AI時(shí)代方法論

工業(yè)時(shí)代，經(jīng)驗(yàn)是護(hù)城河。誰經(jīng)驗(yàn)多，誰就贏。

但AI時(shí)代，經(jīng)驗(yàn)可能成了絆腳石，經(jīng)驗(yàn)在新工具面前，可能反倒是包袱。

一個產(chǎn)品網(wǎng)站，傅盛用AI半天做了產(chǎn)品和技術(shù)團(tuán)隊(duì)兩周的事，不是因?yàn)樗夹g(shù)（他不是程序員），是因?yàn)樗鄷r(shí)間在研究和手搓怎么“用AI”。

這篇文章，我們就全面拆解怎樣才能跳出經(jīng)驗(yàn)主義和路徑依賴，快速試錯快速迭代，走向未來和AI時(shí)代。

希望今天的內(nèi)容，對你有所啟發(fā)。

一、24小時(shí)，他用AI干了6個人3周的工作

大年初七，獵豹移動CEO傅盛想做一件事。

他想做一個網(wǎng)站，不是什么復(fù)雜的系統(tǒng)，就是一個新產(chǎn)品的官網(wǎng)。

按照常規(guī)流程，這得找技術(shù)團(tuán)隊(duì)。產(chǎn)品經(jīng)理出需求文檔，設(shè)計(jì)師出設(shè)計(jì)稿，前端寫頁面，后端搭服務(wù)，測試上線。流程走完，少說一周。

但問題來了，大年初七，大過年的，把人叫回來加班，不太合適。

傅盛猶豫了一下，做了個決定：讓龍蝦“三萬”來做。

“三萬”是什么？是他養(yǎng)的AI智能體。

過程并不順利。第一版生成出來，不對。功能邏輯有問題，導(dǎo)航欄點(diǎn)了沒反應(yīng)。

第二版生成出來，還不對。頁面風(fēng)格不對，配色太暗，排版太擠。

第三版、第四版……傅盛跟AI反復(fù)溝通、調(diào)整、優(yōu)化。

就這樣來回折騰。不是AI不聽話，是傅盛一開始也沒想清楚自己要什么。一邊看一邊改，一邊改一邊想，慢慢把網(wǎng)站磨出來了。

半天，網(wǎng)站上線了。

和團(tuán)隊(duì)做的差不多，很多細(xì)節(jié)甚至更好。因?yàn)锳I沒有思維定式，它生成的方案有時(shí)候會給人驚喜。

比如某個交互方式，傅盛自己都沒想到，但AI生成出來了，試了一下發(fā)現(xiàn)挺好用。

開工之后，傅盛把技術(shù)團(tuán)隊(duì)叫來，問了句：“這個網(wǎng)站，你們自己做要多久？”

團(tuán)隊(duì)核算了一下，回答：至少兩周，甚至更久。因?yàn)橐O(shè)計(jì)、要開發(fā)、要測試、要改bug。

你看，同一個網(wǎng)站，6個人的團(tuán)隊(duì)做要花2-3周；AI加一個不懂代碼的CEO，半天做好。

這就是AI時(shí)代的真相：你花十年積累的技術(shù)能力，可能被一個AI加一個新手，半天就超越了。

這個案例揭示了一個深層問題：經(jīng)驗(yàn)的本質(zhì)到底是什么？

其實(shí)，經(jīng)驗(yàn)就是你過去做過的事，積累下來的方法論。

經(jīng)驗(yàn)有三大價(jià)值：提效、避坑、優(yōu)化，它讓你更快、更穩(wěn)、更少犯錯。

工業(yè)時(shí)代，經(jīng)驗(yàn)是城墻。誰積累得多，誰就贏；誰做得久，誰就是專家。

為什么？因?yàn)樗?個基礎(chǔ)：獲取知識、培養(yǎng)技能、復(fù)制方法。

它們都很花錢，更花時(shí)間。

但AI時(shí)代，知識不再是一堵需要時(shí)間才能翻越的高墻了。

二、經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)，被AI打穿了

1.知識獲取的成本大大降低

過去，你想知道一個稅務(wù)政策怎么解讀，得翻法規(guī)、查案例、花錢問專家。

法規(guī)條文晦澀難懂，案例分散在各處，專家不一定有空搭理你。

現(xiàn)在呢？問AI，三秒出答案。而且不是干巴巴的條文，是結(jié)合你具體情況的解讀。還附帶最新政策變化、相關(guān)案例、實(shí)操建議。

過去，你想知道一個競爭對手的產(chǎn)品策略，得買報(bào)告、看新聞、分析數(shù)據(jù)，花幾天時(shí)間。

而且報(bào)告可能過時(shí)了，新聞可能不全面，數(shù)據(jù)可能不準(zhǔn)確。

現(xiàn)在呢？讓AI幫你搜集信息、整理要點(diǎn)、生成分析報(bào)告，半小時(shí)搞定。

AI能從幾十個信息源里提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，幫你畫出競爭格局圖，甚至給出戰(zhàn)略顧問才能給出的戰(zhàn)略破局點(diǎn)建議。

