本文來自微信公眾號： 小蓋fun ，作者：小蓋

這兩天密集見了不少大廠朋友、獵頭和投資人，收獲特別大。以后準備每個季度專門抽兩天時間，跟不同圈子的人聊聊。

平時埋頭工作，還是很容易慢慢陷入到自己的信息繭房里。下面是這兩天的一些筆記。

1、這源自一個獵頭朋友的洞察。他說，整個行業(yè)現(xiàn)在真正缺的，是把AI變成實際生產(chǎn)力的人。會用WorkBuddy、ChatGPT、各種Agent，很快就不算什么特別有價值的能力了，因為這些工具會越來越簡單，人人都會用。

真正拉開差距的仍然是業(yè)務理解和判斷能力。比如面對一個業(yè)務問題，能不能搞清楚問題卡在哪里，哪些環(huán)節(jié)可以重新設(shè)計，然后把整個流程跑通，交付一個真正有用的結(jié)果。

所以未來很多崗位的分水嶺，根本不在執(zhí)行能力上。只會按部就班完成任務的人，價值感還是很容易被AI壓縮。

2、無論大公司還是小公司，現(xiàn)在都越來越追求人才密度。

以前一個團隊里，有幾個特別厲害的人，再搭配一些普通執(zhí)行者，也能運轉(zhuǎn)。但AI出來以后，這種結(jié)構(gòu)確實在快速變化。

一個能力80分甚至90分的人，配上好的AI工具，能覆蓋的工作范圍會迅速變大。舉個例子，以前需要產(chǎn)品、研發(fā)、運營幾個人一起完成的事情，現(xiàn)在一個能力比較強的人，自己就能先跑出一個七八十分的版本。

這時候60分和90分的人之間，差距就不只是30分了。高手借助AI放大自己的能力，能力一般的人，原來賴以存在的執(zhí)行工作又恰恰最容易被AI接過去。所以以后好公司可能會越來越傾向于少招人。一個崗位寧愿空半年，也不愿意為了把HC填滿，隨便找一個差不多的人。

3、一個做管理的朋友，之前每天差不多80%的時間都在開會、協(xié)調(diào)、溝通。最近因為一些變化，重新回到半一線狀態(tài)，開始自己做產(chǎn)品、寫東西、解決具體問題。他說最大的感受是整個人突然重新有了創(chuàng)造的快樂。

這讓我越來越覺得，這個時代純管理崗的風險很大。一個管理者如果離開了組織和頭銜以后，自己已經(jīng)不會做任何具體事情，競爭力會越來越弱。反過來，一個人如果還保持好奇心，愿意自己下場做東西，現(xiàn)在可能真的是一個特別好的時代。

4、跟幾個朋友聊選人的邏輯，我越來越認同一句話：篩選遠遠大于培訓。過去很容易有一種想法，覺得這個人能力差一點沒關(guān)系，態(tài)度好就行，慢慢教。

后來會發(fā)現(xiàn)，一個人的思維方式、責任感、做事情的標準，改變起來非常困難。

尤其是成年人。一個人如果習慣了等靠要，很難靠幾次培訓讓他變成一個主動發(fā)現(xiàn)問題的人。所以無論是招普通員工，還是找合伙人，前面的判斷特別重要。

發(fā)現(xiàn)不合適，盡快say no，這樣雙方成本都更低。很多管理問題，表面上看是在討論怎么帶人，往前追一步，其實是當初選錯了人。這話絕對是真理。

5、AI越來越強以后，我反而越來越覺得審美和價值判斷特別重要。以前一個人做不出好東西，可能是能力不夠。現(xiàn)在很多時候能力已經(jīng)不是瓶頸了，真正的問題變成了，知不知道什么是好的東西。

AI一次可以給十幾個方案。如果自己沒有判斷標準，這十幾個方案其實沒有太大區(qū)別，最后只能挑一個看起來最順眼的。

我想起呼蘭之前的觀點，他說接觸一個新領(lǐng)域，最重要的是先去建立審美。先大量看這個領(lǐng)域里真正好的東西，搞明白高手為什么這么做，什么算好，什么只是看起來熱鬧。有了坐標之后再去模仿，慢慢形成自己的東西。

