Shownotes Transcript
欢迎大家收听三五环,我是刘飞今天邀请到的是 Nio,先打个招呼 Hello,三五环的听众朋友大家好 Nio 是互联网老兵了在互联网行业做了很多年了要么有一个简单的自我介绍对,我是可能跟刘飞差不多吧都是在互联网十几年的工作经验然后可能在各种各样从最早的工具产品然后一路做到后面的平台型的产品
然后中间也做过各种各样的角色吧最近其实主要是在打理自己的 newsletter 叫 platform thinking 这 newsletter 现在还是身边很多朋友都在订阅都在看的而且我觉得真的做的很认真啊
这个 newsletter 叫 Plan from thinking 每一篇大概要写多久我感觉每一篇得上万字吧对我现在大差不多每篇我看次数统计可能都至少是在一两万字有的时候可能会跑到将近三万字就是我周六基本上抽出一整天时间会整理所有的内容但是你周一到周五其实还是要看大量的东西所以那部分时间很难统计
我还是挺好奇的像我身边有很多在互联网行业做了很多年的尤其是怎么说呢就是财务上没有太多压力之后可能就想着生活了或者说再拿钱去搞点投资或者再去创业或者做什么但是有耐心去继续研究因为我理解你肯定不是指望说未来靠写东西靠这个赚钱把它做成生意你肯定是投入了很多的兴趣
在写这些内容吗不然也不会写几万字不然也不会选 newsletter 这个形式吗那你当时做这个内容的时候是怎么考虑的对很有意思 newsletter 这个事情其实我是在大概在四五年前就开始做了
其实那个时候是疫情刚刚开始的时候然后就第一波出来然后就大家都被关在家里了我当时觉得说其实得需要一个方式去跟外界去保持这种沟通也隐约看到了其实会觉得说好像互联网或者说移动互联网好像走到了一个大家不知道该怎么往前走的一个状态所以我当时就觉得说其实我们应该去多看一看说还在出现什么样的新机会然后
然后我觉得其实疫情当时其实是给当时的移动互联网特别是内容平台带来很多新的机会比方说当时 Substack 在海外就火了所以 Newstater 这件事从那个时候开始大家看到说可以用一个非常传统的就是用 email 来订阅的方式邮件订阅的方式
来去传递你和读者之间的这种信息沟通所以我当时看到这个方式特别好我从那个时候开始写大概 2020 年的 4 月份所以到现在其实已经 5 年了
然后前前后因为我差不多每周更一期所以其实已经应该有 200 多期两三百期应该是有的你觉得这个事对你的主要的价值是什么到现在回顾好多年了我还是比较秉持着说当时其实我希望逼着自己每周有一个时间就是去大量的阅读跟输出有点像是所谓费卖学习法对吧就是你要输出用输出的方式来学习所以
所以当时就逼着自己说我一定要保持我的阅读量然后在我所有的阅读过的东西里面挑五篇我觉得比较好的这个其实是我现在 NewSetter 的核心的一个内容摘录其中的精华加上我自己的批注然后每期我尽可能让这几篇文章其实能去讲述一个主题然后前面我会写一个类似于岛屿一样的东西但是这个岛屿现在也越写越长就基本上引导的那部分其实差不多也会写三千字到五千字啊
这样的一个量所以加起来就很长明白对看起来这个形式跟像之前也经常来三五黄的少男他写的产品陈思路还是有点像的只不过感觉你的会更话题角度有很多不一样的地方就是这件事儿
对我自己做内容来说好像也是就你刚才提到费曼学习法用输出倒逼输入也确实挺重要的也是挺大的一个价值点就我自己做内容我也发现如果不是说有一个事情能倒逼着你去做可能对很多事就是了解个大概就行了但是你觉得说我要把一个内容做出来我要给人呈现的时候心态就不一样了对当然我其实也经常听你的节目然后
我知道说其实在今天想去把一个比方说一段商业的历史或者一个公司一个人他怎么走到一个状态你想把很多的细节都刨根问底的去展现出来其实你要做的工作要多得多而在找这些细节的过程当中很多点会连成线然后会连成一个立体的一个网状结构这个时候其实你会觉得我好像对这个主题开始吃透了你才有信心把它变成一个内容讲给更多的人听
是是就是有一些微妙的心态的区别你像如果说我们自己去了解一个事我们可能会还是会带着一些 ego 会觉得说这个事可能也就是这样了或者说我觉得这个事跟我关系也不是特别大但是如果要呈现的时候你就会觉得说这句话如果逻辑不是很清楚我已经对它有一些疑问了那别人肯定来问都会觉得你这个地方逻辑衔接有问题那你相当于你呈现的这个内容就是有问题的它是一个失败的内容
你的想法就会变化了我们前面是聊聊 newsletter 这个事但是我们今天的主题还是想聊聊在 newsletter 上上周的 3 月 10 号发的这一期其实最近两期都在讲这个主题
3 月 10 号那期其实提了抛了一个我觉得算是个母题吧就是 AI 发展这么快其实当时很大程度上是因为看到 Mandus 这样的产品出来然后他一个你给他一个交给他一个任务他可以最后很完整的把这个任务交付出来我们暂且不去讲他的质量和他面临的这个技术挑战等等但是我们看到看到那个 demo 以后实际上会觉得说我们过去所理解的那种呃
在职场上的那种分工已经被打破了很典型的比方说你也很熟悉对吧比方说产品团队会有设计师会有产品经理会有工程师可能会有测试等等但是今天丢给一下子全都做完了
所以我当时就抛了那个题目因为我看这两期的题目都还是挺有意思的都挺值得聊的第一个叫被 AI 折叠的组织第二个就叫 AI 原生公司我们之前都说 AI 原生产品现在有 AI 原生公司就我读了之后我确实发现我们都知道这几年其实媒体也一直在讨论大家都在讨论包括很多专家社会学家都在讨论说
当 AI 来了之后可能大家的工作到底有哪些人会被替代大家会要怎么警惕怎么去学习 AI 更多的是从这个视角想问题但是其实反过来想我们可能有一个很重要的视角就是如果就像刚才说的 AI Agent 它发展到能够真的替代很大量的实习生或者我们日常的机械工作之后它可能整个公司组织形式会发生巨大的变化就像之前的
工业时代对农业时代的组织肯定会有很大的变化信息时代对工业时代又有很大的变化这种变化它最后延伸出来可能是整个社会组织结构的一个生态的变化这件事儿确实还是个挺值得探讨的一个问题
也是挺有意思的一个问题像刚才提到说 Manners 你可以先说说你对 Manners 的体验你觉得它对你有什么冲击吗我觉得很大的一个点就在于说它加大了加强了 AI 能够去使用各种工具的能力我记得好像前一段时间有人去讲说它可以用多达二十几种三十几种不同的工具可能可以写代码可以画图可以做很多的事情
其实它有点像是我们以前去年的时候其实很流行的一个比喻就你刚才讲的就是 AI 像是实习生我们对实习生理解就是他可能能做一些简单的任务然后做完了以后我们马上得去检查我们担心他出错对吧但是现在 Mannus 展现的一种新的一种情况是说其实他是一个会很多很多种不同技能的人
