OpenClaw的爆火引起了一系列連鎖反應。

一夜之間，無數(shù)老板像被“龍蝦焦慮”附了體。朋友圈刷屏的是“智能體將取代50%的工作崗位”，行業(yè)群里討論的是“不用OpenClaw的公司三年內(nèi)必死”?？只畔窳鞲幸粯觽鞑ィ钕瘸霈F(xiàn)癥狀的是那些不懂技術(shù)的中小企業(yè)主。

他們看不懂大模型，搞不清API，甚至連注冊賬號都要找下屬幫忙。但這不妨礙他們做一件事——讓員工學。

于是，一場轟轟烈烈的“養(yǎng)蝦運動”在職場鋪開了。員工們被要求每天用龍蝦生成十個方案、用龍蝦分析競品數(shù)據(jù)、用龍蝦優(yōu)化客服話術(shù)。老板說不出這些東西到底有什么用，但他需要看到你在用。你問他具體怎么用，他說不上來。問他效果怎么評估？他會用一句“你先用起來再說”把話題終結(jié)。

員工心里清楚：公司的數(shù)據(jù)是散裝的，流程是手搓的，連最基本的標準化都沒有完成。OpenClaw再聰明，在這樣的土壤里也長不出什么果實，根本無法對接業(yè)務。但這些話不能跟老板說。說了，就是態(tài)度有問題，就是抵觸新技術(shù)，就是“跟不上時代”。

于是，一門新學問應運而生。它教人在老板的焦慮和工作現(xiàn)實之間，找到一條成本最低的生存路徑。這門學問，叫作AI時代的糊弄學。

AI的爆火在職場中衍生出一種微妙的反差。

有些員工花了兩周時間認真調(diào)研主流工具、做了詳細的落地建議，老板卻興趣寥寥,而另一些人只是隨手找了個冷門工具截了幾張圖，反而贏得了“緊跟時代”的贊許。

類似的場景反復上演，試圖跟老板講道理的員工往往碰一鼻子灰。解釋某個工具不適合業(yè)務場景，會被認為是態(tài)度問題；說明AI落地需要先梳理數(shù)據(jù)基礎，會被貼上“抵觸新技術(shù)”的標簽；提醒老板外部那些炫酷的案例背后有專門的團隊和預算支持，會被解讀為“找借口、不主動”。

久而久之，越來越多的打工人意識到：老板的焦慮已經(jīng)扭曲了評價標準。在這個被扭曲的標準下，“看起來努力”比“真的有用”更重要，“顯得在跟進”比“實際在落地”更受認可。

于是，糊弄成了一門必修課。打工人開始有意識地從日常工作中總結(jié)經(jīng)驗、迭代方法，逐漸形成了一套完整的糊弄戰(zhàn)術(shù)。目前在AI時代的職場江湖里，流傳最廣的有三招。

第一招，借龍蝦之口。

有網(wǎng)友做了一個營銷方案，老板說“太保守”,改了第二版，老板說“不夠創(chuàng)新”。第三版，網(wǎng)友打開龍蝦，把老板的需求原封不動地粘貼進去，讓龍蝦生成了一版方案。

他一個字沒改，說了一句：“老板，這是龍蝦建議的方案?！?/p>

老板看了一遍，沉吟片刻：“這個思路不錯。就用這個?！?/p>

更高級的玩法是：讓龍蝦替你說出你不敢說的話。比如你想讓老板減少工作量、調(diào)整不合理的ddl，或者指出某個項目根本不可能按時完成。這些話你自己說，大概率會被駁回。

但如果你換一種說法：“老板，龍蝦分析認為，按照現(xiàn)有資源配置，這個目標難度較大，建議調(diào)整優(yōu)先級?！崩习宕蟾怕蕰邮?。因為在老板心里，龍蝦的回復仿佛就是“圣旨”。龍蝦是客觀的、理性的、不帶情緒的，它的結(jié)論怎么能錯呢？

借龍蝦之口的好處是員工不需要改變老板的想法，只需要讓老板相信“這個想法來自龍蝦”。

第二招，小眾即正義。

這是最反直覺，也最有效的一招。

直覺上，做AI調(diào)研當然應該找最好用、最成熟、最主流的工具。但在糊弄學的世界里，恰恰相反，你越是用那些冷門的、只有英文版的工具，老板越覺得你用心。

一位參加過某大廠AI競賽的成員向我透露過其中的門道：“找一個大家都知道的東西，領導覺得你敷衍，因為隨便誰都能找到。但找一個他聽都沒聽過的東西，他默認你做了深度研究、翻了外網(wǎng)、做了橫向?qū)Ρ?。哪怕這個工具根本不能用，他也不在乎?！?/p>

