)該推薦什么產(chǎn)品”，它給了一堆通用答案。

業(yè)務(wù)部門說：這東西不好用！于是大家都不用。項目爛尾。

技術(shù)部門也很委屈：我們搭的是最好的技術(shù)平臺，你們不會用，怪誰？

這個問題的根源在于：AI落地一定是場景驅(qū)動，不是技術(shù)驅(qū)動。

誰最懂場景？一線業(yè)務(wù)人員。

正確的做法是：從業(yè)務(wù)場景出發(fā)，倒推需要什么樣的AI能力。

比如銷售團(tuán)隊，他們的痛點是：每天要花大量時間寫客戶跟進(jìn)記錄、整理拜訪紀(jì)要、準(zhǔn)備演示材料。能不能讓AI幫忙做這些？

那就圍繞這個場景，設(shè)計AI應(yīng)用：把銷售和客戶的通話錄音，自動轉(zhuǎn)成文字，AI自動提取關(guān)鍵信息，生成拜訪紀(jì)要，再根據(jù)紀(jì)要內(nèi)容，自動推薦下一步該推什么產(chǎn)品、發(fā)什么資料。

你看，AI就這么“長”進(jìn)了業(yè)務(wù)流程里。

誤區(qū)四：忽視了知識的“沉淀”，結(jié)果成就了“個體戶”

這是最隱蔽的坑，也是最危險的坑。

現(xiàn)在很多員工，都在用自己買的ChatGPT、Claude處理工作。你覺得省錢了對吧？大錯特錯。

當(dāng)員工用私人AI干活的時候，發(fā)生了什么？

他要把公司的業(yè)務(wù)資料喂給AI，才能得到準(zhǔn)確的回答。這些資料里，有客戶信息、有產(chǎn)品數(shù)據(jù)、有過往案例、有失敗教訓(xùn)。

結(jié)果呢？這些寶貴的業(yè)務(wù)知識，全都沉淀到了員工的個人賬號里。公司的知識資產(chǎn)，變成了員工個人的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

哪天他一走，公司什么都沒剩下。新來的人要從零開始。你的公司，成了一個空心組織。

更要命的是，員工在用私人AI的時候，公司完全無法把控數(shù)據(jù)安全和合規(guī)風(fēng)險?？蛻綦[私泄露了都不知道。

AI轉(zhuǎn)型，必須建立一個能把知識留住的系統(tǒng)。讓每一次人機(jī)協(xié)作的成果，都變成公司可復(fù)用的資產(chǎn)。

這個系統(tǒng)，可以是企業(yè)級的AI平臺，也可以是內(nèi)部的AI應(yīng)用。關(guān)鍵是要做到：員工和AI的每一次互動，產(chǎn)生的知識和洞察，都能被沉淀下來，形成公司的知識庫，供所有員工使用。

這樣，員工離開時，帶走的是他自己的能力，但他在公司期間和AI共創(chuàng)的知識，留下來了。新員工接手時，就可以直接復(fù)用這些知識，做到“零損耗”。

二、用AI把自己變強(qiáng)，

具體要怎么做？

前面是站在公司角度，講AI轉(zhuǎn)型的幾個誤區(qū)，接下來我們聊一下怎樣用AI把自己變強(qiáng)。這些干貨無論你是創(chuàng)業(yè)者，還是企業(yè)的中高管，還是基層員工，都適用。

首先要注意的，就是別把AI當(dāng)百度用。

百度是你要什么，它給你什么。搜“北京天氣”，它給你天氣預(yù)報。搜“北京公交”，它給你公交車路線圖。這是典型的“人機(jī)交互”——人發(fā)出指令，機(jī)器執(zhí)行指令。

AI應(yīng)該是你要什么，它陪你聊什么，甚至幫你想到你沒想到的。這是“人機(jī)協(xié)作”，人和機(jī)器一起思考，一起創(chuàng)造。

那怎么才能從“百度用法”升級成“AI用法”？別急，我給你拆成三層。

1.AI能做的，你就別再做了

咱們得先認(rèn)清一個現(xiàn)實：AI在哪些事兒上，已經(jīng)比人強(qiáng)了？

第一，邏輯推理。AI可以快速分析大量信息，找出其中的邏輯關(guān)系和規(guī)律。給它一堆銷售數(shù)據(jù)，它能分析出哪個產(chǎn)品好賣、哪個區(qū)域有潛力。