这样的人实际上在我们团队里面已经绝对不是石一生这样的角色了我们反过来就想我们现在的团队里面
存在这样的人类会这么多种不同的技能吗好像都不见得会对就是有一种感觉是比如说我们总是拿他跟我们人能完成的工作去直接做匹配比如说我们人的工作百分之百这百分之百里面有 40%他能完成那就说明你看他的智能他的工作能力已经达到 40%了我感觉这种评判方式可能他未必是对的
他可能在中间某些工序上,他能不光能替代人,他还能比人做得更好,他甚至能做很多之前因为是围绕着人这种工作能力去提供的这种工作流程,他可能全部都会打破,他就是很不一样的一种感受,他会改变这个整个链路,你去想一件事情就是说,我们基本上今天所有的公司都有一个部门叫 HR,
HR 是 Human Resources 所以它是以人为中心去构建整个的组织结构比方说大厂每过一段时间就会说我们要重新调组织架构了但是这个组织架构的这种分工形式它的分工的原则一定是以人的专长跟业务的目标之间去做某种这样排列组合最后形成的但是我们今天看 Manus 或者说我们未来可能还会看到更强大的 Agent
它的能力变成了说我既可以做设计我也可以做市场调研我也可以去访谈用户我也可以去写代码我也可以完成测试所以它其实变成了一种横向的能力的组合
而不是一个我们因为我们现在的教育体制是说你在学校里你是学计算机的所以你毕业之后你大概你可能如果你代码能力比较强你大概可能就会一直去做工程师然后你做十几年二十几年一直变成从一个级别一个级别去打天梯然后最后变成一个很厉害很资深的一个工程师但是你在 HR 的这样的一个范式里面你的功能就是一个越来越厉害的专才但是
我们这么多年去讲说好像培养人应该去大家去看他的综合能力应该培养通才
但是现在看在人的教育还没有跟上的情况下其实 AI 已经可以这样做了回到你刚才那个问题就是我觉得 Mannus 一个很大的变化就在于说在之前比方说 OpenAI 去推 Deep Research 然后他说这是第一个好用的有人说这是第一个好用的 agent 但是 Deep Research 其实基本上只能做一个工作就是 Research 就是做研究这个时候大家说他是研究这种水平还是实际这种水平还是博士这种水平
都还是在原有的框架下在讨论但是当 Manos 说我是通用型的 agent 这个时候整个能力的结构其实被打破我觉得这是一个很大的变化对我看你在之前写的 newsletter 里也提到一个例子就是之前像福特他的装配流水线
其实现在哪怕是 IT 公司互联网公司也没有完全绕开这种流水线的逻辑或者说它至少是分这种按时序的流程工序的流程去划分的我们都知道可能是比如老板也好业务方也好或者说从用户那边得到一个需求这个需求怎么转化成通过产品转化成 PRD 然后再到下一步
有那个程序员去开发测试然后到后面上线之后运营怎么去推进他的工作怎么去运营好他他其实是一个有时序的工作这个工作当中有大量的就为什么大家说有所谓的大厂病或者说沟通协作这些就是因为这过程中其实像刚才说的大家都是都是专才嘛都在一个方向上很专业你是一个产品经理你不太可能知道一些代码实现的细节但是未来的 AI agent 他肯定会
他能知道之后他做很多事情可能就不用来回的沟通然后以及说我们之前所谓的能不能通过倒推就之前为什么保洁会出现产品经理其实他就是想把这个环节打通因为之前上游和下游是完全没有沟通的那 AI Agent 我感觉他就可以整个把这个信息
全部获取他其实有一个上帝视角的然后他又都懂那他做事情的这个逻辑和效率可能都会不一样是的我是觉得我们这么多年以来从福特那个时代到互联网时代流水线的这个大的分是没有什么变化只是我觉得一个变化是说现在越来越多的是所谓的知识工作知识工作呢很飞飙所以呢我们就没办法
按以前的这种制造业的流水线一样我们把一个工作一个工序完成以后我们有一个很标准的方法去检查它它是通过还是没通过所以我们得反复的去设置各种各样的评审会对吧为什么我们好像在各种知识工作者的一大困扰就是我每天的会非常多我创造性的工作好像很少就是因为说其实同样是一个产品经理他交付出来的工作质量是完全不一样的同样是一个设计师也是不一样的
但是今天我觉得 AI 进来以后它打破的这种风功你会发现说我们其实今年看到很多这样的变化特别是像 DeepSync R1 这样的推理能力很强的模型出来以后其实 AI 自己会突然间说我发现了一个问题我在它的思考过程当中发现了一个问题所以我要回去去 check 一下我之前的工作是不是有一些假设可以再去修改我可以去找新的信息来源让我的工作质量变好
你会发现在他的思维链里面已经有这样的自我检查跟自我学习跟强化的这样的过程我觉得这样的再加上刚才我们讲到他可以用更多的工具然后有更多的这种技能可以去使用所以说我们看到说其实今天他不是一个简单的变强因为我们今天去看说不管是 Manas 还是之前讲的 Deep Research 在工作的交付质量上我觉得跟人还是有很大的差异的我记得你公众号里也是了 N 多个例子对
其实有很多东西其实是过不了我们今天的及格线的但是它所展现出来这种新的分工形式我觉得是非常值得我们去注意的对还是像之前说的可能它不是那种完全某个工序就是不是我们想象的比如说未来会有个产品配合产品经理有一个程序员代码配合程序员
或者怎么样用这种分工的形式而是可能有一个 AI 他能协同或者是已经能处理整个工作流或者他就主管这个产品的一大半的工作然后这中间再配几个但是现在想象不出来配的这个人可能是对他做一些审查或者对他做一些指示可能有点像一个一个导演或者一个指挥的工作啊
以及说有一些人可能在帮他兜底就能完成这些事情了这也是我觉得 Manners 会给我的一个很大的一个触动然后同时我觉得你提到的这个词也很有意思就是人才折叠或者说
还有一个概念叫折叠人才战就是我们之前说一个好的程序员就比如说代码的发展技术发展就各种基建到今天这个程度之后其实有很多程序员也变成了全站程序员但是他依然只是在代码这个层面但是如果说能够折叠到产品运营各方面大家都能叠到就所有的这些都能叠到一块他就又不太一样了
但是说到这儿我是挺好奇的你对于折叠之后会发生什么它折叠意味着什么你有比较具象的一些想象吗我其实一直也在找这个答案我觉得过去一段时间有很多的讨论实际上大家都会去很担心说 AI 对人的这种替代然后会不会变成是一个大家都没有工作的这么样一个时代
然后这个事很快就会转移到可能对很多比方说人是需要工作才能获得价值感或者说经济会不会出现问题等等这样的一些讨论但是我其实觉得这些讨论太宏观了他其实没有在一个微观层面上去考虑说当有这样强大的工具出现以后人会发生什么样的变化所以总体上我觉得还是应该乐观一点去思考