所以，聰明的打工人會專門去找那些需要配置環(huán)境、需要寫命令行、需要搭代理、需要科學上網(wǎng)才能訪問的工具。越折騰越好，越復雜越好。因為這些工具天然帶有一種專業(yè)濾鏡。

當你在PPT里貼出那個黑底綠字的終端窗口截圖時，老板的內(nèi)心活動是這樣的：我看不懂，但我大受震撼。他不敢問，一問就顯得自己不懂。

于是他只能點點頭，說一句：“不錯，繼續(xù)推進。”

值得一提的是，這一招還有一個隱藏福利：因為工具太冷門、太難用，老板大概率不會自己上手去試。你不用擔心他突然說“你把這個工具裝到我電腦上，我也玩玩”。

當冷門成了保護色，你的糊弄天然就被保護了起來。

第三招，界面糊弄法。

這是成本最低、見效最快的一招，堪稱糊弄學入門首選。

員工不需要調(diào)研任何工具，不需要理解任何技術(shù)原理，甚至不需要讓工具真正跑出什么有價值的結(jié)果。你只需要打開各種AI工具的對話框，隨便輸入一個問題，比如“如何提高營銷轉(zhuǎn)化率”，然后截一張多輪對話的截圖，顯得你已經(jīng)和這個工具進行了“深度交流”。

然后，把這張圖貼進PPT里，配上標題：“基于xx智能體的業(yè)務優(yōu)化探索”。

有些老手還會在這個基礎上疊加一層“反向糊弄”：故意在AI生成的方案里留一個小錯誤，然后在匯報時主動指出來：“老板，這個版本有一個小問題，我已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了，回頭我會再調(diào)優(yōu)一下。”

老板的反應永遠是：“嗯，你觀察得很仔細?！?/p>

在這一刻，員工完成了雙重糊弄：既用了AI工具交差，又向老板證明了自己的判斷力高于龍蝦。

而老板則得到了他想要的，一個既能用新工具、又不會被新工具取代的下屬。

當然，糊弄并非沒有翻車的時刻，有時候老板也會心血來潮地讓員工展示一下使用AI的過程。

員工往往比老板更清楚工具的真實水平。那個在PPT上無所不能的“AI智能體”，在實際工作場景中實際不能產(chǎn)生太多的業(yè)務價值。

但當智能體開始胡言亂語、答非所問時，員工不能直白地告訴老板“你錯了”或者“這東西不好用”。那等于在說：“老板，你讓我搞的這套東西是個廢物?！焙蠊上攵?/p>

于是，員工需要用一種巧妙的方式，讓老板感覺到“這個東西確實有門檻”，從而體面地退出這場演示。

有人將這套方法總結(jié)為一句話：“永遠不要讓老板覺得自己不懂。你要讓他覺得，他只是還沒有花時間去深入了解?！?/p>

具體操作起來，話術(shù)大致是這樣的：“老板，這個工具已經(jīng)在后臺自動運行了。”

老板聽完，通常會點點頭，說一句“嗯，你們再研究研究”，然后心滿意足地離開。他得到了一個合理的解釋，保住了面子；員工逃過一劫，保住了工作。皆大歡喜。

討論到這里，一個更根本的問題浮現(xiàn)出來：員工為什么要費這么大的力氣去糊弄？直接告訴老板“這個東西不適合我們”不行嗎？

答案是：不行。因為在AI時代，老板對技術(shù)的焦慮已經(jīng)超越了對業(yè)務本身的關注。而員工的任務從解決問題悄然轉(zhuǎn)變?yōu)榫徑饨箲]。

老板的焦慮大致來自三個層面。

第一層，是信息過載帶來的失控感。

AI技術(shù)的發(fā)展速度遠遠超出了普通人的認知更新能力。今天剛出的論文，明天就有開源實現(xiàn)；后天剛上線的產(chǎn)品，一周內(nèi)就出了三個競品。老板每天刷著朋友圈、看著行業(yè)新聞，感覺自己稍微眨個眼，就會錯過一個時代。他們看不懂技術(shù)細節(jié)，也分不清GPT-5.4和Claude 3.1到底有什么區(qū)別，但他們清楚地知道一件事：自己正在失去對AI的理解和掌控。失控感催生了恐慌，恐慌又催生了盲目的行動。管它有沒有用，先搞起來再說。

