AI時代方法論

工業時代，經驗是護城河。誰經驗多，誰就贏。

但AI時代，經驗可能成了絆腳石，經驗在新工具面前，可能反倒是包袱。

一個產品網站，傅盛用AI半天做了產品和技術團隊兩周的事，不是因為他更懂技術（他不是程序員），是因為他更多時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驗主義和路徑依賴，快速試錯快速迭代，走向未來和AI時代。

希望今天的內容，對你有所啟發。

一、24小時，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。

他想做一個網站，不是什么復雜的系統，就是一個新產品的官網。

按照常規流程，這得找技術團隊。產品經理出需求文檔，設計師出設計稿，前端寫頁面，后端搭服務，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，導航欄點了沒反應。

第二版生成出來，還不對。頁面風格不對，配色太暗，排版太擠。

第三版、第四版……傅盛跟AI反復溝通、調整、優化。

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，慢慢把網站磨出來了。

半天，網站上線了。

和團隊做的差不多，很多細節甚至更好。因為AI沒有思維定式，它生成的方案有時候會給人驚喜。

比如某個交互方式，傅盛自己都沒想到，但AI生成出來了，試了一下發現挺好用。

開工之后，傅盛把技術團隊叫來，問了句：“這個網站，你們自己做要多久？”

團隊核算了一下，回答：至少兩周，甚至更久。因為要設計、要開發、要測試、要改bug。

你看，同一個網站，6個人的團隊做要花2-3周；AI加一個不懂代碼的CEO，半天做好。

這就是AI時代的真相：你花十年積累的技術能力，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：經驗的本質到底是什么？

其實，經驗就是你過去做過的事，積累下來的方法論。

經驗有三大價值：提效、避坑、優化，它讓你更快、更穩、更少犯錯。

工業時代，經驗是城墻。誰積累得多，誰就贏；誰做得久，誰就是專家。

為什么？因為它有3個基礎：獲取知識、培養技能、復制方法。

它們都很花錢，更花時間。

但AI時代，知識不再是一堵需要時間才能翻越的高墻了。

二、經驗的基礎，被AI打穿了

1.知識獲取的成本大大降低

過去，你想知道一個稅務政策怎么解讀，得翻法規、查案例、花錢問專家。

法規條文晦澀難懂，案例分散在各處，專家不一定有空搭理你。

現在呢？問AI，三秒出答案。而且不是干巴巴的條文，是結合你具體情況的解讀。還附帶最新政策變化、相關案例、實操建議。

過去，你想知道一個競爭對手的產品策略，得買報告、看新聞、分析數據，花幾天時間。

而且報告可能過時了，新聞可能不全面，數據可能不準確。

現在呢？讓AI幫你搜集信息、整理要點、生成分析報告，半小時搞定。

AI能從幾十個信息源里提取關鍵數據，幫你畫出競爭格局圖，甚至給出戰略顧問才能給出的戰略破局點建議。

過去知識獲取要時間、要金錢、要人脈。

現在知識獲取已經不再稀缺，真正稀缺的是“知道該問什么”。

2.技能培養的時間大大降低

移動互聯網時代，最吃香的兩個崗位是產品經理和程序員。

過去，一個程序員要寫出高質量代碼，得寫幾年項目，踩無數坑，才能形成“手感”。知道哪里容易出bug，知道怎么優化性能，知道怎么組織代碼結構。

現在呢？AI能生成代碼，質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踐，結構清晰、注釋完整、符合規范。甚至AI還能根據你的反饋不斷優化，越寫越符合你的風格。

過去技能培養要時間、要練習、要試錯。

現在技能培養只需要一個指令，真正稀缺的是“判斷什么才是好”。

3.方法復制的難度大大降低

過去，一個老銷售的銷售技巧，是他在無數實戰中總結出來的。怎么開場、怎么提問、怎么處理異議、怎么逼單，這些是他獨門絕技。

別人想學，得聽他講、看他做、自己練，還不一定學得會。因為有些東西是“只可意會不可言傳”的，是一種感覺，一種判斷，一種直覺。

現在呢？讓AI觀察他的銷售過程，總結他的方法論。然后用AI模擬他的銷售話術，任何人都能復制。甚至AI可以根據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能根據客戶類型、行業特點，動態調整策略。

過去方法復制要時間、要悟性、要經驗?，F在方法復制只需要一個記錄。真正稀缺的是“知道什么時候用什么方法”。

所以，經驗的三個基礎：知識、技能、方法全被AI打穿了。

三、經驗的三種陷阱

那，老手是不是注定被淘汰？

也不一定。前提是你得先認清經驗的三種陷阱。認清了，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。”“AI不懂我們行業的復雜性?！?/p>

越陷入老經驗的人，越難接受新方法。

你會找各種理由：AI寫的代碼質量不行、AI不懂我們業務邏輯、AI無法處理復雜場景。

但現實是：AI可能暫時不如你，但它進步的速度比你快。

最可怕的不是你不懂AI，是你拒絕去懂。

你不承認，不代表事實不存在。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.工具執念

我們經常聽到：“我要把工具學會?！薄拔乙ㄟ@個軟件?！薄拔乙蔀檫@個領域的專家?！?/p>

以前一個工具能用十年，你精通它，十年都有優勢。別人要追上你，也得花十年。

現在別人用新工具幾個月就能達到你幾年的水平。

你那些年積累的經驗、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“保證質量”，其實你在“浪費時間”。

為什么？因為AI時代的競爭邏輯變了。

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

快，就是好。迭代，就是完美。

AI時代，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。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創始人Joshua Xu寫在HeyGen年訂閱收入突破1億美金時的文章。

這是我近幾個月以來，看到過最有啟發的文章。

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、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產品，也幾乎是每天都在迭代，更新新版本。

所以在AI的應用上，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做，一定可以做好。

在AI時代，5倍速的行動，就是5倍速的學習。“在AI時代，學習最快的團隊，就是勝者?！?/strong>（AI視頻公司HeyGen創始人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則

這幾條迭代鐵則，你讓團隊每個人都記牢：

第一條，速度就是一切，沒有例外。

拙劣的開始，永遠比遲到的完美強100倍。

第二條，別等技術穩定，要跟著浪走。

不要等待新技術進化自動變好的樣子，AI 永遠不會有“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，就算你不認同，也得全力去干。比起一個不完美的決策，執行力不足才是真的致命。

第四條，學會借鑒，結果最重要。

別人實踐的方案已經夠好、能省力氣，就直接用，別閉門造車死磕。

結語

經驗可能是包袱，開源迭代認知是入場券。

今天我們深嵌于一個新的時代，科技、經濟、哲學、政治都在經歷持續變革和深刻重塑的復雜社會與商業環境之中，而真正困住絕大多數人的核心挑戰，恰恰是：

我們的認知框架、組織形態和行動邏輯，還停留在“前全球化時代”“前AI時代”。

面向新全球化時代、AI新時代，筆記俠PPE（哲學、政治學與經濟學）課程，正是為理解這樣的復雜系統而生：

在這里，你能理解以AI為核心的科技經濟和智能商業、理解AI哲學、理解文明進程與哲學意義、理解新格局下的國際貿易與經濟政策、理解國際政治與全球治理模式。

這，正是第五代企業家應有的一套完整的“認知操作系統”。

駕馭技術、洞察世界、扎根中國、修煉心力，在應對時代重重挑戰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

內容僅代表作者獨立觀點，不代表早讀課立場