其实技术不断地在变化就像福特发明了流水装配线之后实际上人类社会的进步是非常大的然后你会发现其实制造业它效率改进以后它其实激发了更多的消费策的需求同时也让更多人找到了其实更体面的工作对吧我会觉得说可能 AI 出现之后它的
确实会改变这个风功形式然后这个时候我会觉得说我们会看到个体的力量其实会变得很大然后一个人就我可能在就是上周就这周一发的这篇 news 里面讲提到这个艺人公司也是一个很火的概念就是后来我就看这本书其实它里面倒没有讲很多是我们今天所谓的这种说我们这个个体户我们一个人就可以开一个公司它其实这本书不是讲这个道理的
很有意思我估计可能也是因为这个原因这本书艺人企业不是艺人公司这是两本书艺人企业这本书在微信读书上的评分其实不是太高我觉得可能很多人点进去之后发现可能跟自己预期不太一样就是因为这本书其实讲了很多说你应该更好的让你的公司让你的品牌变得更有差异性更代表你自己的个性
然后你应该更好的去服务你真正爱你的这个品牌的这些顾客而不是盲目的去扩张做一个其实很麻木的很面无表情的很大众化的这样的一个品牌我这本书看了大概一多半了然后我会觉得说其实他讲的比今天我们去很关注的一些点说这公司到底是不是一个人
是不是一个人加一堆 AI 就能做一个公司这个观点要重要的多我觉得可能也许公司的规模会变小然后团队可能是一个人也可能不是一个人也可能还是依然是十几二十几百个人都有可能然后 AI 在里面也会扮演更重要的角色这些都没问题但是我觉得一个很重要的变化就在于说当 AI 可以去更好的去替代我们过去的很多专业化的工作的时候那其实要求人能够在上面去想
更多的我觉得可能抽象一点的抽象层面的然后整体性的去定义这个品牌或者定义你的产品你的服务的这样的一些东西我觉得最后可能会发生这样的一些变化我觉得这个其实还真的蛮早的因为我觉得可能还需要
我觉得 5 年 10 年或者是更长的时间我们看到很多这样的东西出现对你刚才说的有很多点其实可以展开你像比如说你提到应该做比较个性化的它的规模必定很大但是你会面向很多喜欢你的这个消费者也好用户也好这其实也是现在一直在发生的事情就我们能看到身边有很多朋友他的观点
规模不大包括我们都知道的现在所谓网红时代有很多网红也好一些大 V 有一些有影响力的一些自媒体账号其实他们的粉丝量不一定要特别多关注度不一定特别多但是他们只要有稳定的自己的商业化的
取到他们其实就是一个已经赚起来的一个生意了让同时从需求侧来看现在大家也进入了一个更个性化的时代因为你确实供给已经那种基础的供给已经饱和了你日常使用的这些东西都有一些大品牌去做了就有点像之前我在三五环跟刀姐也聊过她一直在关注消费行业关注营销这个视角就会发现像宝洁这种大的公司
可能有一个就够了但是未来会有很多像 Lululemon 像 Portagonia 等等甚至会更小的这些品牌现在再去上海成都这些城市的买手店里你能看到好多好多这样的品牌它不一定很大但是它可能追求的是某一个视角某一个人群的一些喜欢的点它能做的比较符合这些人的喜好然后这些人会跟他有些情感连接这
这件事就在今天它就变得更加成立了这是一个层面我觉得挺有意思的但是想更想展开聊的是后面另一个层面是做这件事本身它的门槛也在变得特别低或者说越来越低就像
你刚才说的时候我就想到纳瓦尔堡点里面当时他提到有几个重要的杠杆比如说代码内容就做媒体做内容都是一个很好的对普通人的杠杆因为成本很低然后你做起来之后可能你有稳定的不管是产品还是稳定的能输出的账号你其实就能相对躺着赚钱了
但当时他是提到说劳动力的杠杆其实是很难的很有难度的门槛很高的劳动力杠杆指的就是你开公司你要雇人你要去解决公司的各种问题但是现在我发现好像这个对应上了就匹配上了一个点是现在的 AI 会让劳动力的杠杆也在降低因为你不是雇佣人了而是你可以
花钱去用 AI 的能力扩展你自己的这个专业的技能你可能不会画画但是现在有 AI 之后你能掌握怎么让 AI 画好一个画
你有审美你知道画出来的话可能什么人会喜欢可能你就能成为一个能创造作品的一个艺术家这件事我觉得是一个可能会是一个趋势从这个角度来说好像还是会挺乐观的我觉得这个门槛是在降低的我们都经历了这十几年的互联网里面其实我觉得十几年前我觉得那个时候你如果会写 iOS 或者说 Android 的 app
你就是一个非常难请的人非常难找这样的人我觉得如果大家可能经历过移动互联网早期创业那个阶段都会有这个感受
但是现在实际上代码这件事的门槛肯定是在降低的然后我会觉得说他会把刚才你讲到的设计比方说我们包括可能比方说做一些营销上的这种比方说做一个营销的视频或者说今天帮你去写一个文案这些都是我们已经在各种各样的 AI 工具上都已经看到了这样的非常明显的例子你今天做一个评判很重要的一件事是说你今天得去做客服然后客服其实是一个非常非常劳动力密集的
你可能一下子要请很多人然后还不是说这些人多而是说其实本身管理这些人也挺难的很多人都会告诉你说你今天做一个品牌你的客服其实非常重要因为你如果顾客来找你客诉其实这些人是非常重要因为他可能会把好的消息和不想好的消息都传递出去
但是如果今天你去管很多的客服然后实际上你没有办法去很好的去管理或者说是给他们情绪价值让他们很愿意去把你想传递的品牌好的那边传递给你的顾客对吧实际上这件事是很难的但是我相信这个实际上是一定是 AI agent 会非常擅长的事情然后你会去定义说今天你的品牌不管是在营销的渠道客服的渠道还是在其他的渠道
他所要去表达的那样的一种你想要传达的一种态度或者你想要传达的一种人格我相信这些其实是过去完全没有的这些门槛都被大大的降低了我觉得甚至于不是门槛降低了而是说其实过去是根本没有办法想象根本无法做到的事情所以如果在这样如果这些事情都变成是一个我们觉得说其实对普通人来讲或者是对只要你有自己的想法你希望定义一个自己的东西那你就能做的话
我觉得就像可能比方说过去的这 10 年 20 年里面可能我们会觉得说一个普通人创业他的比方说你去搭服务器的门槛被云计算降低了我可能会觉得说其实其他的很多技术设施也被降这个门槛也被降低了
然后这样的话我们会看到很多更充满个性的而不是千篇一律的品牌产品服务出现在我们这个世界上如果我们说回公司的形态的话当然我刚才说的是一个人他的能力可能会变强可能会出现很多真正的个体户以前我们说个体户的能量是有限你可能也只能开个店摆个摊儿
但是现在个体的能力尤其是在不雇佣劳动力的情况下能力会再展开这是一方面那对于传统的这些公司会有这种结构上比较大的变化吧我觉得一定会有但是我觉得会比我也跟一些朋友交流过包括一些大厂的朋友听听他们
