警惕！AI非救星，中企先亏钱，机器人会“哭”！

随着人工智能技术的飞速发展，一股前所未有的效率提升浪潮正席卷全球，特别是我们中国市场。每天都有新的工具涌现，承诺将繁琐的工作自动化，成倍地提升我们的产出。然而，在这股“淘金热”中，一些深层的问题也逐渐浮出水面。新媒网跨境获悉，许多企业和创业者正试图用人工智能和自动化来弥补其在根本性业务和营销策略上的漏洞，他们渴望通过复杂的科技方案来规避那些本应由人来解决的领导力挑战。

最近，我在工作中与一位资深人士交流时，他直接点出了一个令人深思的“硬道理”：如果你试图构建人工智能代理或工作流程来弥补战略领导技能的不足，那么你很可能正走在一条“快速失败”的道路上。这并非危言耸听，而是基于大量实际案例的观察。人工智能并非万能的魔法棒，它更像是一个强大的放大器。它能将好的流程放大，使其效率倍增；同样，它也能将糟糕的流程放大，加速其失败。

我们不能寄希望于用十个精巧的提示词就能创造出“爆款”广告，或者指望人工智能一夜之间解决所有运营难题。真正的关键在于，如何确保我们的团队，在迈向人工智能时代的过程中，不仅不会迷失方向，还能保住其核心竞争力乃至预算。这就要求我们必须先谈战略，做好充分的准备，而不是盲目追求“人工智能优先”。

人工智能：战略的“放大器”，而非“修补匠”

我们应该如何正确看待和拥抱人工智能？我的理解是，它是一个战略性的放大器，而不是一个用来掩盖基础问题或替代领导力的工具。简单来说，人工智能能够高效地扩展流程，但它并不能修正这些流程本身存在的缺陷。如果你的数据策略一团糟，团队协作存在隔阂，或者在基础的领导力方面有所欠缺，那么试图通过自动化来绕过这些问题，最终只会加速失败的到来。

因此，在追求“人工智能优先”之前，我们更应该优先考虑是否已经做好了“人工智能准备”。成功的秘诀往往在于掌握那些看似“枯燥”的基础工作，比如确保数据的整洁、规范性，以及为团队成员预留充足的学习时间。想象一下，如果输入给人工智能的数据本身就是混乱不堪的，那么它所产生的输出，与其说是洞察，不如说是误导性的“幻觉”。

此外，我们应该将人工智能视为一个挑战者，而不是一个单纯的“实习生”。不要仅仅将其用作验证我们现有偏见的工具。相反，我们应该调转视角，把人工智能看作一位战略导师，它能够审视我们的逻辑，帮助我们发现自身的盲点，从而推动我们进行更深层次的思考和改进。

“加速失败”的陷阱：机器人也“会流泪”

将人工智能视为解决所有不愿面对问题的“捷径”，这种想法确实诱人。我曾经遇到一家大型游戏设备制造商的首席执行官。他对人工智能的潜力充满热情，坚信它能显著提升业务效率。然而，这位首席执行官却不擅长处理内部冲突。他手下有上百名员工，但公司在基础的数字化转型方面进展缓慢，业务流程和数据管理上缺乏有效的治理。

他没有直接解决这些核心领导层需要承担责任的问题，反而试图通过人工智能来“微管理”一切。有一次，他要求我构建一个复杂的人工智能代理，每天爬取外媒视频平台上的产品测评，转录内容，分析用户情绪，并将其与竞争对手的产品进行交叉比对。当我问及他这样做的初衷时，他最终坦言，他的目标是想以此来评估公关团队的工作表现。

他其实是想通过技术手段，找到一个自动化评估“成功”的方法，因为他还没有投入足够的时间和精力，与团队坐下来，共同明确“成功”究竟意味着什么。这正是“机器人也‘会流泪’”的典型案例。

这个故事告诉我们一个重要的教训：人工智能放大不良流程的效率，与放大良好流程的效率同样高。如果你的数据杂乱无章，团队协作一盘散沙，那么人工智能只会以更快的速度，给你带来不准确的“洞察”。你无法将本应由人承担的责任，通过技术手段实现自动化。我们当然不希望看到这样的结果。

从“AI优先”到“AI准备”：夯实基础才是王道

当前，许多企业都面临着“人工智能优先”的巨大压力。然而，我更倾向于询问客户：你们是否已经做好了“人工智能准备”？“人工智能准备”并非意味着拥有最尖端、最昂贵的技术解决方案，也不是指你如何对外宣称自己使用了人工智能。它更深层次的含义在于，你的企业是否成功地走过了上一轮数字化转型的浪潮。

回顾21世纪10年代，那是云计算普及、异步协作和数据治理的关键时期。如果你的公司至今仍在这些方面挣扎，例如数据依然碎片化，团队无法有效利用基于云的异步系统进行协作，那么坦白说，你可能还没有真正做好迎接人工智能的准备。这是因为人工智能的效能，正是建立在这些基础之上。

