ARTICLE · 1223212
AI教了我那么多,最后被一个“肌肉猛男”点醒了
hh有点标题党了...今天跑步的时候,发生了一件挺有意思的事。
我也算是个累计跑量接近1000公里的人了,虽然平均每年只有100公里三天打鱼两天晒网,但好歹快小十年。
但是直到现在,跑完3公里还是气喘吁吁。
今天旁边一个看起来像教练的肌肉猛男,突然提醒了我几个问题:跑步时有点驼背、习惯低头,摆臂和小腿发力也有点问题。
按照他的建议稍微调整了一下,居然感觉轻松了不少。
很小一件事让我突然意识到,一个人重复做一件事的时间越长,反而越容易对自己的习惯失去察觉。
我以前做了12年品牌市场,大公司、小公司,甲方、乙方都待过。
在职场的时候,接触过不少成熟的品牌方法论,也习惯了按照目标、预算、项目排期和KPI来推动工作。
后来离开职场,自己出来做个人品牌,开始接触越来越多的中小企业主,我才慢慢发现,很多过去觉得理所当然的方法,换个环境未必适用。
比如大公司做品牌,背后往往有预算、团队、供应商和相对成熟的业务体系。
但是一个只有几个人的团队,老板可能自己就是销售、交付和客服,既没有那么多资源,也不可能花半年时间慢慢验证一套品牌策略。
对这些人来说,最重要的可能不是建立一套多么完整的品牌体系,而是先找到客户,让业务能够持续运转。
后来我在帮很多人诊断账号的过程中,也发现了类似的情景:
专业人士习惯讲干货,销售习惯介绍产品,运营习惯研究爆款。
这段时间陪跑工长的账号,让我觉得家装行业也很有意思。
尤其是那种能够把橱柜做得严丝合缝的老师傅,背后其实需要非常丰富的经验。
图纸可以标准化,尺寸可以数字化,材料和工艺知识也可以通过互联网学习。
但真正到了施工现场,墙面可能不平,空间有误差,材料有自己的特性,实际安装时也会出现各种意料之外的问题。
同样一套图纸,不同的师傅做出来,细节和最终效果可能差很多。
这些差异,有时候就是多年现场经验积累出来的。
我之前一直在想,为什么互联网已经如此发达,这类高度依赖个人经验和手艺的服务,依然很难像标准化商品一样被大规模复制?
后来觉得,这里面有一个很重要的区别:
知识可以被快速传播,但真正把知识用在复杂的现实环境里,还需要大量无法提前穷举的判断。
互联网当然可以帮助这些手艺人找到更多客户,AI未来也可能把大量工艺经验转化成可以学习、调用的知识。
但知道一个柜子应该怎么安装,和面对一套具体的房子,真正把它安装好,中间依然隔着很长一段距离。
这两年我自己也在不断折腾AI。
从最开始用AI写文章、整理素材,到后来做知识库、Skill,把过去积累的经验和方法变成可以复用的规则。
昨天我还在知识星球里写,怎么一步步用AI蒸馏自己。
把一个人的经验、知识和判断,逐渐变成可以被其他人使用的能力,会是一个很值得探索的方向,从知识到个人价值取舍分了五个不同的层次。
过去很多专业人士的经验只能通过面对面的交流、咨询或者项目合作来传递。
现在我们可以把经验整理成文档、案例、工作流,甚至做成一个随时可以提供建议的AI助手。
它能够调用你过去的知识,参考你处理问题的方式,帮助更多人解决重复出现的问题。
而且我认为,AI未来能够做的远远不止这些。
就像今天跑步这件事,如果我把自己的跑步视频交给AI,它也可能分析出动作问题,给出更系统的改进建议。
所以我并不觉得,真人提供建议这件事有什么天然不可替代性。
相反,越是能够被清楚描述、反复验证、形成规则的经验,未来越有可能被AI大规模复制。
只是这里还有一个问题:
就算AI已经把所有跑步方法都教给了我,我也知道正确的动作应该是什么样的。
真正跑起来的时候,我还是可能不自觉地低头、驼背,用回自己最熟悉的发力方式。
知道正确答案,并不代表能够在每一次执行的时候,都做出正确的动作的执行。
对于商业经营也是一样的。
同样一套内容获客方法,放在不同的产品、行业、客单价和团队条件下,最终可能跑出完全不同的结果。
你需要不断面对实际反馈,判断哪些方法应该保留,哪些应该调整,什么时候继续坚持,什么时候应该及时止损。
AI可以参与这个过程,而且会越来越深入。
但是掌舵的,还得是人。
现在人们真正需要的是陪跑,是解决从知道到做到再到拿结果的这部分。
干货和知识都是易得的,而陪跑拿结果的价值,才是知识付费的核心。
写在最后
我其实很乐见AI把越来越多的专业知识,变成人人都能使用的东西。
很多过去需要花大量时间学习、甚至付出很高成本才能获得的方法,现在几分钟就能得到相当不错的答案。
但从知道到做到,再到真正拿到结果,中间的路依然需要有人去走。
我自己做陪跑,其实很多时候,也是在从旁观者的角度,看见他人的盲区也看见他人的可能。
时间久了,递给他人桨,也成了渡我自己的船。
作者简介
我是玉静,INFJ-A,12 年品牌人,现深耕「AI× 搜索 × 内容增长」。不讲故事,只拆逻辑,专治高客单新个体/中小企业主内容获客的“水土不服”。
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