追AI工具的成了博主,用 AI 的成了业务AI专家

最近一个月，我和非常多在各行各业干了很多年的朋友聊天，加起来大概有 20 个。

聊完发现，大家有一个非常共通的感触：这两年，尤其是今年，AI 的信息实在是太多了。今天新出一个软件，明天新出一个功能，特别容易让人看着心里发慌，总觉得几天不去学习就要被时代给落下了。

包括不少在某个行业干了十几年的朋友，节奏也非常容易被带偏。甚至花了非常多的时间去研究怎么注册软件、摸索具体的按钮，但折腾来折腾去，发现新的软件往往也就是图个新鲜。等新鲜劲儿过了之后，反而发现手上的事情并没有通过这些软件完成。

这个现象我自己也有过。从五六月份开始，我基本上就不再关注新 AI 工具的更新了。现在回头看，五六月正好是一条分界线。

一个很重要的原因在于，我平常就用 WorkBuddy，靠 GPT 和 Claude 已经足够满足业务需求了。

但你会不断地看到有 AI 自媒体告诉你，哪一款新软件，比如说 Grok Bot、Muse AI，又出了什么重大突破。对他们来说，他们是做资讯内容的，这么做完全没问题，因为这么做可以拿到信息差，获取流量，成为一个 AI 博主。

但如果我们是要用 AI 去做具体的业务、解决具体的问题，这么去做就会发现自己非常累，而且是白累。

最近很多朋友来问我，模板工具要不要用。我通常的回答是：不去追。

但这句话得有个时间前提。2026 年上半年，是要追的。那会儿整个 AI 还在爆发期，谁早半步上手，谁就能拿到先发优势，别人还在观望，你已经把工具用进活儿里了。到了五六月份，风向就变了。

工具本身没什么门槛了，愿意学的人基本都会用，真正卡住的，是业务那一头。这时候再追，追不出差距，该做的是往业务里扎。

因为 AI 工具更新得越来越快，我们学会点某个按钮，已经不算什么出众的能力了，大模型谁付钱都能用。再往后发展，AI 会像家里的电和自来水一样，只要拧开开关就有。

那当大模型不再值钱的时候，真正值钱的是什么呢？我还真跟很多朋友一起探讨过这个问题，大家比较一致的看法是：值钱的是我们具体干了什么事。

大家来找人办事、掏钱买单，解决的从来不是你会不会用某个软件，而是那个具体的麻烦有没有被解决掉。在公司里，老板看的是能不能把成本降下来；我们追求的是 AI 能不能把活儿干得又快又好。

今年 7 到 9 月份，我去给几家企业做 FDE，也就是驻场到企业里帮他们解决业务问题。这一点我感受特别明显：企业端需要的不是懂 AI 的人，而是既懂 AI 又懂他们业务的人。

因为只有既懂 AI 又懂他们的业务，才能把他们的业务问题真正解决掉。

所以你会发现，如果我们本来就没打算做内容，那不断去追新 AI 工具，实际上做的是 AI 博主；而当我们把 AI 用在业务问题上，做的才是行业里用 AI 的专家。

这个判断，可能要把时间拉得很长才看得清。工具是天天在变的，但在业务里那些真正用工具解决过问题的经验，它是值钱的。

很多朋友问我，现在 AI 工具更新这么快，新东西一个接一个地出来，要不要更新，要不要去学。聊来聊去，包括跟圈里一些朋友聊，大家的判断其实正好相反：AI 不是来替我们动脑子的，它其实是一个帮我们处理问题的工具。

我们真正应该去提升的，是把业务流程理清楚、把自己调教 AI 的指令说明白的能力。有了这个能力，不管你用 Codex，还是 WorkBuddy，还是 Claude Code，总的来说都是大差不差的。

9 月到 10 月，我开了两期「把个人经验做成产品」的训练营。期间跟非常多行业里干了 5 年、10 年以上的朋友交流，有做后期 10 多年的，有做模具 20 多年的，还有带企业团队的财务主管和做设计的。

聊完发现，大家工种不同，但都在面临同一个抉择：把手里这些经验，用 AI 做成资产。

以前打工，我们习惯按天去卖自己的时间。接触 AI 之后，要解决的问题变成了：怎么用 AI 把自己的经验和技能，复制成一个可以不断调用的产品。

整理这些访谈资料的时候我发现，聊来聊去，反复出现的就是这 10 个点。

先把经验做成产品

1. 能力只能卖一份，资产能卖很多次

纳瓦尔在《纳瓦尔宝典》里讲过，上班是在领工资，下班接单是在做外包，本质上都是在出售自己的时间。一旦我们停止出售，这份收入就没有了，这叫拿能力换钱，只能卖一次。

但如果用 AI 工具把自己的能力固化下来，变成标准的文档、标准的流程，就不用天天守在那儿了，它就可以变成一个随时能卖的资产。

2. 被别人反复问的那个问题，就是最好的产品

很多朋友跟我说要做产品，脑子里想的是要做一个很大的东西。实际上你去翻日常跟同事、跟朋友的聊天记录，会发现那些真正值得做产品的问题，就在客户、朋友、同事来问你的那件事里面。