为了真正做到“人工智能准备”，我们需要聚焦于业务中两个看似“枯燥”却至关重要的方面：

数据治理与卫生： 人工智能的运作遵循“垃圾进，垃圾出”的原则。这意味着，如果你未能掌握有效的数据管理技能，无法确保输入数据的清洁和规范，那么你的人工智能输出结果，很可能只是一堆“幻觉”，而非有价值的洞察。在中国，很多企业在多年的发展中积累了大量业务数据，但这些数据往往分散在不同的系统、不同的部门，格式不一，甚至存在大量冗余和错误。要让AI发挥作用，第一步就是要投入精力，进行数据清洗、整合和标准化，建立统一的数据字典和管理规范。这需要跨部门的协作和长期的投入，但却是人工智能成功应用不可或缺的基石。
时间投入与学习文化： 你不能指望团队在100%的工作饱和度之外，还能额外抽出时间学习人工智能、构建解决方案。企业必须明确一套关于自我发展的政策和理念，并确保团队成员充分理解。你是否为员工预留了必要的学习时间，让他们掌握新的人工智能技能，参与到人工智能解决方案的构建和创新中去？你们是否已经建立了一套健全的项目管理体系，以便更实际地规划和分配这些时间和资源？许多企业在推行新技术时，往往只看到短期效益，而忽略了员工学习曲线所带来的暂时性“生产力下降”。然而，如果没有为学习和探索创造空间，人工智能的潜力就无法真正被激发。领导者需要认识到，培养学习型组织文化，鼓励员工持续学习和适应新技术，本身就是一项重要的战略投资。

人工智能采纳的经济学：先投入，后产出

社会上，尤其是在中型企业（员工规模在100到500人之间）中，普遍存在一种误解，认为引入人工智能会立竿见影地削减运营成本。然而，现实情况远比这复杂，其结果往往取决于企业的规模和特性：

小型企业： 它们拥有更高的敏捷性，能够快速学习并适应人工智能时代。它们可以相对迅速地采纳新系统，有时甚至能在短时间内完成策略调整。在中国市场，众多初创企业和小型工作室正是凭借这份灵活，得以在人工智能应用中抢占先机。
大型企业： 它们拥有雄厚的资本。可以对人工智能进行大规模的战略性投入，同时承担起业务重组和创新项目带来的巨大成本，而不会影响日常运营。像国内的一些大型科技公司，每年在AI研发上的投入动辄数十亿，甚至上百亿，这正是他们雄厚资本实力的体现。

然而，中型企业却常常陷入一个两难的境地。

它们渴望获得人工智能和自动化带来的诸多益处，却又不得不面对培训成本的增加和日益增长的官僚主义挑战。它们既没有大型企业那般“无限”的预算，也缺乏初创公司的轻巧灵活。

对于任何一家中型企业的领导者而言，最难以接受的现实可能就是：在真正实现成本节约之前，你必须先投入资金。这意味着，你将面对更高的培训开销。在团队适应并信任新的流程、工具以及人工智能思维模式的过程中，生产力可能会出现暂时的下降。你不仅需要时间来构建人工智能流程和工具，还需要时间来验证它们的有效性。

如果你期望人工智能能够带来“立竿见影”的成本节约，那么你很可能会感到失望，甚至可能给自己和同事带来对人工智能的怀疑情绪。新媒网跨境认为，这种长远的战略眼光和对短期波动的承受力，是中型企业成功拥抱人工智能的关键。这就像投入教育一样，不能只看眼前的回报，更要看到未来的潜力。

“验证陷阱”：你是在探寻真相，还是在寻求偏见？

最近，我观察到一个既有趣又令人担忧的现象：人们正在利用人工智能助手来验证自己的偏见，而非挑战它们。这是一种普遍存在的人性弱点，在人工智能的加持下，变得更加显著。

回想过去，当我们在生活和工作中出现分歧时，我们通常需要依靠法律、政策，或者更理想地，通过深入的对话来寻求清晰和共识。然而现在，当人们面临争议时，却常常直接求助于人工智能，试图找到“确凿证据”来证明自己是正确的。这种“即时满足”式的求证方式，对于领导力而言是极其危险的，原因有二：

扼杀情商： 人工智能的即时响应，鼓励我们跳过理解他人视角的“人际工作”。我们不再用心倾听以理解对方的触发点和深层原因，转而寻求数据点来赢得争论。这推动我们走向一个将同事视为交易对象，而非具有情商的平等伙伴的社会。在团队协作日益重要的今天，缺乏同理心和沟通能力，是企业发展的巨大障碍。
提示词偏见真实存在： 人工智能的响应，会受到我们输入信息的影响。如果你在使用人工智能试图赢得一场争论，那么你很可能正在向它提出带有引导性的问题。从本质上讲，你正在构建一台“确认偏误”的机器。人工智能会根据你预设的倾向，给出你想要听到的答案，从而进一步强化你的既有偏见。

