大家好，我是職場喵艾倫，今天聊聊我對AI+商業(yè)這件事情的理解，希望能幫大家在學(xué)習(xí)中更好的找到方向。
聊到商業(yè)的話題，往往都離不開一個詞語：效率。
所以呢，今天我想從“效率”的角度切入，帶大家了解我所思考的AI與效率。
AI出來之后，我們常常聽到一個詞：降本增效。
這里的效，指的就是效率。
所謂效率，其實就是追求局部最優(yōu)解。
就是在相同資源下獲得更高的產(chǎn)出，或者用更少的資源實現(xiàn)相同的產(chǎn)出。
我認(rèn)為商業(yè)世界中的效率可以分為三種：外部效率，內(nèi)部效率和交易效率。

外部效率，就是你和整個世界分工協(xié)作的效率，是生產(chǎn)分工的效率。
內(nèi)部效率，就是公司組織內(nèi)部團隊的協(xié)作效率，是資源配置的效率。
交易效率，就是你與客戶達(dá)成交易成交的效率，是利潤獲取的效率。

先來聊聊外部效率

我們把外部效率分為工具效率和分工效率。工具效率很好理解，人類與動物最大的區(qū)別就是我們懂得使用工具。
而每一次生產(chǎn)工具的變革，都會伴隨著一大批人失業(yè)：
比如蒸汽機被發(fā)明后，大量的紡織工人失業(yè)了。
比如汽車被發(fā)明后，大量的黃包車夫，轎夫失業(yè)了。
比如打印機出現(xiàn)后，大量的打字員和印刷工人失業(yè)了。

回觀這樣的效率提升，一定會經(jīng)歷短期的陣痛，但是同時帶來的是一大批人產(chǎn)能的釋放。
大家可以做原來難以想象的事情，做原來根本不存在的服務(wù)，過更加豐富多彩的生活
而AI的出現(xiàn)，同樣會替代掉一大批原有的生產(chǎn)者。
哪些崗位會被替代？
百川智能CEO王小川說：坐在電腦前的工作大概率會被大模型取代
這不是危言聳聽，而是未來的趨勢，只是需要一個過程。
起初可能是會用AI的人淘汰不會用AI的人
到最后是AI足夠智能，不需要人類參與就能完成工作（像流浪地球里面的MOSS指揮整個地球引擎建設(shè)和發(fā)射一般）
回到當(dāng)下，現(xiàn)在我們作為一名普通人唯一能做的事情是什么？
答案一定是擁抱AI，成為你所在的群體中最快最好掌握先進(jìn)生產(chǎn)力工具的人
這給予了你在時代變革時的選擇權(quán)。

接下來是分工效率

在《國富論》中，亞當(dāng)·斯密有這么一段非常生動的描述：
“一個沒有接受過相應(yīng)訓(xùn)練的工人，那么就算他一整天都竭力工作，也有可能連1枚扣針都制造不出來，更不用說20枚了。但是，分工之后呢？比如，把扣針制造工序，拆解為18道，抽鐵絲、拉直、切截、削尖鐵絲的一端、打磨鐵絲的另一端、裝針頭、把針頭涂白、包裝等等。每一道工序，都有專人負(fù)責(zé)。這樣下來，只要工人們勤勉地工作，一天也能生產(chǎn)出12磅針。按照每一磅重的針有4000枚來計算，這個工廠每天總共可以生產(chǎn)48000枚針，即每人每天可以制造出4800枚針?！?br> 亞當(dāng)·斯密指出，這種分工合作可以大大提高生產(chǎn)力和效率，從而創(chuàng)造更多的社會財富。
這樣的分工案例在現(xiàn)在商業(yè)的比比皆是。

很多人私底下會問我：艾倫老師，這么多AI工具，我全都需要學(xué)嗎？
我想做一個行業(yè)的專業(yè)AI模型，解決行業(yè)里面的各種問題，可行嗎？
我的答案一般都是：不需要，不建議。
講這個案例其實是想告訴大家，在學(xué)習(xí)利用甚至研發(fā)AI工具時，我們同樣不需要去做到十項全能，樣樣俱到。
未來的商業(yè)一定是高度的專業(yè)和分工的。
只有每個人專注于他們擅長和熟悉的任務(wù)和領(lǐng)域，整個集體的效率才會更高。
所以普通人學(xué)習(xí)使用AI工具最好的方式一定是：
學(xué)習(xí)合適的AI工具，找到合適的場景，解決具體的問題，發(fā)揮個體最大的產(chǎn)出效率。

