夜雨聆风
···编者按···
在数字化浪潮席卷各行各业的当下，AI已成为企业转型的核心驱动力。然而，当前市场弥漫着对AI能力的过度神话与盲目恐慌，许多决策者被“替代叙事”裹挟，陷入“为裁而裁”的误区。真正的挑战并非技术本身，而是领导者对AI能力边界的认知模糊。
AI擅长处理规则化、结构化的任务，但在需要模糊判断、信任建立与创造性策略的领域仍力有不逮。数字化转型的成功，关键在于将AI深度嵌入业务流程，释放人力去从事更高价值的创造性工作，构建“人+AI”的高效协作模式。这要求老板们必须躬身入局，亲自理解技术特性，并为团队提供充足的资源与试错空间。
企业最大的成本往往不是人力，而是决策者的认知滞后。在数字化进程中，唯有厘清“有所为，有所不为”的边界，以业务流重塑为导向，而非以裁员为起点，才能让AI从昂贵的“玩具”转变为真实的生产力，驱动组织实现可持续的智能升级。
···正文···
从25年下半年开始，我的公众号推送清一色都变成了类似“AI提效10倍”、“AI砸了研发的饭碗”和“砸了设计”可能已经都听脱敏了，现在AI砸的还有市场经理、产品经理、HR、售前、售后、客服、运营们......的饭碗。
除了公众号推送，打开小红书、视频号甚至抖音，每个平台对散播AI的焦虑可谓是无孔不入。当然你以为只针对打工人？中高层、老板们也好不到哪去，毕竟现在标题“AI取代老板”、“AI消灭中层”的言论也甚嚣尘上。
图1来源公众号截图
我自己也写过一些AI工具实操的文章，很多人问我怎么看待AI以及使用的程度和效果。首先在态度上我始终持积极拥抱的心态，在某些流程化很高工作上实打实的好用且节省了我大量干脏活累活的时间；在实践上我是客观、理性且有选择性的去学习和实操。我一般会先梳理归纳我的工作内容和工作流，然后从实际需求场景出发去找对应的解决方案（这里包括但不仅限于各类AI工具）。
图2：平时我在抖音上的学习AI的视频和关注的博主
说实话，现在的AI就是降低了学习的门槛，在一定程度上大大拉平了大家的认知，只要想学，都能学到，可以说没有学不到的。
比如之前OpenClaw很火的时候，早期网上一堆教程，但对我一个没有任何技术背景的人来说简直是在“看天书”，于是我选择了一个“投机取巧”的办法，向豆包一步步提问、一步步修正，最终花了大半天就部署好了（怒省500元）。
另外我有个比较好的做事习惯：喜欢做完一个事就去复盘总结，看其中哪些是需要极度依赖个人创造性且复制性不高的、哪些是可以SOP化的，然后整理成笔记，下次遇到同样的事以此去验证和调优（在AI时代我觉得这是个特别有用的习惯）。
所以这里我想说的是AI底层的学习门槛很高且确实不易，我们绝大部分人也不具备相关技术背景，但在实操、应用层是不难的，用AI学习AI，用AI迭代自己和AI。
但这里又遇到一个问题，现在市面上出现两种声音：
一种极度迷信AI，神话AI，认为AI无所不能，完全可以取代人工了；
另一种对AI不屑或者说是因为害怕被AI取代而“装睡”从而“诋毁”AI的人。
后者这期我不探讨，因为他们现在还没被打疼。这期我更想聊聊前者。
因为最近有个市场朋友和我说他们公司把研发全裁了，一个都不剩（游戏发行商，用老板的话来说他们是业务型公司，技术可以全开了），其实这样的事身边发生的不少。
我觉得比起打工人对AI的理解、认知和使用深度，可能广大的老板们才真正应该下场去了解下AI究竟是什么？AI能力的边界和使用AI的人的能力边界分别在哪？AI能做什么？不能做什么？以及你们的“钱包”能支持业务做什么？做到什么样的程度？......从而“有所为，有所不为”。
你总不能自己在对AI的认知和使用层面还停留在只是打开豆包问个问题、让AI出个方案、做个PPT阶段的水平，然后认为AI是无敌的了、员工是可以都裁了的。
所以这篇文章，我想跟所有正在或者准备“用AI降本增效”的老板们聊个话题：你真的搞清楚了AI的能力边界吗？
“不怕AI产生幻觉，就怕老板产生幻觉”
RationalFX（一家英国的金融机构）在今年的3月9号的报告称：2026年开年至今，全球科技行业已有超过4.5万人被裁，其中约9200起裁员直接与AI和自动化相关的组织重组有关。高盛在年初就发出预警，称AI将在2026年引发新一轮裁员潮，尤其是行政、客服和专业服务领域。
国内也不太平，科大讯飞“技术岗裁70%，涉及约1500人”的消息满天飞（虽然官方辟了谣），但看看整个行业，砍掉传统业务人力、把预算全押AI，已经成了一种“政治正确”。
问题出在哪？
出在太多老板是被AI叙事裹挟着做决策，而不是基于对AI真实能力的理解。
什么叫AI叙事？就是你每天刷到的那些“XX公司用AI把10人团队缩到1人”、“CEO宣布AI Agent已经可以独立完成从触达到成交的全流程”、“XX金融科技公司一口气裁掉40%员工，CEO说AI够了”......