第二，數(shù)學(xué)計算。這個不用說了，AI的算力是人類無法企及的。

第三，統(tǒng)計歸納。AI可以從海量案例中，歸納出通用的模式和最佳實踐。問它“優(yōu)秀的營銷方案都有什么共同點”，它能給你列出一二三四。

第四，知識儲備。AI的知識面，覆蓋了人類積累的大部分知識。任何領(lǐng)域的常識性問題，它都能對答如流。

那AI做不好的呢？或者說，AI永遠(yuǎn)做不好的呢？

想象力和好奇心。AI可以組合已有的元素，創(chuàng)造出新的東西，但那種突破性的、跨越邊界的想象力，它還做不到。AI不會因為“想知道”的好奇心而去探索。它只會因為被指令而去執(zhí)行。

感知力和溝通能力。AI可以識別情緒，但無法真正共情。它知道你在生氣，但它自己不知道生氣是什么感覺。而且，AI雖然擅長回答問題解決問題，但它缺了“感知”，意味著它無法真正具有溝通能力。

系統(tǒng)性思維。AI可以處理復(fù)雜問題，但那種從全局出發(fā)、看到事物之間微妙聯(lián)系的能力，目前還是人類獨有的。

意義感。這是最重要的。AI可以幫你完成一件事，但它不知道這件事為什么重要，不知道這件事對你意味著什么。從古至今，所有事的意，都是人類賦予的。

就在3月3日，馬云和阿里巴巴集團(tuán)、螞蟻集團(tuán)的核心管理層來到杭州云谷學(xué)校，在和校長和老師們的交流中，他們也談了對于AI和人之間關(guān)系的一些洞察。

馬云說：“AI的沖擊非常大，但是機(jī)會也很大，AI帶來了一個讓教育回歸教育本身的機(jī)會。死記硬背的時間，刷題的時間可以釋放出來，用來培養(yǎng)創(chuàng)造力和想象力。孩子們可以有更多時間來玩，來學(xué)習(xí)音樂、繪畫、運動，從中學(xué)會分享、學(xué)會感受和體驗，學(xué)會傾聽、學(xué)會理解……”

阿里巴巴集團(tuán)主席蔡崇信說：“AI時代，思辨能力很重要，思辨能力不是會問問題，而是問對問題。未來很多事情機(jī)器都可以做，但是人和機(jī)器的溝通，人和人的溝通能力可能是以后最重要的能力之一。”

阿里巴巴CEO吳泳銘說，未來人和機(jī)器的區(qū)別在三樣?xùn)|西：好奇心、共情力和體力。好奇心決定了人會自發(fā)地去做一件事，而機(jī)器是被動的；共情能力是對人的理解；而當(dāng)腦力被AI替代的時候，體力就非常重要，所以以后體育會越來越重要。

螞蟻集團(tuán)董事長井賢棟說：“AI應(yīng)該用來幫人做重復(fù)和瑣碎的事，讓人有更多的時間去發(fā)展我們的特質(zhì)，發(fā)展審美、創(chuàng)意和想象力。在用好AI的同時，要避免AI成為扔不掉的拐杖，還是要保留獨立思考的能力?！?/p>

所以，用AI把自己變強(qiáng)的第一步，不是學(xué)AI的技能，而是把自己的時間和精力，從AI擅長的事兒上挪開，放到AI不擅長的事兒上。

別再去跟AI比算得快、比記得牢，那是它的主場。你的主場是定義問題、構(gòu)建意義、做出判斷。

2閱讀和寫作，是AI時代的兩塊磨刀石

有人問：AI讀得比我們快，寫得比我們好，我們還有必要讀書寫字嗎？

不僅必要，而且是你在AI時代活下來的必要方式。

閱讀，是為了經(jīng)歷那個思考的過程。你讀一本書，跟著作者的思路走一遍，看到他是怎么提出問題、怎么分析問題、怎么解決問題的。

這個過程本身，就是在鍛煉你的思維能力。這就像健身，你吃蛋白粉不會長肌肉，你得去舉鐵。閱讀就是給大腦舉鐵。

一個人如果沒有經(jīng)過大量閱讀建立起豐富的知識儲備，他連向AI提問都不知道怎么問。

我見過太多人，對著AI問：“我是做什么的，幫我寫個方案。”然后就沒下文了。為什么？因為他腦子里沒有足夠的概念，不知道方案可以分成幾種類型，不知道做方案需要哪些維度，不知道一個好的方案應(yīng)該長什么樣。他連問題都描述不清楚，怎么可能得到好的答案？