再來聊聊內(nèi)部效率

AI，這個話題已經(jīng)火了大半年了，有人提出“AI是一個時代”。
我經(jīng)常和我的朋友們探討和思考，在這個AI時代應(yīng)該怎么做？應(yīng)該做些什么才會有我們想要的結(jié)果？
本質(zhì)上，依然是一個效率的問題。
但是這是我們向內(nèi)求的過程，內(nèi)部效率，就是通過內(nèi)部資源的配置，從而達(dá)到全局最優(yōu)而不是陷入局部最優(yōu)的陷阱。
我們該怎么去分配個人和組織的時間、金錢和人力資源，才能讓我們獲得更高的內(nèi)部效率；
AI時代的來臨，這些我們都值得去進(jìn)行探索。

舉個例子：
有的朋友在工作的時候，盡心盡力，為了不被任何組織替代，只能小心翼翼，生怕走錯一步。
把所有時間都用來完成工作，擔(dān)心做錯會被上司罵，或者年齡稍長會被年輕人取代。
很多組織也一樣，把每個員工的工作安排的滿滿的，生怕哪個崗位的員工有時間剩余，生產(chǎn)效率被同行趕超。
不可否認(rèn)，這樣的工作/組織形式能在短期內(nèi)達(dá)到最高的效率。
但，個人/組織追求極致的效率，有時候往往不是什么好事。
有些企業(yè)，希望員工把所有的心思都花在工作上。讓大家拼盡120%的努力。
但是，如果每分每秒都被組織壓榨了，員工會處于一種極度疲憊的精神狀態(tài)。
那么，他們就沒有空余的時間去想，怎么做得更好，有沒有別的做法，等等。
這對個人的長期成長和企業(yè)的長期效率與創(chuàng)新，反倒是不利的。

對于個人學(xué)習(xí)AI和企業(yè)推行AI這件事來說。
不能為了短暫的效率或者利益，犧牲未來的成長空間。
我接觸過很多嘗試推行AI的企業(yè)，對于他們來說普及AI的成本很高。
當(dāng)企業(yè)要推行AI的時候，需要員工進(jìn)行AI的學(xué)習(xí)，那么也就意味著這段時間內(nèi)不能投入生產(chǎn)，又或者，對AI工具使用的不熟練可能帶來生產(chǎn)效率降低，反而不如不利用AI工具，這些都將會帶來一定的損失。
”這工作用AI去做還不如自己做”是我常聽見的一句話。
這其實也是每一次生產(chǎn)力革命時，人們常發(fā)出的怨言。
我在之前的分享中說過：正是因為AI目前的不完美，我們才有時間去學(xué)習(xí)利用它。
當(dāng)AI足夠完美不需要學(xué)習(xí)的時候，這已經(jīng)不是你的機會了。

再舉個例子：
有的公司會把90%項目預(yù)算都放在流量和銷售人員上，因而短期獲得巨額的利潤。
但是當(dāng)流量成本和產(chǎn)業(yè)競爭發(fā)生變化的時候，對這種企業(yè)的打擊是巨大的。
相反的，有的公司會把大量的預(yù)算放在產(chǎn)品研發(fā)和客戶維護上，因而獲得長期的客戶信任和復(fù)購。
但是對他們來說，短期的生存和拓張是十分艱難的。
這其實就是一個企業(yè)內(nèi)部金錢、人力、戰(zhàn)略資源的分配問題。
在過去，一家中小企業(yè)或者創(chuàng)業(yè)團隊很難在流量、轉(zhuǎn)化、產(chǎn)品、服務(wù)上做到面面俱到。
必須要做出取舍。

但是有了AI，這樣的取舍可能將不再是問題。
過去同樣成本做不到的事情，未來都變成可能。
這里就涉及到一個AI應(yīng)用的問題：
怎么用AI才能發(fā)揮他的能力，效率最高？
我的答案是：取其所長，補其所短。
AI確實已經(jīng)很強大，但是并非無所不能。
AI，有強能力的地方，也有弱能力的地方，還有他做不到的事情。
AI的強能力：批量生成，自然連續(xù)語句，翻譯，歸納總結(jié)、創(chuàng)意聯(lián)想等等
AI的弱能力：邏輯推理、幻覺、事實性判斷、精準(zhǔn)輸出、審美判斷等等
AI做不到的事情：感知理解人類的情感，提供人類服務(wù)和情緒價值等等
很多人用不好AI就是因為他嘗試用AI的弱能力去解決問題