過去知識獲取要時(shí)間、要金錢、要人脈。

現(xiàn)在知識獲取已經(jīng)不再稀缺，真正稀缺的是“知道該問什么”。

2.技能培養(yǎng)的時(shí)間大大降低

移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，最吃香的兩個崗位是產(chǎn)品經(jīng)理和程序員。

過去，一個程序員要寫出高質(zhì)量代碼，得寫幾年項(xiàng)目，踩無數(shù)坑，才能形成“手感”。知道哪里容易出bug，知道怎么優(yōu)化性能，知道怎么組織代碼結(jié)構(gòu)。

現(xiàn)在呢？AI能生成代碼，質(zhì)量不比資深程序員差，速度是人的10倍。

而且AI生成的代碼往往是最佳實(shí)踐，結(jié)構(gòu)清晰、注釋完整、符合規(guī)范。甚至AI還能根據(jù)你的反饋不斷優(yōu)化，越寫越符合你的風(fēng)格。

過去技能培養(yǎng)要時(shí)間、要練習(xí)、要試錯。

現(xiàn)在技能培養(yǎng)只需要一個指令，真正稀缺的是“判斷什么才是好”。

3.方法復(fù)制的難度大大降低

過去，一個老銷售的銷售技巧，是他在無數(shù)實(shí)戰(zhàn)中總結(jié)出來的。怎么開場、怎么提問、怎么處理異議、怎么逼單，這些是他獨(dú)門絕技。

別人想學(xué)，得聽他講、看他做、自己練，還不一定學(xué)得會。因?yàn)橛行〇|西是“只可意會不可言傳”的，是一種感覺，一種判斷，一種直覺。

現(xiàn)在呢？讓AI觀察他的銷售過程，總結(jié)他的方法論。然后用AI模擬他的銷售話術(shù)，任何人都能復(fù)制。甚至AI可以根據(jù)不同場景生成不同的銷售策略，比老銷售還靈活。

老銷售可能只會一套打法，AI能根據(jù)客戶類型、行業(yè)特點(diǎn)，動態(tài)調(diào)整策略。

過去方法復(fù)制要時(shí)間、要悟性、要經(jīng)驗(yàn)。現(xiàn)在方法復(fù)制只需要一個記錄。真正稀缺的是“知道什么時(shí)候用什么方法”。

所以，經(jīng)驗(yàn)的三個基礎(chǔ)：知識、技能、方法全被AI打穿了。

三、經(jīng)驗(yàn)的三種陷阱

那，老手是不是注定被淘汰？

也不一定。前提是你得先認(rèn)清經(jīng)驗(yàn)的三種陷阱。認(rèn)清了，你才能跳出陷阱。

1.路徑依賴

“我以前就是這么做的?！薄斑@個方法我用了十年?！薄癆I不懂我們行業(yè)的復(fù)雜性?！?/p>

越陷入老經(jīng)驗(yàn)的人，越難接受新方法。

你會找各種理由：AI寫的代碼質(zhì)量不行、AI不懂我們業(yè)務(wù)邏輯、AI無法處理復(fù)雜場景。

但現(xiàn)實(shí)是：AI可能暫時(shí)不如你，但它進(jìn)步的速度比你快。

最可怕的不是你不懂AI，是你拒絕去懂。

你不承認(rèn)，不代表事實(shí)不存在。別人在用AI超越你，你還在用老方法慢慢磨，最后被淘汰的是你。

2.工具執(zhí)念

我們經(jīng)常聽到：“我要把工具學(xué)會。”“我要精通這個軟件?！薄拔乙蔀檫@個領(lǐng)域的專家?！?/p>

以前一個工具能用十年，你精通它，十年都有優(yōu)勢。別人要追上你，也得花十年。

現(xiàn)在別人用新工具幾個月就能達(dá)到你幾年的水平。

你那些年積累的經(jīng)驗(yàn)、練的手感，有什么用？

比“精通工具”更重要的，是“會用工具解決問題”，工具只是手段，問題才是目的。

3.操作慣性

有人說：“這個我自己做更快?！薄癆I生成的還要我改，不如我自己來?！薄拔也环判腁I的結(jié)果，還是自己檢查一遍?！?/p>

這是典型的“操作慣性”。你覺得自己在“保證質(zhì)量”，其實(shí)你在“浪費(fèi)時(shí)間”。

為什么？因?yàn)锳I時(shí)代的競爭邏輯變了。

AI能把60分的東西迭代到90分，但前提是你得先跑起來。你還在精雕細(xì)琢第一版，別人已經(jīng)迭代了十個版本。你的第一版可能更精致，但別人的第十版已經(jīng)秒殺你了。