这种叙事逻辑太带劲了！但也容易把你带沟里，因为绝大部分都是“幸存者偏差”。裁完之后项目烂尾的、客户流失的、核心知识断裂的，是没有人拿出来讲。
今年3月我看到一篇文章，作者主导一家大型互联网保险公司曾经满怀激情地搞“AI闭环销售（让AI全程自主完成从客户触达到签单成交）。结果呢？保险销售本质上是信任建立、需求唤醒、异议处理、心理博弈的综合体，AI在临门一脚的时候，根本跨不过那道坎。
图3来源公众号文章
老板们天天听的是“AI什么都能干”的故事，但由于没有亲自下场过，于是现实就变成了AI能干的和不能干的之间，有一条巨大的、被有意无意忽略的鸿沟。
因为“你没法领导一场你自己都不参与的变革！”
图4来源网上
AI能干啥，不能干啥，这笔账得算清楚了
我就说几个我看到认知误区，请对号入座！
误区一：AI能写文案，所以市场部可以“砍”人了
AI写文案确实快，但它写出来的东西，10篇里9篇是正确的废话。
能用的前提是什么？是有人懂品牌调性、懂业务、懂客户画像、懂内容策略，能给AI精准的指令（prompt），然后再做大量的人工校准和润色。
你把懂策略的人裁了，留下一堆AI输出的正确的废话，然后发现公众号阅读量暴跌、大家都说你的内容像AI写的。
其实大家都不蠢，AI写的一眼就能看出，站在用户、阅读者的角度，我是很反感AI味的内容的。
误区二：AI能做数据分析，所以分析师可以不要了
AI分析数据的前提是你的数据是干净的、结构化的、口径统一的，但现实中大量企业连基础的数据治理都没做好，业务系统都还是各搞各的，数据孤岛一堆，然后你就幻想着让AI来赋能，结果连个稳定的数据源都没有。
不要太相信目前GN的数字化和数据化治理的能力，这口号都喊了几年了，真正做了且做好的企业有多少？
误区三：AI Agent来了，执行岗可以全裁了
25到26年，AI Agent确实突飞猛进，能自主执行很多复杂任务了。
比如电商行业中需要与AI系统协作的基础岗位中包括物流调度员、AI客服监控专员、设备维护员，这些人负责纠正算法偏差、监督异常输出、保障服务连续性可能不降反升。
AI不是不需要人了，而是需要的人变了。
误区四：通用大模型能解决一切业务问题
ChatGPT、豆包这类通用AI在日常办公打辅上已经很强了，但面对企业内部复杂的异构数据和极度专业的垂直业务逻辑时，你就会发现它经常出现一堆幻觉，洞察非常浅层。
所以通用大模型解决的是“广度”问题，垂直智能体解决的是“深度”问题。你拿一个通用AI去处理你公司独有的业务问题，那就别指望能得出什么“顶层洞见”。
所以我对AI的核心能力边界下的定义是：凡是可以被规则化、结构化、数据化的任务，AI很强；凡是涉及模糊判断、信任关系、临场应变、创造性策略的工作，AI目前还差得远。
所以老板们做AI决策之前，可以先用这个标准衡量下自己要砍的岗位。
嘴上喊全面拥抱AI，行动上沉默
很多老板在公司大会上慷慨激昂“大家要积极拥抱AI！要把AI融入工作流！谁不学AI谁就被淘汰！”......
然后呢？
员工想充个AI工具的会员，没有预算；想买个Claude Pro或者ChatGPT Plus试试，自己掏钱；想在工作中测试AI工具的效果，没有任何激励机制；想分享AI最佳实践，连个内部交流的平台都没有......
