#未来趋势#AI与城市

在写上一篇文章《气态、固态、泥态：看懂AI时代城市商业的三种命运》时，我就在想，人和组织是不是也能用这三个状态来描述呢？

当我看完AI画出的三类人群的画像，我沉默了，一下子明白了自己被困在哪里；我又发给身边的朋友，大家看完也都沉默了。

有的趋势已经能看到，在当下有两类人过得还不错：

一类是气态的冲浪者，他们轻、快、没包袱，能快速捕捉新机会，他们不追求长久，追求脉冲式的财富增长；一类是固态的扎根者，他们像匠人，但不只是匠人。他们不在乎变化，反潮流而行，稳定有标准，把坚守做成标签。

真正麻烦的，是卡在中间”泥态“的人。他们有经验，但经验没有形成系统；有判断，但判断没有变成方法；解决过很多问题，但这些能力仍然黏在具体组织、具体流程和具体现场里。

当下很多处在困局的人，或多或少都有点“泥态”属性。

“小泥人”的画像‍‍

泥态型的人，不是没有能力，也不是不努力。相反，他们很多都很忙、很认真，也有一定经验。

他们的问题不在于“不做事”，而在于做了很多事之后，自己的能力、标签和长期价值没有真正沉淀下来。他们既不够轻，也不够深。

更具体地说，泥态型的人通常有三个特征：

第一个特征，是每天都在处理事情，但很少真正建设自己。

工作上，他们经常在救火、协调、推进、开会、写材料、做汇报。事情一件接一件，节奏一直很满。这些事情消耗了大量时间，却不一定会变成他的个人资产。

所以泥态型的人常常会有一种矛盾感：

• 他明明很忙，却说不清自己这一年到底长出了什么；

• 他明明有丰富的经历，却很难把经验变成一套可被别人识别的方法；

• 他明明做过很多项目，但却无法离开平台。

很多知识精英，最容易进入这种泥态。

他们懂专业，也懂管理；懂一点产品，也懂一点运营；能做方案，也能协调资源；能写材料，也能和客户沟通，但这些能力很模糊。

第二个特征，是高度依赖组织场景。

泥态型的人很多能力，是在组织内部被激活的。

他擅长协调某个流程，熟悉某套体系，知道某些人的习惯，也能处理某类内部问题。

但这些能力一旦离开原来的组织、项目、领导和资源环境，就会变得难以迁移。

他不是没有能力，而是能力没有从具体场景中提炼出来。没有提炼成方法，没有转化成作品，没有变成可说明、可展示、可交易的外部价值。

第三个特征，是行动成本越来越高。

气态型的人没有偶像包袱，固态型的人不在乎别人的看法，泥态型的人则容易想太多：担心不够专业，担心别人怎么看，担心方向错了，担心投入没有结果。

结果就是：

想转型，但迟迟不启动； 想表达，但总觉得还没准备好； 想做作品，但总觉得体系还不完整； 想离开旧路径，但又害怕新路径没有确定性。

所以泥态型的人，常常会陷入一种情绪上焦虑、行动上摇摆的状态：他已经感知到旧系统的奖励在下降，但自己的新系统还没有建立起来；他知道原来的平台、岗位、项目逻辑没有以前值钱了；但他又没有完成个人能力的重新封装。

