AI用的越好,人废的越快?他追加车辆抵押时，把车架号录错了，想通过系统改过来，然后继续往下办抵押。我听完，提醒他：车架号不对，你已经跟客户签的抵押合同肯定也不对。你现在要考虑的不是继续办抵押，而是先撤回流程，改数据，跟客户沟通重新签合同。这个反应让我意识到——他不是粗心，他是真的没想到。车架号错了，合同就错了，合同错了，抵押就无效。这条链，在老员工脑子里是本能，但在他脑子里，是空白的。但随着业务系统越来越完善，人跟着流程走就行了，不用操心也能把活干完。慢慢地，业务专业知识就没那么扎实了。特别是新同事，你能明显感觉到：系统越完善，他们对业务本身的理解反而越浅。
我入行十几年，眼看着业务系统从半手工走到全流程线上化。最早那批客户经理，一笔贷款从进件到放款，全过手。出了问题，本能就知道往哪查，因为每一步都是自己踩过来的。后来系统越来越“聪明”——自动核验、授信、生成合同、走审批。人只需填几个关键字段，剩下的系统全包了。效率确实高了，但新人入行后，跳过了所有“笨功夫”，直接站在了结果上。现在，有客户经理做了大半年，不知道订单的IRR怎么算；有业务助理转正了，不清楚线下抵押该怎么办。不是他们不认真，是系统替他们干了，他们没机会练。信息化已经让新人“丢了底”。但说实话，信息化偷走的还只是手上的活，人的判断力还在，只是生锈了。
我现在用AI，每天都有起飞的感觉。500多份需求文档，一个下午，140多条业务接口整整齐齐地出来了——以前这活不是干得慢，是压根不会去干，AI让“不可能”变成了“可以”。还有试卷分析平台，用AI搭出来迭代优化不到一天。但每一项优化，都不是AI觉得该改，而是我知道该改。加汇总，是因为家长第一眼看不到结论；取最新成绩，是因为平均分抹掉了进步；改日期，是因为时间对不上分析全乱。▎AI懂代码，但它不懂一个考了70分终于进步到85分的孩子，需要被看见。我为什么用AI越来越有感觉？是因为我在产品岗沉淀了十几年，知道让AI去挖哪座矿，知道怎么拆解规则，知道结果出来后该怎么验。识别矿脉，设计挖法，扫清障碍——这才是金手指。工具谁都能用，但不是谁都知道该拿工具干什么。他让AI帮他写需求方案，AI生成的方案有模有样。但他看不出某个联动逻辑是错的，直接提交了。评审时老员工一句话点破：这两个字段是绑定的，你改了一个没改另一个。他张了张嘴，没说出话——他连那两个字段是绑定的都不知道。他让AI帮他分析数据，AI的因果推理准确率只有40%——他不知道。他让AI做判断，AI的独立判断准确率才5%——他甚至觉得AI比自己靠谱。它不是帮你干得更快，而是帮你跳过了该学但没学的环节，让你以为自己会了，其实不会。这才是最危险的：不是AI做错了什么，而是AI做对了，你却不确定它为什么做对了。
现在很多企业都在搭知识库、建AI Skill，我自己也在做——把产品技能总结成AI能力，推广到团队。一个Skill，让产品新人能快速生成一份完整的需求方案。那个用Skill一键生成方案的新人，看着有模有样的输出，根本不知道里面有没有坑。哪些是AI套路化的通用框架？哪些是真正针对当前业务的判断？他分不清。漏了联动逻辑他看不出来，缺了异常场景他想不到——因为他从来没手动走过那条链路。▎不是Skill不好，是Skill给了他远超能力水平的产出，而他没有能力判断这个产出对不对。企业内提炼AI技能，都必须警惕：你让员工借助AI快速做某件事，但他无法有效判断结果——这不是赋能，这是制造能力幻觉。信息化时代，车架号录错了，系统不会提醒你合同也错了；AI时代，同样的结构，只是更隐蔽：Skill给了能力，但不校验你能不能接住。你连“有模有样”和“真的能用”之间的差距都看不出来。▎长此以往，只设计提效，不设计保底，就是在用效率换空心。
不是给一个Skill就完了，而是配上验收清单。生成方案后，必须逐项过一遍：联动逻辑缺没缺？异常场景覆没覆盖？下游影响考没考虑？自检过不了，不能提交。自检的过程，就是练功的过程。不是所有流程都要AI化。有些步骤看起来低效，但它是新人建立业务认知的必经之路。比如合同签署前的关键字段核验，必须人眼过一遍，不能全交给系统。跳过了，就真的不会了。验收能力是未来的生死线——不是“会不会用AI”，而是“能不能发现AI哪里看起来对、实际上错”。新人提交AI生成的方案前，必须口头过一遍“这方案可能在哪里出问题”。说不出来，就是底座没到位。这个能力不是天生的，是在一次次踩坑中长出来的。你得让人有踩坑的机会，他才能长出验收的能力。
那个车架号录错的同事，后来撤回了流程，改了数据，重新签了合同。他跟我说，以后录车架号一定仔细。但我想说的不是“仔细”。仔细是态度问题，底座是能力问题。你得知道车架号错了意味着什么——合同错了，抵押无效，客户资产没有保障。知道意味着什么，才是底座。AI不会偷走你的底座，但它会让你以为自己不需要底座。个人层面，守住底座的方式很简单：每次用AI做完一件事，问自己一句——我能不能说清楚它为什么这么做？说不清楚，那就是你的底座缺口。组织层面，守住底座的方式也不复杂：每次设计一个AI能力，多问一句——用了这个能力的人，还能不能离了它把这事干明白？如果不能，这个能力就不是赋能，是依赖。
夜雨聆风