第二層，是社交壓力帶來的攀比心態(tài)。

老板們有各種各樣的行業(yè)群、商會群?！坝肁I”已經(jīng)成為這些圈子里一種新的社交貨幣。張三的公司上了智能客服，李四的工廠搞了AI質(zhì)檢，王五的團隊全員在用Copilot寫代碼。飯局上、高爾夫球場上、私董會上，話題永遠是“你們公司AI用得怎么樣了？”如果一個老板說不出個一二三來，他就會覺得自己低人一等。別人都在用，自己不用，就顯得落后、保守、跟不上時代。這種社交壓力比業(yè)務壓力更讓老板焦慮。

第三層，是被時代拋棄的恐懼。

傳統(tǒng)行業(yè)的老板，見證過太多巨頭的隕落。諾基亞、柯達、黑莓……不少巨頭因錯過新技術(shù)銷聲匿跡。他們害怕自己成為下一個。他們不確定AI到底會顛覆什么、什么時候顛覆、顛覆到什么程度，但他們確定的是，如果什么都不做，等顛覆真的來臨的那一天，自己連掙扎的機會都沒有。這種恐懼驅(qū)動是老板盲目追逐AI的過程中最深層、最根本的一層。

三種焦慮疊加在一起形成了一個無解的循環(huán)。老板焦慮，所以讓員工搞AI；員工搞不出實際成果，老板更加焦慮；老板更加焦慮，就要求員工搞更多的AI。

員工被困在這個循環(huán)里，唯一的出口就是糊弄。

因為只有糊弄，才能在“滿足老板的表面需求”和“不浪費自己的真實時間”之間找到一個勉強可行的平衡點。

但這場糊弄僅僅是在老板和員工之間嗎？

但如果你以為糊弄只發(fā)生在員工和老板之間，那你就把這件事想小了。

往上看一層，你會發(fā)現(xiàn)，這場糊弄是一場系統(tǒng)性的、從上到下的集體表演。

以OpenClaw爆火為例，那些做出各種龍蝦智能體變體的大廠，真的在認真做AI嗎？

不完全是。

龍蝦爆火之后，資本市場需要一個故事。哪個大廠要是沒有自己的“龍蝦變體”，股價就得跌，投資人就要問，媒體就要寫“某某巨頭掉隊了”。于是，不管有沒有技術(shù)積累和應用場景，先出一個再說。

模型能力不夠？沒關系，套殼就行。底層用開源的，上面改個界面，換個名字，加幾個模板，一個“自研龍蝦智能體”就誕生了。發(fā)布會照樣開，媒體稿照樣發(fā)，股價照樣漲。

更有意思的是，大廠的糊弄反過來又成了員工糊弄老板的工具。

員工拿來糊弄老張的那些“小眾工具”截圖，底層跑的可能就是某個大廠套殼模型的API。大廠糊弄資本市場搞出來的半成品經(jīng)過一層層包裝、一層層轉(zhuǎn)述，最終出現(xiàn)在了老張的PPT上，被當作跟上時代潮流的證據(jù)。

接著往下看，是老板糊弄外界。

員工拿龍蝦變體糊弄老板，用這些產(chǎn)品的截圖和技術(shù)術(shù)語交差；老板拿著員工制作的PPT，對外宣稱“我們已經(jīng)在全面應用AI技術(shù)”，在行業(yè)峰會上侃侃而談，在年報里寫滿“數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得突破性進展”。供應商信了，客戶信了，媒體也信了。只有公司內(nèi)部的人知道，那個所謂的“AI中臺”對實際業(yè)務并沒有多大價值。

講到這，這條糊弄鏈條的完整輪廓逐漸清晰起來：大廠糊弄資本市場，推出套殼的龍蝦變體；員工糊弄老板，用產(chǎn)品截圖和技術(shù)術(shù)語交差；老板糊弄自己和外界，對外宣稱“全面應用AI技術(shù)”。每一個環(huán)節(jié)都在表演，每一個角色都隱約知道自己身處一場表演之中，但所有人都默契地選擇不去戳穿。

因為戳穿對誰都沒有好處。大廠需要故事來維持市值、老板需要故事來緩解焦慮、員工需要糊弄來保住工作、資本市場需要故事來支撐預期。這條鏈上的每一個人都是糊弄的參與者，也都是糊弄的受益者。

至于這樣的糊弄還要繼續(xù)多久？沒人知道答案。但所有人都知道，明天還要繼續(xù)糊弄。