關(guān)注公眾號，記憶承載，方能閱讀正文《2026，無論哪一種發(fā)生，都將掀起滔天巨浪》

前天我講2026掀起滔天巨浪的時候，有個讀者留言跟我講：

他們公司是做AI輔助信息化的，這件事，蠻符合我第二個話題里講的，老板需要研發(fā)和銷售彼此拆臺的那個例子。

他很想聽我聊聊AI信息化這個方向。

首先，正如我前天分析信息不對稱時講的，老板這個群體，很多時候?qū)ぷ鬟^程信息的渴求，還要大于工作結(jié)果。

擱古代也是如此，你想想看，君主為什么要派監(jiān)軍呢？

大部分監(jiān)軍都是太監(jiān)，根本就不懂軍事。

答案只有一個，很多事情過程失控了，比一個糟糕的結(jié)果，還要令人糟心。

過程失控意味著不確定性，也許有個好結(jié)果，但是沒有歸老板；或者雙方有信息差，將軍覺得是好結(jié)果，君主并不這么認(rèn)為。

就像岳飛要迎回二圣，高宗顯然不認(rèn)可。

所以各行各業(yè)信息化這件事的推進這個大方向，從來都是沒有問題的。

26年前就已經(jīng)開始了，從采購電腦，搭建互聯(lián)網(wǎng)平臺，就是一種信息化。

過去單位里面都是手寫的，甚至有時候忘了寫，口頭的，換個領(lǐng)導(dǎo)，還怎么追溯？

26年前，各個單位開始請打字員，把一切都記錄在互聯(lián)網(wǎng)上，這本身也是一種工作信息化管理。

從此上級部門就很清楚，你們到底在干嘛，就可以隨時查閱，下面就不再是個黑盒子。

如今伴隨AI技術(shù)的應(yīng)用，只是想要把一切都做得更及時。

好比你的工作沒有留痕，AI替你留痕，相當(dāng)于給每個員工背后都派一個AI監(jiān)工。

這個AI就相當(dāng)于小太監(jiān)，很多個小太監(jiān)上面就會有一個總管太監(jiān)，司禮監(jiān)秉筆太監(jiān)。

乃至漸漸發(fā)展成東廠，西廠。

東廠管的，我們要管，東廠管不了的，我們更要管，這就叫西廠。

你看，東廠西廠錦衣衛(wèi)陸陸續(xù)續(xù)都誕生了，于是老板就擁有了大量的AI耳目。

這就是你們的這個創(chuàng)業(yè)方向，方向本身是沒毛病的。

但這里面有兩個要點，是你們要考慮的。

第一個在于事關(guān)企業(yè)核心競爭力的機密。

當(dāng)你們提供的AI產(chǎn)品，能夠把一家企業(yè)的所有員工，都給監(jiān)軍化了之后，你們自身會拿到一些機密數(shù)據(jù)。

這里面就涉及你們的法務(wù)和客戶的法務(wù)們的溝通了。

你們的客戶要用你們的同時，他們必然要防你們，而且還要有辦法制約你們。

第二個則在于更長遠的目的。

你覺得AI監(jiān)工最大的意義僅限于東廠西廠？僅限于緩解老板的信息差焦慮？

NO。

這個今天切入點，你站在未來看，也許只是個副產(chǎn)品。

真正的主要方向是什么？是構(gòu)建信息流。

太監(jiān)學(xué)不會打仗，AI學(xué)得會。

在構(gòu)建，梳理企業(yè)內(nèi)部各個部門，各個崗位的工作流程的過程中，AI本身也可以整理出新的工作流。

這個過程，非常像人類工業(yè)化早期流水線誕生那陣子。

當(dāng)時造步槍是很慢的，因為全套流程是一個工匠師傅在手搓。

對這個師傅的要求就很高，他要學(xué)藝十年，然后一個月，才能造一支步槍。

后來人們是怎么解決這個問題的呢？

是發(fā)明了機器么？不，還是手搓，但是拆分了。

把老師傅造步槍的工作，拆解成30個步驟，每個步驟都是培養(yǎng)門檻很低的，簡單重復(fù)即可。

然后引入了一條傳送帶，30個工人，每個人都只做各自的步驟。

結(jié)果效率提升了三十倍，過去30個訓(xùn)練十年的老師傅一個月造30把槍，現(xiàn)在30個短暫訓(xùn)練半年的新手，一天就可以生產(chǎn)30把槍。

效率大幅度抬升，用工要求大幅度降低。

AI今天要做的就是這件事，拆解工作流。

但是你要注意，和流水線時代不同的是，拆解之后，再教人，是沒意義的。

這個道理我前天第一個話題就講清楚了。

當(dāng)AI誕生之后，培訓(xùn)人這件事本身，是毫無意義的。

因為一個AI會，就意味著一瞬間，全世界的AI都會，一臺機器人掌握，就意味著全世界所有機器人都掌握。

過去我們講，要培訓(xùn)人，把他從不會教到會。

這件事以后是不需要的。

不會，你就不用會了。

除非你自己好奇，你的自驅(qū)力讓你去學(xué)會，那是另一件事，那叫探索。

如果你說我不會，我也不想學(xué)，我只是為了掙一份工資，在別人的監(jiān)督下，被教會，然后被考核去重復(fù)執(zhí)行，不，不需要了。

你不會，你也不想學(xué)，那就不用學(xué)了。

你想想就會明白，除非教不會，如果能教會，對AI機器人來說，是不用教的。

也就是說，拆解不清楚的，才需要人，否則，那個太監(jiān)，那個AI太監(jiān)，它自己就可以勝任。

其實如果你看得懂趨勢，你會發(fā)現(xiàn)一個很有趣的現(xiàn)象。

那就是工業(yè)化的后期，人們讀書的時間，比工業(yè)化的早期要長得多。

工業(yè)化早期，我們沒有趕上，那時我們還是農(nóng)業(yè)社會，你可以參考別人的數(shù)據(jù)，我們隔壁的日本，他們平均讀到小學(xué)畢業(yè)，就參加工作了。

到了工業(yè)化的后期，你看現(xiàn)在很多年輕人，他們平均要讀到25歲，要讀完碩士。

其實我們想想看，讀書的本質(zhì)是什么？其實就是一種付費上班嘛。

你讀本科，讀研期間，實際上就相當(dāng)于付費上了個班。

那么隨著AI的推進，我們完全可以想象，未來也許這個受訓(xùn)練的周期還會拉長。

因為工作中需要人類的，都是些高級工種，都是些需要探索性質(zhì)的。

可人類不是AI，人類沒法說一個人知道，全世界都知道，沒辦法。

人類是訓(xùn)練出來的。

俗稱人類不經(jīng)過實習(xí)生階段，他就成為不了初級，他不經(jīng)過初級，就不會成為高級。

可是你現(xiàn)在說，初級階段都給AI來做，那人類就沒有了練手的機會。

你也不可能說自己一上來就高級了，那么這個階段，從前你可以一邊領(lǐng)薪水，一邊經(jīng)歷的實習(xí)生，初級階段，日后也許就變成付費的了。

開玩笑講就叫做付費上班，不開玩笑，就叫做實際上的教育時間，被繼續(xù)延長。

這樣的沖擊，如果不能避免，那就要提前做好準(zhǔn)備。
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