AI 用法的四轮变化,和留给人的两件事

前阵子和一位做跨境生意的创业者聊天，他讲了一件让我印象很深的事。

他说现在给系统派活，只写一句话：这周把新品在欧洲几个站点的价格监控做出来。至于用什么工具、按什么顺序、数据从哪里来，全不提。

我问他为什么不写清楚。他说写清楚反而是拖累——他自己设计的路线，往往不如它自己找的那条。

这句话背后，是这两三年用法上的四轮变化。

一、用法走过四轮

头一轮，它只负责生成。一段代码、一篇文章、一张图，生成完你自己复制粘贴进项目里。

第二轮，工具开始能直接操作你本地的文件，一次能改好几个，编译和报错也由它自己消化，改坏了再自己改回来。

第三轮，任务取代了内容。给它的是一个目标，用什么手段由它定。

第四轮，是全天候在线的助理加上一批专项智能体。日常杂事交给助理，具体的项目交给对应的那一个。

顺序上有个容易被忽略的细节：不要所有事都通过一个中间人去转达。直接和几个专项智能体对话，比层层转述更准。

二、真正的转折是循环

这套干法有个名字，叫循环式作业。说穿了就四步：

1.设定目标与完成条件，并给它足够的本地上下文；

2.让它先行动一轮；

3.拿结果对照目标，判断达标没有；

4.没达标就再来一轮，直到干完。

头一轮的结果，你多半不会满意——而且往往是看到了头一轮，你才想清楚自己到底想要什么。

这是循环真正值钱的地方。第二轮、第三轮，每轮比上轮更接近你心里那个模糊的标准，收尾时做出来的东西，可能一开始你根本没想到。

所以现在的分工也在变。有的是人在环外，循环自己跑，人隔一阵看一眼；有的是人在环中，每走一步都要问一句；更激进的做法是把人整个拿掉。前两种都有人用，后者更像是一种立场表达，而不是通用答案。

三、组织推不动，卡在架构

有个现象值得琢磨：模型能力在涨，很多公司用起来的收益却很有限。

原因不在工具。过去讲以人为本，到了执行层就变成以流程为本。员工负责的是流程中的一个环节，环节不出错就不担责。既然只对环节负责，公司整体效率高不高，与个人关系不大。于是把活交出去的意愿就很低。

真正卡住的是架构。让一个人对一套系统负责，与让一千个人共同写一套系统，是两种完全不同的组织形态。多数公司的架构还停在原来那一版。

所以比较务实的建议不是改造旧部门，而是另起一个部门，上来就按新的方式运转：任务从认领开始，人在其中提供资源与方向。新部门跑得更顺，自然会慢慢接替旧的部分。

四、人剩下两件事

那人在里面干什么？

一件是选方向，一件是配资源。

方向要判断哪条路更有可能走通，资源要决定有限的投入押在哪里。这两件事都需要对行业的了解，也需要对使用者的了解——喜欢这个产品的人，平日里出现在什么地方，这类判断很难写成一句话。

有人把它归结为品味。品味分三层：看得出好坏，分得清高下，判断得了方向。头两层相对客观，能被学会；到第三层，才真正依赖人的经历与取舍。

同一件事还有另一面：为结果负责的岗位比只做中间环节的岗位稳当得多。交给一个人就能办好事的可靠，会变得比聪明更被看重。

这两年见过不少企业在这个环节卡壳：想推数字化，工具买了不少，流程却没动。问起来，往往连「公司里哪件重复的事值得先做成智能体」都答不上来。

回到开头那位创业者的问题：如果交给系统的只是一句话，那么值得花时间的，究竟是那句话怎么写，还是别的什么？