作為企業(yè)的經(jīng)營者、管理者，小到一個小組長，大到一個創(chuàng)始人，你在使用AI的時候，需要給它一個大致的公司介紹，在信息保密的前提下（除非你是公開上市的公司），把一些不太敏感的數(shù)據(jù)告訴AI。

比如我是國貨美妝企業(yè)，年營收在5億到20億之間，我的競品是誰，我現(xiàn)在打算開一個新品，我希望2026年直接上市，年銷售達(dá)到多少億，凈利潤保持在多少，我擅長在抖音、小紅書種草，現(xiàn)在邀請你給我做一個什么決策。

而不是只是告訴AI：我要搞一個美妝新品，年銷售額希望多少。AI就傻了。

你去看那些真正厲害的人，沒有一個不是結(jié)構(gòu)化思維的。只有結(jié)構(gòu)化的思維和思考方式，才能提出結(jié)構(gòu)化的問題。

還有一個是寫作。你寫一段話，不是為了把它交給AI去潤色。你寫東西，是為了把腦子里那團(tuán)漿糊，變成清晰的一條線。

你發(fā)現(xiàn)沒有，用語音跟AI聊天的時候，你經(jīng)常說著說著就跑題了？因為你想到哪兒說到哪兒，思維是跳躍的。

但當(dāng)你坐下來，把問題一個字一個字敲出來的時候，你必須強(qiáng)迫自己把思路理順。先說什么，后說什么，什么是重點，什么是鋪墊。這個過程，就是思考的過程。

寫作就是思考本身。如果你連寫都懶得寫，只想讓AI替你寫，那最后你腦子里就什么都沒剩下。你只是在消費AI的產(chǎn)出，沒有在參與思考。久而久之，你的思考能力就會退化。

那你不被AI取代，誰被AI取代？

3和AI共創(chuàng)的三個心法

最后，也是最關(guān)鍵的：怎么跟AI一起干活？

大多數(shù)人用AI的方式是這樣的：問一個問題，得到一個答案，結(jié)束。

這叫把AI當(dāng)答案機(jī)。你這么用，越用自己越笨。因為你只是在消費AI的產(chǎn)出，沒有在參與思考。

真正的用法，是把AI當(dāng)“思維伙伴”，我給你三個心法。

心法一：先問框架，再要方案

別上來就問“你幫我寫個營銷方案”。這么問，AI只能給你一個百度文庫級別的垃圾，一堆套話、空話，放之四海而皆準(zhǔn)，放到哪個項目上都沒用。

你應(yīng)該問：“我要做一個面向中小企業(yè)的營銷方案，你覺得我應(yīng)該從哪幾個維度去思考？”

這個問題，是在請AI幫你搭框架。

AI可能會回答：可以從目標(biāo)客戶畫像、產(chǎn)品價值定位、渠道選擇策略、預(yù)算分配方案、效果評估指標(biāo)這幾個維度來考慮。

你看，框架搭起來了。然后你可以繼續(xù)追問：針對第一個維度，目標(biāo)客戶畫像，你覺得中小企業(yè)可以怎么細(xì)分？每個細(xì)分群體的特點是什么？

所以，要先讓AI幫你把思考框架搭起來?？蚣軐α?，往里填東西才有價值?？蚣懿粚Γ钤俣嘁彩清e。

心法二：賦予角色，構(gòu)建上下文

同一個AI，你讓它“扮演一個激進(jìn)的項目經(jīng)理”和“扮演一個保守的財務(wù)負(fù)責(zé)人”，它給你的答案完全不一樣。

這就是角色的力量。

所以別只把它當(dāng)AI。你可以在群里拉一個“AI銷售總監(jiān)”，再拉一個“AI財務(wù)總監(jiān)”，讓他們倆吵一架，你在旁邊看著。

比如你想推一個新產(chǎn)品的促銷方案。讓銷售總監(jiān)說：這個方案能帶來多少新客戶，能提升多少銷售額。讓財務(wù)總監(jiān)說：這個方案成本太高，ROI不劃算，有風(fēng)險。