泥态型的人的真正困境，不是能力低，而是能力没有形态。他像一团泥，有材料、有重量、有可塑性，但还没有烧成器，也没有流动成气。

AI只是把泥态被照出来了

这几年，地产和设计行业的很多人危机感都很重。其实过去很多“专业价值”，很大一部分都是包裹在时代红利之下的。

城市在扩张，资本在涌入，组织在膨胀。行业好的时候，组织会给你位置，项目会推着你走，流程会定义你的价值。

但现在，红利消失了，潮水退了，更麻烦的是，AI又来了。

它让资本、效率和风口进一步转向。对个体来说，那些过去一直被组织、流程、项目和增长包裹着的，以为是自己的“专业能力的泥态”，被照出来了。

一个深刻的问题是：你到底有没有一套可以不依赖于平台、能够被清晰调用的能力？

AI淘汰的不是专业本身，而是那些没有被结构化、无法被快速调用的能力状态。

气态的人会捕捉风口，固态的人不在乎风口，泥态的人，看得到，却又跟不上。

AI是危机，也是机会

泥态的问题，是能力太湿。经验黏在项目里，判断黏在现场里，方法黏在某个组织流程里。有价值，但很难单独拿出来；有重量，但没有清晰形状。

对泥态型的人来说，AI真正的价值，不是帮他多写几页PPT、多整理几份材料，而是让他第一次有机会把自己那些模糊的经验、判断和方法，从具体事务里提取出来。

第一，它能让经验显性化。

过去，一个人做过很多项目，处理过很多问题。但这些东西一开始只是经历。

很多人说自己“有经验”，其实只是有一堆没有被加工过的经历。真正的经验，不是做过，而是这件事被你复盘过、提炼过，最后变成了下次还能调用的方法。

AI的价值，是可以帮你把散在项目、会议、文件夹、和记忆里的经历重新拎出来，追问它背后的结构：

• 你当时为什么这么判断？

• 这个经验能不能复用到别的场景？

• 这里面有没有一套可以被别人理解的方法？

当这些问题被不断追问，经历就开始被加工。

它不再只是“我做过”，而是变成“我知道这类问题怎么判断”。并且它能够将这些变成你的"个人知识库“，未来能方便的搜索、提取和复用。这就是泥态脱水的过程。

第二，它能让学习变得可嫁接。

过去你读了一本书，听了一门课，知道了一个新概念，但它到底怎么用到你的工作里，中间还隔着一段很长的嫁接过程。

AI很强的一点，是它可以把两个看起来不相关的东西放在一起，快速找出其中的共同变量：

• 这个商业案例，能不能解释我现在的项目？

• 这个管理模型，能不能放到团队协作里？

• 这个消费现象，能不能反过来理解地产产品？

过去学习的价值，很大程度取决于你有没机会去实践，但AI出现以后，学习开始变成一种快速试算：你可以把一个新知识，直接放进自己的问题系统里测试。能解释，就留下；不能解释，就修正；解释力不够，就继续迭代。

这会让学习变得更值钱。因为它不再只是增加知识库存，而是不断给自己的能力系统接入新的变量。

第三，它能让能力被建模。

过去我们经常说，每天进步1%，一年就是1.01的365次方。可是怎么量化呢？看不到即时反馈的努力是很难坚持的。

但使用AI之后，你可以把一个判断、一套方法、一个案例拆解框架，封装成一个初始版本。第一次只是 V1.0，它可能很粗糙，但没关系。

用过一次以后，你发现它少了一个变量，就补进去；遇到一个反例，就把边界写进去；换到另一个场景不适用，就重新调整条件。

用得越来越多，它就越完善。这就像软件开发，能力不再只是“我会”，而是有版本、有接口、有调用方式、有更新记录。

这件事对泥态人很重要。

因为泥态人最缺的，不是材料，而是形状。AI能帮他先捏出一个原型，再不断修正它。

这些东西一旦成型，个人能力就不再完全黏在具体项目里。它可以被自己复用，可以被别人理解，也可以在下一次使用中继续升级。

当一个人的经验可以被提取，知识可以被嫁接，方法可以被迭代，他就不再只是“有经验”，而是拥有一个可以持续升级的能力系统。

这才是AI真正把人从泥态里拉出来的地方。

不要用AI继续训练自己被替代

但很多人用AI的方向，从一开始就错了。

他们研究的是：怎么用AI更快画效果图，怎么更快写方案，怎么更快做PPT，怎么更快完成汇报。

这些当然有用。

但要分清楚，它们是对组织有用，还是对个人有用？

组织希望效率更高、成本更低、交付更快；可对个人来说，如果自己的时间都花在学习那些更快完成那些可被替代的任务，反而会加速自己被替代。

因为在今天看来的很多很复杂的技能，在明天就只是一个被封装的产品。

去年的很多AI技巧，今天已经变成一个被封装的Skill，甚至只是一个产品页面的按钮。

你越熟练，越证明这件事可以被流程化、工具化、低成本化。

所以，个人真正该关心的，不只是AI能不能帮我更快完成任务，而是AI能不能帮我沉淀出能力资产：

• 它有没有帮我提取经验？

• 有没有帮我封装方法？

• 有没有帮我建立一个下次还能调用、还能迭代的能力模块？

把AI当劳动力的人，只是在提高效率；把AI当结构化工具的人，才可能改变自己的能力状态。

走出泥潭，不一定要做一场巨大的改变；甚至我不认为大变革是好事。

很多人一说改变，就想做很大变化：推翻过去、否定自己，花很大力气和过去告别。但没有验证过的大变革，可能不是出路，而是新的坠落方式。

更稳的方式，是借鉴上一篇文章讲到的创业者的方案：先做一个最小能力原型。比如先把自己最反复的工作做成一个工作流；或者把自己最擅长的某个能力封装成可以重复调用的方法。

这就是个人版的 MVP。

人从泥态里出来，往往不是靠一次巨大的跳跃，而是从第一个可以被复用的能力模块开始。

还是那句话，AI给人最大的改变，是让你能够清晰的迭代自己的能力，把自己变成一个可以持续升级的系统。

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