现在可能公司内部在发生的一些变化我是觉得说大厂其实今天可能更忙于 AI 的今年 AI 应用或者 AI 的代理 agent 这么火的情况下更忙于大家去占坑没有太多时间去想组织上的一些变化而且我想说这些已经比较成型的比较成熟的这些企业他们变化起来推动内部组织大的变化一定是阻力重重的
所以我们倾向于认为说可能更多的变化会先出现在小型或者中型这样的公司里其实也能想象得到尤其是跟人相关的这些变化这些结构调整可能大厂遇到的阻力会特别大
而且就拿最简单的例子说你说在国内很多互联网公司其实还是有这种所谓叫什么也不一定是这种派系或者党争但他至少是有自己相对比较熟悉的同事大家有比较可能关系比较良好的一些团队这些在你做大的调整的时候他就会是可能会是很大很大的阻力是的呀就是真正你去就
就是不像可能今天很多人都经历过这些事情对吧不管你是坐在桌子的哪一边其实每一个人他其实背后都有一个家庭对吧他每个人都有他本来所希望获得的一些希望实现的一些东西我们在这聊很简单我们说好像可以做一个变化然后但是这个变化好像会有阻力但是这个阻力实际上你其实站在另外一个角度讲确实也是一个时代的一个
很巨大的一个推力你看今天我们很有意思就是说有的时候拉远一点想就是我们看到技术周期有的时候其实跟我们所谓的经济周期其实往往会出现某种错位
然后经济周期其实今天看起来没有那么好的情况下然后我们会看到一个新的技术已经在蠢蠢欲动了已经看到它的一个潜力了然后你会看到说比如说很多小团队我最近聊一些在创业的朋友然后他们其实团队都不大在今天资本环境不太好的情况下他们得自己造学
所以其实这些创始人是非常有动力说今天我如果能少招一个人我只用交一个 AI 算力的钱我买一个 Cursor 然后我一个月交 20 美金我就可以去省 30%的程序员对他来讲其实就是一个公司的生死存亡的问题
所以这些人的动力是非常强的而且他们还处在企业和组织早期形成和定义的状态所以其实他可以很容易在现有的团队里面去推行说今天我们其实可以把 AI 原生当做一个
我们构建团队的一个方式过去我们创业公司大家就说我要做一个硅谷范儿的公司我要做一个什么样的一个苹果文化的公司我要做一个 Google 文化的公司但是今天你会看到说其实我觉得现在的创业者他会开始去想说如果我把 AI 当做一个我这个公司原生就有从第一天开始就有的这样的一个存在那我会怎么去大我的团队
你会发现其实大家在决策跟思考过程上完全不一样对能不能解释一下你对 AI 原生公司的理解就是用 AI 用的多了就是 AI 原生公司吗还是我其实在 AI 原生公司那篇 newsletter 里面写了一个比较激进的原则叫非必要不顾人其实呢我就在假想一个情况就假如说今天比方说刘飞你今天开一家公司对吧然后
公司肯定一开始只有你一个人然后呢你其实要去定义这公司很多的东西然后你得去想说我要做一个什么样的产品然后我要去做市场调研然后我可能要去找一找雇佣链对吧等等你有很多事要做然后假如说今天我们用一个非必要不顾人这样的一个原则去想的话
我不太懂市场营销我是不是应该去找一个在市场营销方面很厉害的人对吧或者我要开个淘宝店我应该懂一个很懂淘宝的人今天不是这样今天所有的东西你面前只有台电脑和你能用到所有 AI 的工具你就一直忍着一直用这些 AI 的工具去做尽可能做你所有的事情一直到你发现说真的搞不定然后你发现有些事真的搞不定你必须得请一个合伙人来加入你这个时候你再去找这个人
如果你一直秉持这样的原则去搭你的公司的话我觉得这个你可以把它想成一个思想实验而不是一个真正的回溯去做的事情如果你这样去搭这个公司的话有点像可能二三十年前那时候我们说能不能一个人能不能 24 小时只用互联网然后能够生存对吧其实是一样的对你用这样的思路去搭一个公司它会怎么样
我不知道你有没有想过这样的问题这是一个很有意思的思想实验对我觉得这都不是一个很激进的定义这可能听起来是一个很合理的定义因为我首先你说这个的时候我首先想到了一个跟 AI 可能关系不大但是这几年很有体会的就是非必要不招人或者非必要不增加成本尤其是不增加长期成本这是我创业或者自己做事情的时候一个很重要的原则
因为之前可能大家在投资创投领域很火热繁荣的时候大家很多时候不会特别在意成本的问题嘛
但是现在我会发现身边很多朋友做事情商业上的考量成本上的考量都是很明确的就像有的朋友做播客就哪怕是一个播客现在感觉还是挺小的一个盘子的这么一个不一定叫生意吧就反正把它当成一个可以商业化的有商业化前景的这么一个内容去做然后有的朋友做播客一下就拉一个很大的团队啊
各种人就先雇起来了公司开始交税开始有办公地开始怎么样都没开始赚钱这其实就后面就很麻烦所以现在我会秉承包括身边很多朋友也会秉承说你就先自己做包括剪辑你实在剪到说你付出的成本你付出的时间实在高到说你真的不如花几百
上千块钱去雇一个人帮你剪出这个片子来你能花时间在更重要的地方到那个节点的时候你再去做调整和转移我觉得这确实是一个很重要的思想实验对于 AI 来说这不光是可能不光是一个 AI 原生公司
一个值得做的思想实验可能也是我们在思考那个所谓 AI 的威胁或者说 AI 我们在 AI 时代的这种不可替代性的时候还是挺好用的一个方法不管我们现在是在公司还是说在外面都可以试试看说我就只用 AI 我能做到什么程度因为现在确实我有的时候用一些产品还有身边一些朋友大家的心态都是
我就拿它当玩具来做出来一个内容这个内容怎么可能用让他写稿子这个稿子写的也不好但是你如果反过来说现在这个事就是你的一个必须要用 AI 做的事你先试试跟他多次调教你先看看他能做到什么程度你先把能找到的 AI 工具都拿来用你发现他能替代你一部分工作
然后慢慢的你就知道说 AI 现在跟你的工作之间的这种覆盖度了我觉得这是一个还是很值得去做的一个思想实验的都不是思想实验可能是一个实践对是一个实践对其实是一个实践其实我就你刚才讲的那个点我记得今天好像我在极客上看到庄明浩写说他接了一个商单然后他好像用 AI 去写然后写完了以后他觉得这个稿子不太行然后他就还要我自己来
然后实际上我相信就是如果今天大家去做一些内容创作然后其实你不可避免的都想都会经历过这个纠结的过程对吧你用 AI 先去做一版然后之后你觉得不太行然后你会你可能捏着鼻子再改一改然后后来实在受不了推翻了算了还是从你自己写吧我觉得这样的事是挺多的我其实就是在上周的时候我开始意识到一件事情就是说某种程度上来讲我得逼自己让
自己去适应这种就是 AI 写出来的东西他得能行他不能说哎呀他是个玩具他出来的东西真的不行那我他为什么不行哪不行就是我们得给一个就像你今天教一个实习生如果你这个实习生或者说不一定是实习生啊也可能是个全职的同事然后他永远都不行那那那怎么办呢那你这个工作永远都你自己做吗