例如：讓AI去解數(shù)學(xué)題，把AI當(dāng)作精準(zhǔn)搜索工具，讓AI寫特定專業(yè)領(lǐng)域文章等等
現(xiàn)階段，使用AI提升內(nèi)部效率的方法一定是：
涉及到AI強能力的，該用AI就應(yīng)該去用AI，能不用人就不用人
而AI的弱能力方面，配置一流的人才，發(fā)揮人最大的效益
AI做不到的：長期布局人才和企業(yè)資源的地方，因為不會被AI取代。
利用AI的強能力，去釋放我們更多的時間和精力，能讓我們更好地思考以及把握方向。
才能夠達(dá)到我們說的，合理配置我們所擁有的資源，達(dá)到內(nèi)部效率最高。

最后聊聊交易效率

商業(yè)的本質(zhì)，是交易。更先進(jìn)的商業(yè)，就是更高效率的交易。
一個人再厲害，也需要同行人一起進(jìn)步，才能做更偉大的事業(yè)。
比如，很多人把賺信息不對稱的錢，當(dāng)成是賺取利潤的利刃。
什么是信息不對稱？
信息不對稱，就是我知道一些你不知道的事情，也就是我們常說的信息差。
舉個例子。GPT剛推出的時候，因為國內(nèi)大部分用戶都還不清楚注冊流程，而有的人已經(jīng)通過販賣GPT賬號賺取了數(shù)十萬。
在存在信息差的時候，掌握有效信息更多的一方，常常具有相對優(yōu)勢，并可以利用這個優(yōu)勢獲利。
一旦獲利成為既得利益者，在沒有外力的影響下，幾乎都不會放棄這份利益。
幾乎什么都不用做，就能獲得豐厚的利潤差價。這份利益合法而且誘人。
而偉大的商人，則會把信息不對稱當(dāng)敵人，想辦法通過消滅信息不對稱來賺錢。
你自己知道一些信息不對稱的信息，不舍得分享自己的秘密，一個人賺錢，這大概率只能賺一些小錢。
你自己知道一些信息不對稱的信息，愿意分享出來，發(fā)愿帶動一群人賺錢，創(chuàng)造更大的社會價值，或者你愿意主動降低一個行業(yè)的成本，提升行業(yè)效率，讓更多人用更低成本，享受到科技的樂趣，才能賺到更豐厚、更持久的利潤。

這也是我一直踐行的商業(yè)準(zhǔn)則
這里有個故事
早幾年我在國外創(chuàng)業(yè)，遇上了疫情。
當(dāng)時我有渠道拿到了一大批低價口罩的資源，我當(dāng)時把這些口罩拿去賣的話，完全可以依靠這個信息差賺取大幾十萬的利潤。
但是當(dāng)時我選擇了把這些口罩都送給了有需要的中國留學(xué)生，不僅沒賺錢，還虧了一筆。結(jié)果呢？
那群學(xué)生很多成為了我的朋友和客人，再后來給我公司帶來了過百萬的收益。
對待AI這件事也是一樣，我們選擇進(jìn)入這個行業(yè)開始，就把對抗信息差和信息分享作為我們的首要任務(wù)
我們把團隊大半年學(xué)習(xí)收集的文章、資料報告整理免費分享給大家，并且一直保持更新
無數(shù)的套殼軟件和賬號團隊找我們分銷推廣，我們都拒絕了。
大家問我，我都是讓大家去找工具庫里的正版免費的軟件。
其實這樣做目的很簡單：
讓更多人用更低的成本學(xué)習(xí)AI，了解AI，使用AI
只有這樣，包括我們在內(nèi)的，認(rèn)真踏實做研發(fā)、做交付的行業(yè)從業(yè)者們才能獲得真正長遠(yuǎn)、持久的回報
包括我講的分享也一樣
分享目的很簡單
讓大家面對AI這個新事物的時候不再感到迷茫。
讓大家在思考AI未來的時候，想的更遠(yuǎn)一些，而不是只有當(dāng)下。
學(xué)習(xí)一個新技能，了解一個新事物，一個人真的是非常困難的。
但一群人會容易很多，
我希望通過我們的分享能找到更多的同路人一起學(xué)習(xí)進(jìn)步。
而我一直堅信，在一個群體中，極致的利他，才是最好的利己。
我也希望大家在學(xué)習(xí)AI的過程中，
成為你所在行業(yè)、領(lǐng)域的那個傳播者，利他分享者。
而不是利用信息差賺取短期利潤的投機者。
愿我們在這條未知的道路、新時代的變革中，能一起走得更遠(yuǎn)。
以上就是我的一些分享，希望對你有所啟發(fā)。