最懂场景的人,第一次坐在了"工具该做什么"的位置上。
数字化,几乎是这些年里每家企业的起手式。
内部APP造了几十个。CRM、带看工具、楼盘查询、客户画像……每一个都经过项目经理签字、产研排期、测试上线。
然后一线员工说了一句话:
"你们造了这么多APP、这么多小程序,我用的时候上哪找?"
几十个应用,几十个入口。每一个都解决了一个"需求",但没有一个解决"我现在手里这个客户该怎么办"。
问题不在技术。问题在于——最懂场景的人,从来没有资格定义工具该长什么样。
AI时代给我们打开了一个以前从来不敢想的新画面:不造APP了,造Skill。
什么是Skill?一个只解决一个动作的AI能力单元。不是系统,不是平台,甚至不算一个产品。就是:你说出你要什么,它直接给你成品。
这些工具有什么共同点?
不是程序员觉得你需要什么,而是你自己说清楚需要什么,马上就有。
但真正让人兴奋的不是工具本身——是"谁来定义工具"这件事变了。
过去是这样的:
真正懂场景的人离工具最远,真正造工具的人离场景最远。
畅想这样一个新模式,只有三个人:
三人一组,二十多个场景同时推进。
过去一个需求从提出到上线三个月。现在从定义到能用,以天计。
因为中间那一整层——需求文档、产品评审、排期会议——被跳过了。
业务专家的反应是什么?
"我现在终于不用等了。刀长刀短自己改,改完直接给客户用。"
这个模式最聪明的地方在于:它设计了退出机制。
技术团队对自己的定义不是"永远在这里服务你",而是"教会你,然后去教下一批人"。
第一批人学会了,带着磨好的方法和工具去下一个城市、下一个团队——冷启动的成本被大幅压缩。这里不是奔着业内常说的“裁员提效”去了,而是一个扩散逻辑:少数人催化多数人获得生产力。
还有一个细节值得单独说。
Skill造出来第一版能用,但不一定好用。持续优化靠什么?
甚至可以设计了一个巧妙的闭环:
一石三鸟:
这些真实语料直接进入Skill的优化流程。工具不是程序员调好的,是被一线经验养大的。
这意味着什么?最懂场景的人不仅定义了工具该做什么,还定义了工具该做得多好。
生产权彻底回来了。
为什么这件事值得写?
过去二十年,中国企业的数字化几乎都在做同一件事:让技术团队猜业务需要什么。
猜得准叫"产品洞察力",猜不准叫"需求偏差"。但不管准不准,这个游戏的规则是——业务负责提需求,技术负责做,做出来你就得用。
AI打破的不是技术瓶颈,是这条权力链。
当"造工具"这件事不再需要会写代码,它就不再是少数人的特权。
懂场景的人可以直接造、直接改、直接迭代。三个月的等待变成三天。"不是我要的"这句话再也不需要说出来——因为一开始就是你自己定义的。
写这篇文章的时候,有先知先觉的企业和团队已经开始跑起来了。
结果还不知道。
但有一件事已经发生了:过去只能提需求然后等着的那群人,第一次坐在了"这个工具该做什么"的位置上。
不是被赋能,是自己拿回来的。
夜雨聆风