我觉得其实这样的实践是我们确实得去往前做的这可能是最后缓慢的一个过程让我们开始适应一个新的角色在工作当中新的角色我们实际上更多的是起到一个说我来验收工作然后我来给出定义大的这种方向我们产品的特点是什么这个可能是 AI 没办法自主去完成的
我们更应该去承担这样的角色而不是我们每次都是事事亲为亲力亲为这样的一个工作当然我觉得可能我自己很喜欢写作我其实自己也很喜欢去在我每一篇 newsletter 在发出去之前我可能会改很多遍然后特别是开头结尾其实我特别喜欢去写重新写开头我很喜欢这种自争拒着的这种过程对我来讲实际上它就是一个很好的放松但是我觉得其实最后它应该在你工作里面
占一个比较小的比例我觉得如果我们不用多我觉得一年以后回来再检验这句话的话我觉得其实那个时候大家比的实际上不是你还愿意在你的作品里面放多少你自己的东西而是有多少的东西实际上是已经完全可以交给你 AI 助理来去做的
去做的你前面说这个心态我其实最近也有体会比如说之前大家都讲 agent 都讲智能体然后当时讲的时候我用过我就觉得这是什么玩意儿它根本没有意义之前的智能体往往都是在 chatbot 里面
放一个你可以预制其实就是预先输入一些 prompt 就让你输 prompt 的这个过程稍微少一些但是前两天我发现腾讯元宝出的那个腾讯元器就是能把公众号的这些内容
变成知识库然后他提供了很多插件和知识库的这些功能这些功能之后就发现他立马就能变得好用了但是他还不能说完全我把之前的内容给他之后他就能替代我跟之前说我只是给他几句话的 prompt 效果要好很多就他能把我过去的我整理了一下我功能
就
就会发现他能完成他其实是能完成很多事情的我觉得这是一个心态是不是 open 的一个体现就像你说的可能对我来说我写了很多年文章很多年内容了在看他写的东西的时候会更敏感的能意识到这里面是有问题的
那就会可能天然的对它会有排斥就像我之前跟蚂蚁做 AI coding 的产品经理聊他们做的叫 CodeFuse 的产品在蚂蚁推广的时候就会发现老程序员不爱用因为大家会觉得你写出来的代码有问题就明显是包括不够整洁对吧你这个变量名字起的也好或者说你这里面的写法什么的我是有自己的经验的天然的会有这种
这种心态所以我觉得反过来说能克服这个心态能先把这些 AI 的工具用起来而且用到自己的生产力里用到自己日常的生活里面确实是有难度的而且是这是一个悖论就是你对这个行业越了解你过去的经验越充分你对 AI 能在这个领域在这个行业的排斥就会越强所以通常来说大家都会把它当成玩具
这也是一个挺好玩的现象有的时候我们的经验会妨碍我们变得更开放然后我相信可能 100 年前福特的最早的 T 型车出来的时候肯定也是很多人瞧不上的大家会觉得这样的装配的工艺肯定是不如以前的这种老师傅敲敲打打我相信可能 99.999%的车都是用这样的方式生产出来的这个世界上绝大部分的我们用使用的产品也都是这样生产出来的
而可能之前的那样的传统的工艺今天只存在于少数的超奢的这样的品牌里面才会有我觉得时代其实是这样变化的然后我有一个感觉就是我们今天讲的所有的这些话题其实都可能是我们所谓的知识工作或者智力工作会经历的这样的一次梯形车福特的梯形车这样的一次革命
从你的视角还是会觉得对他预期是并不只是有一些对我们现在组织对我们现在做事情的流程的一些小的变革或者迭代可能是会从根本上改变他堪比当年福特的提琴车一样的这么一个变革是吧我觉得是的确实我觉得今天可能还有很多的
推演还没有办法完全推到一个最终态的样子比方说如果说他解放了很多的智力工作那是不是我们会看到比现在更多的内容作品或者说更深的研究研究的这个进程我们做科学研究或者说其他的一些问题的研究会变得更快那结果会更多然后那这些结果可靠吗我觉得这些问题今天没办法回答
我觉得还有很长路要走对吧今天我们看到的实际上用到的这些 AI 的产品实际上确实有各自的问题因为组织本质上其实是一个分工的问题对吧我们一开始讲说其实过去大家要专才现在我会觉得人其实会需要更多的是通才你需要每件事情都懂一些这样你才能够去验收 AI 给交给你的工作然后这个时候你的角色就转移了那你变成说你更多的是在定义和
定义完了以后他做完工作以后你来验收这是你的新的角色那这样角色出来之后呢那就会觉得说就会发现说那其实远远会比现在要多很多的东西会出现我们刚才讲更个性化的品牌更个性化的产品其实都会出现那这些东西出现以后那么他们又是怎么跟这么多的消费者去做对应跟匹配的呢其实这个不知道
但是我会觉得说其实它的变化是会非常大的它跟过去我们讲的看到的那种比方说只是说好像点击率变高了或者说这样的一些可能过去
可能过去十年吧,互联网都在搞这些有的没的,我觉得跟那个变化是不太一样。就首先我很同意你说的这个观点,就之前我会觉得像 agent,它无非就是让 AI 变得更容易互动,或者说更容易指挥,但是之前相当于大家都说,对于一个,
AI 来说就不管是过去的 ChatterGPTDeepSick 他们更多还是只有大脑有一个例子是说应该是 Mannas Monica 团队他们提的就说你之前只给了 AI 一张纸和一根笔但是现在你其实是给了他真正的手脚四肢给了他浏览器给了他代码工具给了他像你前面提到二三十种工具
之后你会发现有很多你可能觉得它不一定很好的完成的比如说拆解任务我们觉得尤其是之前做知识工作做业务的时候我们会觉得自己拆解任务做得很好我们拿到项目我们手头在运筹帷幄好多项目然后每个项目接下来该怎么推动然后该到哪个阶段了该怎么样这种做项目管理等等这些它做的其实都很好
然后当他这个做得很好之后接下来包括他写代码包括他有很多能够用上之前大脑的地方他都能融合进去这个时候我觉得他就不是一个简单的那种说我们只是用工具提供给我们的信息这种感觉了所以我感觉接下来是一个大家都要面临说我们的很多工作方式都会发生很巨大的变化
但除了业务上的我看你之前也提到说大家的管理半径也很可能发生很大的变化因为之前所谓的管理半径就是大家也理解一个人能够直接管理的下属可能也有限但是在未来是不是在一方面是整个工作流程发生变化了另一方面就在 AI 的协助情况下会不会也有很大的变化呢
聊到管理半径这件事情我大概可能在可能十几年前吧看过一本麦凯西的一本书他里面讲到的一个点呢是说他们建议一个上级呢最多带四个下级
我觉得这是他的一个经验值然后我觉得这个数值其实挺值得参考的原因是因为我们都知道管理咨询实际上是一个非常非常飞飙的工作然后他其实这么多年以来其实是一个师徒制的
虽然说有比方说麦凯西这样大的咨询公司有非常强的方法论但是实际上因为他们处理的每个案例每个客户都非常不一样所以真正如何去应用这样的方法论实际上是
