傅盛:24小时,用AI干了6个人3周的工作笔记君说：
工业时代，经验是护城河。谁经验多，谁就赢。
但AI时代，经验可能成了绊脚石，经验在新工具面前，可能反倒是包袱。
一个产品网站，傅盛用AI半天做了产品和技术团队两周的事，不是因为他更懂技术（他不是程序员），是因为他更多时间在研究和手搓怎么“用AI”。
这篇文章，我们就全面拆解怎样才能跳出经验主义和路径依赖，快速试错快速迭代，走向未来和AI时代。
希望今天的内容，对你有所启发。
他想做一个网站，不是什么复杂的系统，就是一个新产品的官网。按照常规流程，这得找技术团队。产品经理出需求文档，设计师出设计稿，前端写页面，后端搭服务，测试上线。流程走完，少说一周。但问题来了，大年初七，大过年的，把人叫回来加班，不太合适。过程并不顺利。第一版生成出来，不对。功能逻辑有问题，导航栏点了没反应。第二版生成出来，还不对。页面风格不对，配色太暗，排版太挤。第三版、第四版……傅盛跟AI反复沟通、调整、优化。就这样来回折腾。不是AI不听话，是傅盛一开始也没想清楚自己要什么。一边看一边改，一边改一边想，慢慢把网站磨出来了。和团队做的差不多，很多细节甚至更好。因为AI没有思维定式，它生成的方案有时候会给人惊喜。比如某个交互方式，傅盛自己都没想到，但AI生成出来了，试了一下发现挺好用。开工之后，傅盛把技术团队叫来，问了句：“这个网站，你们自己做要多久？”团队核算了一下，回答：至少两周，甚至更久。因为要设计、要开发、要测试、要改bug。你看，同一个网站，6个人的团队做要花2-3周；AI加一个不懂代码的CEO，半天做好。
这就是AI时代的真相：你花十年积累的技术能力，可能被一个AI加一个新手，半天就超越了。这个案例揭示了一个深层问题：经验的本质到底是什么？经验有三大价值：提效、避坑、优化，它让你更快、更稳、更少犯错。工业时代，经验是城墙。谁积累得多，谁就赢；谁做得久，谁就是专家。为什么？因为它有3个基础：获取知识、培养技能、复制方法。但AI时代，知识不再是一堵需要时间才能翻越的高墙了。过去，你想知道一个税务政策怎么解读，得翻法规、查案例、花钱问专家。法规条文晦涩难懂，案例分散在各处，专家不一定有空搭理你。现在呢？问AI，三秒出答案。而且不是干巴巴的条文，是结合你具体情况的解读。还附带最新政策变化、相关案例、实操建议。过去，你想知道一个竞争对手的产品策略，得买报告、看新闻、分析数据，花几天时间。而且报告可能过时了，新闻可能不全面，数据可能不准确。现在呢？让AI帮你搜集信息、整理要点、生成分析报告，半小时搞定。AI能从几十个信息源里提取关键数据，帮你画出竞争格局图，甚至给出战略顾问才能给出的战略破局点建议。
现在知识获取已经不再稀缺，真正稀缺的是“知道该问什么”。移动互联网时代，最吃香的两个岗位是产品经理和程序员。过去，一个程序员要写出高质量代码，得写几年项目，踩无数坑，才能形成“手感”。知道哪里容易出bug，知道怎么优化性能，知道怎么组织代码结构。现在呢？AI能生成代码，质量不比资深程序员差，速度是人的10倍。而且AI生成的代码往往是最佳实践，结构清晰、注释完整、符合规范。甚至AI还能根据你的反馈不断优化，越写越符合你的风格。现在技能培养只需要一个指令，真正稀缺的是“判断什么才是好”。过去，一个老销售的销售技巧，是他在无数实战中总结出来的。怎么开场、怎么提问、怎么处理异议、怎么逼单，这些是他独门绝技。别人想学，得听他讲、看他做、自己练，还不一定学得会。因为有些东西是“只可意会不可言传”的，是一种感觉，一种判断，一种直觉。现在呢？让AI观察他的销售过程，总结他的方法论。然后用AI模拟他的销售话术，任何人都能复制。甚至AI可以根据不同场景生成不同的销售策略，比老销售还灵活。老销售可能只会一套打法，AI能根据客户类型、行业特点，动态调整策略。