你會發(fā)現(xiàn)，很多你沒想到的角度，被它們吵出來了。銷售總監(jiān)提到的一些客戶痛點，你之前沒考慮過。財務(wù)總監(jiān)指出的一些成本陷阱，你之前沒注意到。

這就是“多角色對話”的價值。你一個人，帶著一群AI，開了一場頭腦風(fēng)暴會。

心法三：學(xué)會反饋，調(diào)教AI

AI有個特點：它記得住上下文（前提是對話不要過長），很多人忽略了這一點。

當(dāng)AI說了一個好點子，你要夸它。倒不是因為它需要情緒價值，是因為你夸它的那句話，會成為它接下來思考的依據(jù)。

比如你說：“這個思路很好，特別是第三點，很有創(chuàng)意。繼續(xù)沿著這個方向想。”

AI就會知道：哦，用戶喜歡這個方向，那我接下來要多往這方面想。你認(rèn)可了這個方向，它就知道往這兒使勁。

反過來，如果AI給的答案不好，你也要告訴它哪里不好。“這個太普通了，有沒有更創(chuàng)新的？”“這個成本太高了，有沒有更落地的方案？”

這就跟帶團(tuán)隊一樣。不給反饋，下屬就亂撞。不給反饋，AI也亂撞。

你給AI的每一次反饋，都是在訓(xùn)練它更好地理解你的需求。聊得越久，它越懂你。

這三個心法用好了，你和AI的協(xié)作就不是“我問你答”，而是真正的“共創(chuàng)”。你們一起思考，一起碰撞，一起把想法打磨得越來越成熟。

結(jié)語

回到開頭的問題：為什么很多企業(yè)的AI轉(zhuǎn)型很難成功？

因為還在買工具，沒有建體系；還在想著替代，沒有想著增強(qiáng)；還在讓技術(shù)驅(qū)動，而沒有讓場景驅(qū)動；還在讓知識外流，而沒有內(nèi)部沉淀。

AI不是工具，是生產(chǎn)力革新。革新的本質(zhì)不是換裝備，是換腦子。

北洋水師的悲劇，不在于船不夠好，而在于人還是舊人，思維還是舊的思維。

船，隨時可以買。但能打勝仗的人和思維，需要從頭培養(yǎng)。

AI時代，淘汰的不是不會用AI的人，而是那些明明看到了變化，卻還在用舊思維應(yīng)對的人。

為此，我們在新春伊始，就啟動了面向未來五年、貫穿AI時代的“PPE COFFEE SPARK咖啡火花”十城分享活動，請到10位實踐專家與實戰(zhàn)導(dǎo)師，從未來5年和AI時代的戰(zhàn)略、組織、品牌、銷售、運營等全維度打開創(chuàng)業(yè)者的認(rèn)知。

AI轉(zhuǎn)型，不只是“法”與“術(shù)”的層面，更需要深入到社會學(xué)、政治學(xué)、哲學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)的底層，去想象未來、理解未來、定義未來。

一個人對未來的想象越清晰，自我驅(qū)動就越強(qiáng)勁；一位創(chuàng)始人對未來的認(rèn)知越前沿，越能從未來看現(xiàn)在。

我們深嵌于一個政治、經(jīng)濟(jì)、科技、哲學(xué)都在經(jīng)歷持續(xù)變革和深刻重塑的復(fù)雜社會與商業(yè)系統(tǒng)之中。

真正的挑戰(zhàn)是：我們的認(rèn)知框架、組織形態(tài)和行動工具，還停留在“前AI時代”。

在前所未有的復(fù)雜系統(tǒng)性變革中，我們需要的是理解世界底層的“元能力”。

面向AI新時代，筆記俠PPE（哲學(xué)、政治學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)）課程，正是為理解這樣的復(fù)雜系統(tǒng)而生：理解國際貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)政策、理解國際政治與治理模式、理解全球技術(shù)與科技范式、理解AI哲學(xué)和科技經(jīng)濟(jì)、理解文明進(jìn)程與哲學(xué)意義。

這是第五代企業(yè)家應(yīng)有的一套“操作系統(tǒng)”。

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