非常因人而异的也需要因地制宜的所以一个经理可能一个 team leader 只能带 4 个下级就是说保证每一个下级都有足够多的时间去得到他的上级他的 leader 给他的一些相应的指导这个结论的时候当时我觉得这个非常有道理
然后实际上后来我们在互联网的公司里面看到的情况是基本上不太可能有这么好的一个比例基本上是远远超过这个比例的我自己曾经最夸张的经验是我的直接下级有三十几个人
然后其实这个是非常非常夸张的一个情况最后其实你没有办法去处理这么多你的简一互联网行业比较喜欢叫简一你的简一去给你的各种各样的信息然后你其实没有办法去给反馈然后你也处理不过来这么多信息这个是我觉得当然这是在没有所谓的 AI 的助理或者说 agent 的帮助的情况之下
但是我们是想一个情况就是说如果今天有更强大的智能工具能够帮助我们去处理这些信息甚至于有一些比较简单的决策其实是可以由 AI 来帮我们去很快速的去给一个初步的回复我们可能只用看一眼甚至于说都不用看着一眼就能够去给一个反馈的话
那我就会觉得说其实这个所谓的管理半径或者管理带宽其实会有可能会大大提升这个还是挺有可能发生的因为其实很多时候这个瓶颈就来自于我们人脑实际上确实没有太多的荣誉去处理非常多不同条件的东西
我不知道你会不会有这种感觉对我在想这个时候可能延伸出来一个问题就是因为有很多 AI 协助那当然对于管理者来说他能做好管理了但是大家也会有一种担心是 AI 它会发展到比如说指令已经很明确了它也能把管理的任务拆解的很好那未来会不会我们被 AI 管
这个是一个大家也会在探讨的一个问题我其实倾向于不会就是我其实觉得说以我今天对 AI 的粗浅理解就是我觉得实际上今天 AI 没办法再去
真正的从以人为出发因为实际上最后特别是我觉得如果是做产品相关的工作的话你会发现说我们老说产品需求用户需求实际上这些需求都是以人的以人为本位来做定义的
我们经常去讲的说这个 AI 代理它有一定的自主性实际上这个自主性它也是在人设定的一个大的更大的目标框架之下去产生这种自主性然后使用工具去完成这个目标的我觉得今天 AI 其实不具备一个巨深的就是它自己去给自己定至少今天是自己去给自己定义一个说我需要什么然后我的需求是什么然后我要去实现这个需求
所以说我觉得如果说今天一个人他觉得自己被 AI 管了我觉得可能说明这个人所做的工作大概率可能也会被 AI 取代掉人应该在 AI 上面人应该去给 AI 这种
需求的定义或者说这个自主性而不应该是被 AI 来管或者来定义就是他如果说比较理想的情况下像刚才我们说的 AI 已经能把这种专业技能的很多事情都摆平了那其实也确实不需要中层感觉上
对吧就是因为中层是当人力规模变得特别大之后那可能对于蓝领来说他需要有公投对于白领来说也需要有 leader 去做这种人的沟通人的处理那如果说下面
底层这大量的工作是 AI 完成的那好像确实不需要中层那也就不需要就这么多管理层级了我觉得管理层级有可能会缩小然后因为我们刚刚讲前一话题讲管理带宽这个半径会变宽对吧变大就是那这样的话假如一个公司他的人假定还是这么多那当然就是层级会变少
刚才讲平静其实在人在人这儿可能不在 AI 这儿就是我们很乐观的去想技术的发展那么最后其实是老板他处理不过来 AI 给他这么多的信息所以他还得往下去分工然后你再这么迭代下去对吧一直往下去去分所以你会发现还会有层级还会有中层还会有不同的职能还是会有的
只是可能这个层级会比以前小有道理就可能如果这么推演的话比如说一个大型的互联网公司可能他要做的项目也很多那他依然需要有每个项目的一些角色来参与进来因为就像你说的他可能处理的信息有一个人处理的信息有限所以至少每个项目都至少有一个人肯定要在盯的那如果说这个项目又比较大他可能是比如说对于淘宝来说他不不
不可能一个人就能盯住淘宝所有在做的事情他可能又会拆成几个组然后每个组但不一定就人很多了对吧因为他这个就不一定是说要配备像现在一样那种所谓的正规军产品市场运营程序员但是这些大量的工作可以 AI 来完成但是可能也得
依然说每个小的项目一个原子为单位的这种结构应该还是在的对吧对我觉得原子结构这个概念我特别喜欢我感觉其实今天可能在 AI 的整个的话语体系里面实际上是有一个所谓的上下文窗口的那么这个上下文窗口决定了你今天跟他的一个对话你最后你能够容纳多少信息对吧比方说我个人
在录这个播客之前我刚刚在用 cursor 在写代码然后呢他现在会有一个限定就是说呃
你在一个这个 prompt 里面最多只能调用 25 次工具当然今天好像昨天出了一个更厉害的模型是可以最多到 200 次工具调用你可以理解成其实是在这个对话里面它的一个上下文窗口那其实我觉得类似的概念在人类的组织里面也存在那么我们今天你刚才讲的一个项目会有一个 leader 或者是一个 owner 我们会放一个人在那那这个人实际上他就拥有了这个项目所有的上下文
然后只是呢他可能跟过去不一样的点在于说他有很多的 AI 的这个工具来帮他然后呢他收到的很多的这个需要很多的信息需要他做判断或者需要他去教验一下
或者也可能只是知道而已都是经过高度的压缩 AI 做了预处理可能排除掉了很多的噪音很多无关的东西那么它可以去相对来讲在一个比较纯净的一个信息环境里面去做这样的一个判断但是它依然是有上海文创口的那么当它在做这个判断的时候其实我觉得可能还有一个很关键的点也是我后来想到其实细思极恐的一个点
就在于说其实这个人他的工作风险变高了
因为他可能做出了一些决定因为小的决策其实都被 AI 滤掉了他所做的每一个决策可能都是很关键的决策可能都是如果做错了后果很严重的决策这是我其实往下想的时候其实大家我不知道今天会不会有这样的体会我觉得听起来挺吓人的他会更集中对吧他这一个决策产生的后果也会更大对你今天去想 FSD 你去想智能驾驶你没关系你可以
躺在车上睡觉然后让他自己开但是撞死人了这事今天还得你负责对所以你这么去想就是说我们今天讲艺人公司也好或者说去讲 AI 原生公司也好就是一切的效率的改进一切的我们看到的这些收益看起来最后好像这些公司的都很有可能是利润变得更好对吧效率变得更高但是它其实背后也对应一个风险这个风险就是
你一旦大量的依赖这些 AI 代理帮你去做决策那么你最后决策所产生的后果实际上有可能是更严重的当然我们可以在过程当中去做改进但我相信这是一个另外一个话题就是今天人怎么去更好的去管理在这个过程当中产生的各种各样累积的风险然后这些风险
怎么体现在我们的决策里面有没有对应的防火墙有没有对应的管理的机制我觉得这是另外一个话题然后呢回答这个问题很可能又会产生新的