嘴上全是“AI时代”，行动还是“石器时代”。
再看看那些真正在AI上跑出效果的企业在做什么？
3月17日，阿里内部全面推行AI工具使用计划，员工可以免费调用悟空、Qoder等AI工具，购买外部AI开发工具的费用还可以报销。腾讯更狠，直接给每名员工发放了价值22万元的Token（词元）配额。OpenAI、Anthropic、Google、Meta、微软这些公司就更不用说了，员工的Token消耗量已经成了绩效考核的一部分。而我身边有做游戏的朋友公司，公司采购，全员可免费使用Claude、GPT、Gemini等各类AI工具（这只是我了解到的信息，有知道内幕的小伙伴也可以说说）。
黄仁勋在今年GTC大会上甚至说了一句被广泛传播的话，大意是：如果你的工程师没有烧掉足够多的Token，那说明他要么没在好好干活，要么你没给他配够算力。Token正在成为继薪资、奖金、期权之后的“第四种薪酬”（虽然这点上我持保留意见）。
反观国内大量中小企业呢？连一个月几十块钱的AI工具会员费都不愿意出，但敢大笔一挥裁掉半个部门。我想到一个形象的比喻：这就好比你让人上战场打仗，不给枪不给子弹，然后怪你的士兵不英勇，打不了胜战，你还要惩罚他。
AI不是免费的午餐，AI工具有使用成本、有学习曲线、有适配业务的调试过程。你不投入资源让员工去真正学会用AI、把AI跑通在具体的业务场景里，那AI对你的企业来说，就永远不是真实的生产力。
真正该做的是拿AI去改造业务流，不是拿AI当裁员的借口
不是简单的机器替代人，是一种更复杂的资源重构。企业在重新组织资本的同时，也在重新组织人力，而能够妥善规划和管理这个重组过程的人，才是企业真正不可或缺的关键人才。
简单来说就是：AI时代，老板最应该干的事，不是算“我能用AI替掉几个人”，而是想清楚“AI怎么跟我的业务流深度咬合”。
比如：
你的销售团队每天花2小时写客户跟进记录、做报价单、整理CRM数据，这些标准化的、重复性的流程，AI可以介入，把它从2小时压到30分钟。省出来的时间，让销售去做AI做不了的事：见客户、建信任、谈判、做方案......
你的客服团队每天处理几百个咨询，而其中60-70%是高频重复问题。这部分AI可以接管，但剩下30-40%涉及复杂投诉、情绪安抚、个性化解决方案的，必须留给人。而且你还需要有人去监控AI的回复质量，防止AI一本正经地胡说八道给客户发出去。
你的市场团队每周要产出大量内容，AI可以辅助生成初稿、做数据分析、生成简单的图表，但内容策略的制定、品牌调性的把控、客户洞察的提炼，这些需要人来做。而且，你需要有人懂得怎么给AI下指令（prompt engineering），这本身就是一项新技能。
所以AI的正确打开方式是：“人+AI”的协作模式，而不是“AI替代人”的消灭模式。
说点“难听但实在的话”
写到这里，我想对正在看这篇文章的老板们（或者正在被老板折腾的打工人们）说几句得罪人的话：
第一，先自己搞懂AI，再决定怎么用AI
不是说你要去学写代码、去训练模型，而是至少要搞清楚：AI在你的行业、你的业务场景里，目前的真实能力边界在哪里。不要以为听几场发布会、看几篇公众号文章、视频就觉得自己懂了。自己亲手去试，去用，去踩坑。
CEO们在应对AI改变员工队伍问题的前提是你自己得先弄明白AI到底改变了什么。
第二，口号就别喊了，把钱花在刀刃上
给员工充个AI工具的会员，一年也就几百到几千块。设一个“AI最佳实践奖”，内部征集AI提效的真实案例，给做出成果的团队一些奖励可能都比起你裁掉一个人要付的赔偿金、招新人的猎头费、新人上手的培训成本的ROI不知道高到哪里去了。
要会算账。
第三，从业务流和SOP切入，别从“裁几个人”切入
正确的顺序是：先梳理核心业务流程 → 找到AI可以介入的环节 → 试点跑通 → 看数据 → 再决定组织怎么调整。
而不是反过来：先派个裁员指标 → 然后跟HR说反正有AI了 → 裁完发现业务断了 → 再花几倍代价和精力去填坑（有时候时间和精力价值更高）。
第四，培养懂业务又懂AI的人
未来最有价值的人，是那些能把AI和业务嫁接起来的人，他们既懂你的业务逻辑，又懂怎么驾驭AI工具。这种人不是靠裁员裁出来的，是靠培养培养出来的。
第五，那些AI试点没跑通的，不是AI不行，是你落地方式不行
MIT的数据显示，95%的企业AI试点无法进入生产环节，不是因为技术不行，是缺乏培训、缺乏融入工作流的机制。也就是说你买了一堆AI工具，但没人教员工怎么用、没人把AI嵌入到具体的工作SOP里，工具就是摆设。
绝大多数企业的AI项目因为ROI不明确而暂停或搁置，所以技术不是瓶颈，落地才是。
所以，在你下一次拍板“用AI替掉谁”之前，先问自己三个问题：
我自己真的用过AI吗？不是让助力帮我试的那种。
我清楚AI在我的业务场景里的能力边界吗？
我给员工提供了学AI、用AI的条件和资源了吗？
如果三个问题的答案都是“没有”的话，就先别急着裁员，先把自己的AI认知补上来。毕竟最大的成本不是人力成本，而是决策者的认知成本。
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