如果你还不熟悉什么是“确认偏误”，那么在你将人工智能部署到决策制定过程中之前，学习它应该是一项基础技能。只有充分认识到这种偏误的存在及其影响，我们才能更客观、更批判性地使用人工智能工具，避免陷入自我强化的信息茧房。

转变思维：将人工智能视为“挑战者”，而非“实习生”

那么，我们如何才能避免陷入“验证陷阱”呢？答案在于，我们需要彻底转变思路。

我看到许多建议都主张将人工智能当作“实习生”或“助理”来使用。然而，我认为，人工智能真正的战略价值，在于你将其视为一位导师或一位严苛的评论者。

当我与新客户启动项目时，我会在我使用的人工智能工具中，设置自定义的GPTs或项目。在这些工作空间和工具的指令中，我会向人工智能明确地描述我是谁：我的背景、我的优势，以及最关键的——我的盲点。

我会加入具体的指令，比如：“挑战我的思维。突出我的偏见。告诉我我遗漏了什么。”

我要求它批判我的逻辑。这需要一个根本性的思维转变。你必须足够自信和开放，能够接受一台机器告诉你，你的论点站不住脚，你的事实是错误的，或者你的想法需要进一步完善。

这种做法将人工智能从一个提供便利的工具，转变为一个帮助批判性思维、并揭示你自身偏见的强大利器。它不再是简单地完成你交代的任务，而是主动参与到你的思考过程中，成为一个促使你成长和进步的伙伴。这对于提升领导者的战略决策能力，培养更全面的视角，具有不可估量的价值。

生态效应：选择与协同的智慧

最后，我们必须在选择工具时保持战略性眼光。目前市场上关于哪个平台或模型“最好”的争论不绝于耳，这很容易让我们被“新奇效应”所迷惑，偏离了真正的目标。然而，就效率和人工智能的采纳而言，我们更应该审视自己所处的“生态系统”。

我经常看到团队的工作被各种工具割裂开来：市场部可能在使用某款通用大模型，开发人员又青睐另一款开源模型，而整个公司却都运行在微软365这样的办公套件上。他们常常没有意识到，微软Copilot这类工具就在那里，它已经深度集成到他们现有的数据和流程中，并且提供了独立账户无法比拟的安全性和合规性。这种疏忽往往发生在人们沉溺于人工智能的喧嚣之中时，他们的决策被外部新闻和潮流过度影响，而未能扎根于自身的理念和业务流程。

“数据引力”是真实存在的。简单来说，数据会在它所处的生态系统中产生吸引力，使其更倾向于留在原处并被同生态系统内的工具所利用。

如果你是一家深度绑定谷歌Workspace的机构（使用Chromebook、Pixel设备、Google Drive等），那么Gemini无疑会为你提供最流畅、最无缝的工作流程。这种协同效应能够显著降低迁移成本和学习曲线，提升整体效率。

同样，如果你深耕苹果生态系统，那么Apple Intelligence很可能会成为你的默认选择。苹果一贯强调的用户体验和生态整合，将使其在用户心中占据独特位置。

对于初创公司和追求绩效的团队而言，这一点尤为重要。你肯定不希望你的业务流程碎片化，分散在多个互不关联的人工智能平台之间。你希望构建一个“RAG”（检索增强生成）就绪的系统，让人工智能能够基于你的内部数据进行训练和优化。

要实现这一点，前提是你的企业必须保持清醒的头脑，能够跳出眼前的喧嚣，审视业务的宏观图景以及它如何运作。在选择人工智能工具时，要综合考虑其与现有IT基础设施的兼容性、数据安全性、团队的学习曲线以及长期的发展潜力。这种深思熟虑的决策，才能真正将人工智能的价值最大化。

把握航向，驾驭人工智能的时代巨轮

人工智能，毫无疑问，正带来前所未有的解放。它让我们能够以过去需要数周甚至数月才能实现的效率，将创意和构想付诸实践。然而，我们绝不能利用它来规避那些对公司发展至关重要的战略工作。不要让它成为强化你固有偏见或赢得争论的工具。

相反，我们应该将人工智能视为一位智慧的伙伴，用它来挑战你的思维，加速你的进程，并帮助你实现规模化发展。但这一切的前提是，你必须已经完成了最艰巨的工作——清晰地定义了你真正想要去的“目的地”。

正如美国总统特朗普在其任期内多次强调创新和技术发展对经济的重要性一样，全球各国都在积极推动人工智能的进步。在这样的时代背景下，只有那些真正理解人工智能本质、并能将其融入自身发展战略的企业，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，乘风破浪，驶向成功的彼岸。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/warn-ai-not-savior-mid-firm-lose-money-robot-cry.html