新的工作新的工种就是如何更好地管理 AI 代理我觉得可能会变成新的就业机会对你这么说其实就可以推演到说我们之前所谓在科幻电影里看到的未来很多我们就不说那么大就不说那么那么极端的情况下 AI 在管所有人
拐全世界我们就只说哪怕一个公司或者说一个小的团队是不是让 AI 全部去做决策感觉这个也是不太现实的就像你刚才说的你得负责任嘛那你说都是 AI 做的为什么要负责任那选择什么哪个 AI
也是每个人做出的选择对吧就是 AI 它不是一个所谓的就是所有人通用的一个标准化的就是全世界只有这么一个所谓的 AI 大家拿去用它不是一个科幻片或者奇幻片里天象掉下的那么一块陨石有什么智能它不是这个东西它是各个公司在开发各个公司的 AI 然后不同的 AI 用了不同的数据用了不同的指令它开发
给出的反馈,给出的操作也都不一样,所以最后它也只是一个工具,它也没有什么特别强的独立意识,所有的输入都是人给予的,最后就会变成像刚才说的,只要这个事需要负责任,或者说需要做这种比较重要的决策,那人就必须在,那这个人到底是一个什么样的角色,他该怎么做,
我觉得有一个特别简单的一个例子就来
来去描述来去理解所谓的这种关系其实应该就是在 Manus 刚出来的那一两天里面其实就有人用他来写一个英伟达股票的估值报告然后我去看了他整个报告撰写的过程他也用了很多的数据然后他有用现金流折现的这种估值方法
可以说它其实整个的过程我觉得还是非常可圈可点挺严谨的然后最后这个报告给了一个结论说对英伟达的股票估值是我记得好像是 200 多美金到 300 多美金之间然后他最后给了一个平均值所以最后大概可能是 200 多 200 大几
我们大家都知道其实过去这两周其实美股非常不是特别好然后英伟达实际上一直是在阴跌的一个状态昨天开了 GTC 大会然后应该收盘大概 115 块
如果今天我相信 AI 给我的这样的一个结论那我今天应该大举的买入确实那个 demoMandals 那个 demo 里面最后的结论也是我们强烈建议买入好假如今天你是一个你是一个堆充基金的一个基金经理对吧然后你手上掌握了很多很多这个客户交给你的钱交给你来打你的钱如果你今天依赖于这样的一份研究报告你去做了这样一个投资决策最后亏钱了
然后其实你作为经纪经理其实你也是有受托责任的这里面的所有的责任的跟风险跟可能会需要承担的这种追索等等这样的一些很复杂很复杂的这些关系
其实我们今天所看到的这样的一个很简单的一件事就是最后给一个估值给一个投资建议因为投资这件事特别简单就是买还是卖我们看到这样的情况的时候实际上我会觉得说其实你非常低你其实你不知道该不该信这个投资建议第二你信了以后你敢不敢去做这个决策第三你做了这个决策如果是对了或者错了这个收益跟它所对应的这种损失谁来承担好像今天都没有办法去回答
对这让我想到我前几天还听那个三点下班他们聊就他们提到跟你说的这个很像就是当一个消息我们经常说啊有一个消息之后尤其是小道消息对吧内部消息之后你就能炒股赚钱了但是他们的观察是他们炒股身边股民也特别多
就是同样一条消息如果他不是直接的说买入还是买出在不同人的这个决策模型里面得出的结论是完全不一样的比如说那个 DeepSick 火了之后那英伟达到底是该买还是该卖对于不同人的决策你的思考逻辑也是不一样的
既会觉得大家觉得这个大厂不需要那么多芯片了你可能就是做空但如果说你觉得这个未来 AI 时代会来临大家都会用上英伟达的芯片那你可能就会考虑看好它看多它
但是同时你也可以再多想一层就说未来是不是这个 AI 时代来了之后大家不一定用英伟达的大家可以可能用其他的这些公司的因为它门槛变低了你有可能会看空然后你可以再想一层又可能看多就是这个是不同人因为自己对这些事的认知甚至包括很多是情感上的或者说很主观上的一些小的因素的判断
它是不太可能 AI 去帮你做这些所有的最终的这种决策的它提供给你的表达你看了之后也是要在流进自己大脑的思考模型里面的所以我反而觉得看了这个我觉得 Manis 我觉得还是得感谢他就是他展现了很多以前我们只是在想象当中才有的东西当它变成现实的时候我们看它其实会
更容易产生代入感你就会去想说这件事情如果它进入到我的工作和生活当中以后我会变成什么样子我反而会觉得我看到以后我反而会觉得说实际上它真的到了我们从非常现实的角度去想的时候
你会发现说更多是结构上的变化而不见得是数量上的增减这里面特指的就是在分工这件事情上你要学会变成一个新的人你要学会去利用这种技术的帮助
但是你的工作会发生变化但不代表说你从此可以不工作对你说的这个特别好就他不一定是说你用了 Mindless 之后立马就知道我在 AI 时代我该干什么了而是他那种冲击让你这个心态一下就会真的想很多可能会真实发生的事情因为他体现出来就是你跟 AI 完全不同的一种互动关系了你像我当时体验 Mindless 的时候给我印象特别深的就是
它跟我想象的不一样它不是说你输入一个 prompt 之后它就拿这些工具之前的 AI 没有工具他们拿着这些工具去不断的去操作写代码刷浏览器这个的震撼倒还好因为都是可以想象到的有一个震撼是我
我发现我随时可以打断他可以指挥他那这个过程他能很快速的理解就是你能肉眼可见的他变得很聪明了突然在某些事上就变聪明了因为你这个时候给他指导了你拿到他的手掰了一下手把手告诉他了就是你往左边看左边浏览器这个地方这个比较重要他就往那看了这个
这个事对我的震撼特别大那说回来你会觉得比如说你现在体会到的我们当然都很难说所有的就是未来这个大家跟 AI 的相处的关系会变成怎么样但是你现在会有哪些比较具象的认知觉得说比如说具体来说对于产品经理对于一个互联网人或者对于其他的内容创作者也好等等
可能会带来哪些非常明确的肯定会发生的改变呢我觉得如果在短期来看我觉得这个因为今年大家都说是应用年 AI 应用之年 AI 代理之年啊各种说法我会觉得说其实它是会呃
在应用的落地上肯定是显著加快的我觉得这今年开年还不到一个季度然后我们已经看到很多各种各样的变化对吧然后大厂包括刚才你讲到的元宝或者说阿里的夸克还有字节豆包其实都变化非常快我们刚才讲内容创作产品经理我觉得泛指叫知识工作者我觉得其实就是要
快速的去把它放到你的工作流里面去去搭你的工作流然后不要去像我刚才讲的去纠结去扭捏去说这个写出来的东西不是我想要的或者说这个在给我添乱我们一定都经历过这样的时刻因为模型变化很快应用变化也很快就是当你觉得它不行的时候它可能下个版本突然间就醒了所以我觉得就是这个工作流的搭建是挺重要的
然后第二点我觉得这是在个人层面第二点在组织层面上我是觉得说不管是大公司还是小公司我觉得应该去努力的去我们刚才讲的那个思想实验或者是一种实践应该去想说我如果今天用 AI 原生的思路去想重新去搭建我的团队会是什么样的一个情况我会不会让一些人做的工作变得不一样了特别是如果你是一个 leader 你是一个创始人