过去方法复制要时间、要悟性、要经验。现在方法复制只需要一个记录。真正稀缺的是“知道什么时候用什么方法”。所以，经验的三个基础：知识、技能、方法全被AI打穿了。也不一定。前提是你得先认清经验的三种陷阱。认清了，你才能跳出陷阱。“我以前就是这么做的。”“这个方法我用了十年。”“AI不懂我们行业的复杂性。”你会找各种理由：AI写的代码质量不行、AI不懂我们业务逻辑、AI无法处理复杂场景。但现实是：AI可能暂时不如你，但它进步的速度比你快。你不承认，不代表事实不存在。别人在用AI超越你，你还在用老方法慢慢磨，最后被淘汰的是你。我们经常听到：“我要把工具学会。”“我要精通这个软件。”“我要成为这个领域的专家。”以前一个工具能用十年，你精通它，十年都有优势。别人要追上你，也得花十年。比“精通工具”更重要的，是“会用工具解决问题”，工具只是手段，问题才是目的。有人说：“这个我自己做更快。”“AI生成的还要我改，不如我自己来。”“我不放心AI的结果，还是自己检查一遍。”这是典型的“操作惯性”。你觉得自己在“保证质量”，其实你在“浪费时间”。AI能把60分的东西迭代到90分，但前提是你得先跑起来。你还在精雕细琢第一版，别人已经迭代了十个版本。你的第一版可能更精致，但别人的第十版已经秒杀你了。
AI时代，最好的策略不是“一次做到完美”，而是“快速做出雏形，快速迭代优化”。马斯克有句话流传很广：先去做，做成一堆狗屎，再慢慢去改。一个粗糙的开始，就是最好的开始。开始之后，才有反馈，才有迭代的基础。不开始，什么都没有。写到这里，我想到一篇HeyGen AI创始人Joshua Xu写在HeyGen年订阅收入突破1亿美金时的文章。我把HeyGen的打法，整理成2条马上就能用的方法，建议你好好看一下。HeyGen 的逻辑特别清晰：底层AI技术、模型能力、科研突破，这些东西天生就是不停变的，你必须拥抱它的变化，甚至要提前6个月下注，跟着浪走，而不是跟浪对着干。
今天，即便是大厂做的AI产品，也几乎是每天都在迭代，更新新版本。
所以在AI的应用上，要马上用，天天迭代。
马斯克说，大部分人做一件事情失败一次两次三次，就不会做了，他因此说了一个10%的定律，他觉得任何一件事情，只要你真的能够去尝试10次，一定能够做出来，10次都不成的事情概率是极小的。有的人连一次都不愿意试，或者试一次失败后都不愿意试。只要你马上开始做，做得不好那就再继续做，一定可以做好。
在AI时代，5倍速的行动，就是5倍速的学习。“在AI时代，学习最快的团队，就是胜者。”（AI视频公司HeyGen创始人Joshua Xu）
别总想着完美了再使用，先开始，再往极致了磨。
2.刻在骨子里的迭代准则
这几条迭代铁则，你让团队每个人都记牢：
第一条，速度就是一切，没有例外。
拙劣的开始，永远比迟到的完美强100倍。
第二条，别等技术稳定，要跟着浪走。
不要等待新技术进化自动变好的样子，AI 永远不会有“完美”的那一天，你等不起。
第三条，有分歧，但必须行动一致。
决策前，你有什么想法都可以说；一旦定了，就算你不认同，也得全力去干。比起一个不完美的决策，执行力不足才是真的致命。
第四条，学会借鉴，结果最重要。
别人实践的方案已经够好、能省力气，就直接用，别闭门造车死磕。
本文来源：公众号 @笔记侠。中国新商业知识笔记共享社区，微信最具价值排行榜：职场榜第一、总榜前三。独家笔记支持湖畔大学、混沌大学、青腾大学、高山大学、中欧创业营、京东商学院、北大国发院等顶尖商学院课程，BAT、TMD、小米、华为、网易等知名企业，丁磊、傅盛、李善友等知名人士，超过100万企业决策及管理层都在看。
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