快，就是好。迭代，就是完美。

AI時(shí)代，最好的策略不是“一次做到完美”，而是“快速做出雛形，快速迭代優(yōu)化”。

這三種陷阱，不只是個人的問題，也是組織的問題。

馬斯克有句話流傳很廣：先去做，做成一堆狗屎，再慢慢去改。一個粗糙的開始，就是最好的開始。

開始之后，才有反饋，才有迭代的基礎(chǔ)。不開始，什么都沒有。

四、扔掉包袱，快速迭代

寫到這里，我想到一篇HeyGen AI創(chuàng)始人Joshua Xu寫在HeyGen年訂閱收入突破1億美金時(shí)的文章。

這是我近幾個月以來，看到過最有啟發(fā)的文章。

我把HeyGen的打法，整理成2條馬上就能用的方法，建議你好好看一下。

1.什么打死都不能變，什么馬上就該變化

HeyGen 的邏輯特別清晰：底層AI技術(shù)、模型能力、科研突破，這些東西天生就是不停變的，你必須擁抱它的變化，甚至要提前6個月下注，跟著浪走，而不是跟浪對著干。

今天，即便是大廠做的AI產(chǎn)品，也幾乎是每天都在迭代，更新新版本。

所以在AI的應(yīng)用上，要馬上用，天天迭代。

馬斯克說，大部分人做一件事情失敗一次兩次三次，就不會做了，他因此說了一個10%的定律，他覺得任何一件事情，只要你真的能夠去嘗試10次，一定能夠做出來，10次都不成的事情概率是極小的。

有的人連一次都不愿意試，或者試一次失敗后都不愿意試。

只要你馬上開始做，做得不好那就再繼續(xù)做，一定可以做好。

在AI時(shí)代，5倍速的行動，就是5倍速的學(xué)習(xí)。“在AI時(shí)代，學(xué)習(xí)最快的團(tuán)隊(duì)，就是勝者?！?/strong>（AI視頻公司HeyGen創(chuàng)始人Joshua Xu）

別總想著完美了再使用，先開始，再往極致了磨。

2.刻在骨子里的迭代準(zhǔn)則

這幾條迭代鐵則，你讓團(tuán)隊(duì)每個人都記牢：

第一條，速度就是一切，沒有例外。

拙劣的開始，永遠(yuǎn)比遲到的完美強(qiáng)100倍。

第二條，別等技術(shù)穩(wěn)定，要跟著浪走。

不要等待新技術(shù)進(jìn)化自動變好的樣子，AI 永遠(yuǎn)不會有“完美”的那一天，你等不起。

第三條，有分歧，但必須行動一致。

決策前，你有什么想法都可以說；一旦定了，就算你不認(rèn)同，也得全力去干。比起一個不完美的決策，執(zhí)行力不足才是真的致命。

第四條，學(xué)會借鑒，結(jié)果最重要。

別人實(shí)踐的方案已經(jīng)夠好、能省力氣，就直接用，別閉門造車死磕。

結(jié)語

經(jīng)驗(yàn)可能是包袱，開源迭代認(rèn)知是入場券。

今天我們深嵌于一個新的時(shí)代，科技、經(jīng)濟(jì)、哲學(xué)、政治都在經(jīng)歷持續(xù)變革和深刻重塑的復(fù)雜社會與商業(yè)環(huán)境之中，而真正困住絕大多數(shù)人的核心挑戰(zhàn)，恰恰是：

我們的認(rèn)知框架、組織形態(tài)和行動邏輯，還停留在“前全球化時(shí)代”“前AI時(shí)代”。

面向新全球化時(shí)代、AI新時(shí)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：

在這里，你能理解以AI為核心的科技經(jīng)濟(jì)和智能商業(yè)、理解AI哲學(xué)、理解文明進(jìn)程與哲學(xué)意義、理解新格局下的國際貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)政策、理解國際政治與全球治理模式。

這，正是第五代企業(yè)家應(yīng)有的一套完整的“認(rèn)知操作系統(tǒng)”。

駕馭技術(shù)、洞察世界、扎根中國、修煉心力，在應(yīng)對時(shí)代重重挑戰(zhàn)中尋找屬于你的決策底牌。

來源 | 筆記俠（ID：Notesman）

作者 | 筆記俠 ; 編輯 | 呼呼大睡

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