一个人问你一次，你给他解决一次。但 10 个人来问你，你完全可以把它沉淀成一个文档，再给这 10 个人。

3. 别一上来做行业看板，先帮那个还没迈过坎的自己

如果你还没决定把经验做成产品，可以从一个非常具体的点切进去。刚开始最容易出现的问题是，我们会想着把这件事做得太大。

比如说你想做一个行业的看板，但做着做着就会发现根本做不完。我自己的体验特别明显：去年做第一个产品的时候，我定了一个目标是帮助 1 万个人，后来发现根本落不了地，自己因此迷茫了很久。

直到后来做第二个、第三个、第四个、第五个产品，回头再看这件事，我才理解：做成一件事最稳妥的办法，就是去干一个小到不能再小的东西。

比如说，就去帮助之前还没有迈过那道坎的那个自己。

用 AI 把经验技能产品化也是一样，就是去帮那个还没有用 AI 解决过某个具体问题的你自己。

4. 每次只解决一个问题，先跑通一个闭环

我自己做事的时候发现，只要脑子里想得非常大，人就容易浮在半空里，反而不会遇到什么具体的阻碍，全是些情绪上的阻碍。

跟很多参加过训练营的朋友访谈之后，我发现大家也偶尔出现这种情况：目标一大你就焦虑，而一具体、一微小，你就踏实了。

所以用 AI 解决问题也是一样，每次都让 AI 只解决一个具体的问题，把完整的流程跑通一遍，拿到一个小的闭环，然后再把它整理成 skill 或者流程，心里就会踏实很多。

做出来还要让人看见

5. 东西光做出来不够，得拿出来

在这个世界上，其实早就不是「酒香不怕巷子深」了。光有能力是不够的，能力没有被人看见，市场就当你没有。

6. 营销不是求着人买东西，是让人知道你能解决什么

很多在职场里干活特别老实的朋友，一听营销就会有误解，认为要到处求着别人买东西。其实求着别人买东西这件事叫销售，营销是让有需要的人知道，我们懂这个东西，能解决某一类问题。

这个世界有的时候真的非常现实：我们自己有能力，但别人不知道，其实就等于没有。在市场上拿到报酬的人，往往都是把能力让别人看到的人。

7. 往下看，不要往上看

在一个行业里做久了，特别容易出现一种现象：总觉得手上这些事做得比较基础，不好意思给别人看，怕被同行嘲笑不够高深。于是下意识地想把这件事整得再专业一点。

但市场上掏钱的那一拨人，往往不在乎我们用了什么专业的技能、专业的话术。他们更多看的是，这件事能不能帮他把事干好，能不能帮他把干这件事的时间省出来。

所以用 AI 处理业务的时候，更多不应该看同行怎么看，而是把自己做某件事的过程，用一些简单的话说清楚。用户反而听得更懂。

8. 不要利他，而要互惠

我们经常会在网上、在一些社群里看到一个词叫「利他」。但这个词其实被讲得太理想化了。如果事事讲究奉献，毫无条件地去帮别人，人自己处在消耗的状态里，就很难持续。

比如一对一帮别人解答问题，与其只帮他一个人，不如把这个问题放到公域、放到社群里，一对多地让更多人看到你在解决这个问题。同一份回答你只讲一遍，后面来的人自己就能看到，你的时间也省下来了。这个时候才可能带来付费，而不是单纯的利他。

随着业务做得越来越多，我发现其实也是这么回事：我非常多付费合作，都来自于我在视频里、在直播间里帮别人解决问题，被别人看到了。

让这件事自己转起来

9. 先做半成品去测试，边用边改

我以前完美主义特别高。录一个视频、做一个 skill，都要迭代到 5.0、6.0 版本才发出来。但往往一改就是半个月、一个月，然后就没有然后了。甚至我有非常多的视频，从来没有分享出去过。

后来我才理解，做事就像酿酒。酒酿好了，如果永远藏在地窖里，好不好喝别人根本不知道。正确的做法是先装一壶，拿给身边的人尝一下。有人觉得这个东西真好喝，甚至愿意给点钱，整个酿酒的循环就转起来了，才有可能从自己酿酒变成一个小工坊，再开酒楼。

10. 口碑和案例，是从具体的人身上一个一个长出来的

很多人一开始会觉得，得先做一个宏大的规划。但宏大的规划，往往最难起步。

把一件小事做好，把身边的案例做出来，信任和口碑才会慢慢来。

说了这么多，其实指向的是同一件事：2026 年的下半年，如果你想用好 AI，该做的是用 AI 去解决业务里具体的问题，然后把它沉淀成流程和产品，最后再亮出来、展现出来，让更多人看见，而不是去追新的 AI 工具。

工具这件事，上半年是抢跑，下半年是扎根。上半年谁先上手，谁有先发优势；下半年谁扎得深，谁才有生意。

因为上半年那一波爆发已经过去了，我的判断是，下半年不会再有那种突破式的发展。当然，唯一的例外是你想成为一个 AI 博主。