我觉得你更应该这样去想因为你的团队里的人自己是不太会这样想的他不会自己把自己拔起来去想说我应该做什么样的变化
你应该推动这个变化所以我就从个人和组织层面想了两个点吧对对我的感受也是就首先心态上没必要特别特别特别担心反正就变化来的时候大家都得都得接受嘛就是他可能可能会有一些短期的阵痛但是机会还是总比困难多的在用这些 AI 产品的时候我现在确实心态也会变成我能不能变成一个呃
尝试一下之前好像没有人尝试过的用法或者说相对比较创新的能够去看看 AI
在工作流里能起到哪些变化做一个站在稍微往前一点的这么一个人就是会比我们等到那个所有的工具已经完善了等我们被迫要接受说大家定义下来的这个规则要更有价值而且很可能在时代变革的时候这个你获得的收益就不一定是光影响力上的收益呃
可能还有很多物质上的回报因为你能重新去发现这个场景重新去发现工作流可能就会重新发现很多新的这种商业机会我觉得这里面也是一个时代变迁的时候可能能抓住的一个很重要的切口我觉得刘飞你激发我想到一句话可能我刚才讲的观点我觉得可以浓缩成对于个人来讲你交付的实际上是你的工作流
对于组织来讲你交付的是你的组织关系或者组织结构我觉得如果我们能自己手搓一个工作流而不是用今天某家大厂给你的一个通用化的工具的话我觉得作为个体来讲你很可能会交付给你的读者你的粉丝一个非常不一样的体验比方说对吧我们都有很多自己手搓的提示词我相信一定都有对吧
然后这些提示词它会帮你去把一个内容做成这个样子和那个样子这种体验是独特的我刚才就在想其实我们现在的所有的工作流是为了方便协作就一个公司为什么跟另一个公司是这样的一个组织架构或者说沟通方式大家会有这种对应关系都是为了被动适应一个就是大家在生意上在商业上的一种往来的
这种流程和工作流结构但如果说我们作为个体我们作为小的工作室就几个人的这种公司能够完成一个任务的时候那就不用考虑这么多了就是你只要能找到适合自己的这种工作的方式方法
然后他都未必是说就完全按照那种迭代的方式思路来这个就很像之前少男也跟我讲过他从公司出来之后有一点就很不适应就是他得忍住不做迭代之前我们在公司里你发版是自上而下规定的就每两周发版所以大家得赶着这个时间点有些东西你得提前做好准备
然后你得把需求塞到版本里你如果不塞的话你下次可能就赶不上它有这种时间节奏当你出来之后你首先你就没有这个节奏了你可以不迭代你发现没有什么新需求值得做或者没想明白你可以两个月不迭代但是你想到之后你也可以明天就上线我们自己在做很多事情的时候会重新再去想的一个可以去思考的一个问题当你有一个新的工作流的时候
当你有一些差异化了之后你可能能做出很不一样的东西了我觉得这是新时代的手艺人最后我会再想一个事就是我们其实过去的整个的教育体系也好或者说不一定是义务教育了可能是整个职业教育或者说我们在社会上学习的这些业务能力肯定有很多也是很重要的但是其中可能也有很多
会被淘汰也有很多会被替换替代掉这里面可能也会有很多重构的部分就是你作为产品经理作为程序员你的这个技能数应该怎么去点这个你会怎么想我觉得变化可能会出现在点技能数的这个顺序上其实你技能数是一个游戏里面的这个比喻对吧
我不知道你打游戏的时候比方说特别是那种成长角色成长角色扮演性的游戏你会怎么点你会比方说我就使劲在一条线比方说力量上使劲加还是说你会平均分配我应该平均的会稍微多一些我觉得我也是当然我是属于守残党所以我可能就会先把跟雪草有关的先多点一点
要不然就很容易就死掉了可能对于个体来讲很有可能是一个类似的情况就是今天可能 AI 会在很多假定说我们认为说就是你一个基础的水平是一个三级的水平然后在三级以后我们都觉得说其实是一个比较高级的要求
我可能会觉得说可能从三级比方说假如一定一共是十级可能三级可能比方说到八级这部分可能 AI 是可以解决掉绝大部分的问题的但是八级再往上有可能它又够不着了
然后他可能真的需要特别厉害的专家才能解决我在想比方我们举一个例子比方写代码就是这样的一个情况可能中间这一部分实际上是 AI 能解决当然我觉得三级以前他可能也能解决但是我们可能需要希望说可能你作为个体来讲你点技能数的时候你还是应该有一个基础比方说一二三你自己先学的打一个基础然后你到三级到八级这部分的话你可以让 AI 来帮你然后再厉害的话可能还得去找老师傅
如果是这样一个分配的话我会觉得说可能一个人得相关的一些技能都点一点最好都能达到一个三级的状态但可能有一些部分你可以达到更高的状态但是这样的话你其实会在面对一个比较复合型的工作的时候一个综合性的决策你需要处理很多不同维度角度的信息量的时候你可能才能有一个足够宽的处理能力
我觉得可能这个因为过去你没办法因为你生命有限你读这么多年书你开始工作你就得快速的把某一个技能点某一个条技能书全部都点完这样你才能打怪升级但是现在来看好像不见得那么必要尤其是对于有一些知识或者说一些比较明确的信息数据的这些处理不用掌握太多这种专业的技能你不用去
背很多内容反而是实践变得更加重要了之前可能是因为你在实践的时候你想不到这个跟哪本书有关系想不到跟哪个知识有链接这个时候你就会吃亏嘛你就只能闷着头去做但是现在你可以在实践的过程当中不断的去看跟实践相关的这些知识可以快速获取就现在基本上没什么
原则上是没有什么太多信息差了这个时候可能对于要学的部分要点的技能数就在某一些技能数上偏一点就没什么关系了当然也看 AI 的技能数怎么点现在来看它其实有点我是感觉今天其实是有点在偏理科的
这些模型都在卷数学编码能力但是大家看到其实在创意写作在偏文科的这些领域里面其实进展不是太快所以我觉得这也流出了一些
这可能是人类的机会吧好呀我们今天聊的差不多我们差不多就在这收尾了当然事事聊的稍微有点散希望给大家有一些启发吧然后也可以多关注一下 Neo 的这个 Planform Thinking 的这个 newsletter 我会放到 shownotes 里面的这里面反正每周都能获得很多新的思考的视角吧它不一定是说告诉大家实操能做哪些事情但是可能会让你产生很多
有新的以前想不到的一些视角好那我们就今天到这好的大家拜拜拜拜欢迎在小宇宙苹果 podcast 订阅和收听三五环也欢迎在评论区留言交流如果喜欢三五环的话也恳请能在苹果 podcastspotify 或者喜马拉雅留下你的宝贵好评下期再见
恍如蝉影雨下的日历快要过期我还在痴迷曾经的你那么纯净那是不曾有的野心与如今我做对比将界限划清消失的轨迹我们如同走散的一手一半将不忍受雨水泪管曾经谁也
不经相同的回飞想不到遗憾证明它才如此轻软如此才痛人觉得不够灿烂但不用谁来分担恐惧只是偶然无视过分炙热
只是感叹着