6、吳軍在一個訪談里說，懂行的人駕馭AI，不懂行的人依賴AI。

很多人覺得AI越來越強以后，自己就不用懂那么多了。領(lǐng)導給一個需求，交給AI，AI給答案，再交給領(lǐng)導，好像就能完成工作。

但仔細想想這個角色其實非常危險。因為這只是在領(lǐng)導和AI之間做了一層轉(zhuǎn)發(fā)，既不清楚領(lǐng)導真正想解決什么，也判斷不了AI給的答案對不對。

只要模型再往前走一步，這層人很容易就沒有存在的必要了。所以AI越強，越不能放棄對專業(yè)本身的理解。懂得越深，越知道怎么問、怎么判斷、什么時候該信AI、什么時候該懷疑它。

這樣AI才真正成為杠桿。

7、關(guān)于AI取代工作的焦慮，很多人其實是在消極面對。真正值得擔心的可能不是某一天突然被AI替代，而是在未來五年、十年里，明明已經(jīng)看見工作方式在變，自己卻一直沒有變。

歷史上的技術(shù)革命基本也是這樣。很少有人昨天還工作正常，第二天整個職業(yè)突然消失。真正被淘汰的人，往往有很長的調(diào)整時間，只是這段時間里一直沒有做出調(diào)整。

8、一個投資人跟我講了一個區(qū)分能動性高低的框架，特別有意思。

能動性低的人，總希望行動之前把問題全部想清楚。這件事情成功概率多大？最優(yōu)路徑是什么？失敗怎么辦？能不能先給一個完整答案，再決定要不要開始。

但很多事情根本沒有完整答案。只有真的做了第一步，現(xiàn)實世界才會給新的信息，然后才能決定第二步怎么走。

高能動性的人看待行動完全不同。第一步本身就是用來獲取信息的。先做一個版本，先發(fā)出去，先找人聊，先試著賣，拿到真實反饋再調(diào)整。

AI對這種人的價值非常大。過去一次試錯可能要一周，現(xiàn)在一天可以跑很多輪。一個本來就愿意行動的人，迭代速度會變得非常夸張。但一個人如果始終坐在那里，想靠思考把所有不確定性消滅掉，AI給再多答案也沒什么用。現(xiàn)實世界的反饋，沒法被提示詞替代。

9、人真的是環(huán)境的反應器。一個朋友前半年跳槽到一家AI公司，幾個月沒見，這次再聊的時候，非常明顯地感覺到他整個人的狀態(tài)都變了。

說話的方式、關(guān)注的問題、每天學的東西，跟之前完全不一樣。

我們很容易低估環(huán)境的影響。總覺得自己是獨立思考的，但實際上每天和什么人待在一起，大家討論什么問題，周圍人的工作標準是什么，會一點點改變對正常的理解。

身邊所有人都覺得一天做完一件事已經(jīng)很快，慢慢也會接受這個速度。身邊的人每天都在試新工具、做新東西，也很難完全無動于衷。

有條件的話，盡量讓自己待在一個好的環(huán)境里。環(huán)境沒法直接把一個人變優(yōu)秀，但它會不斷告訴人什么叫正常。這個正常的標準特別重要。

10、日常工作里，可以刻意訓練自己追求又快又好。

以前經(jīng)常覺得，不著急的事情就慢慢做，反正時間還早。但最近越來越覺得，即使沒有外部deadline，也可以主動給自己設(shè)一個。

比如原來一天能做完的事情，試試看兩個小時能不能完成，而且質(zhì)量不能明顯下降。一旦目標變成又快又好，就會被迫重新思考工作方式。哪些步驟其實沒必要，哪些事情可以交給AI，什么時候最容易被打斷，什么事情必須集中精力一次做完。

很多效率問題并不是能力問題，只是以前從來沒有要求自己足夠快。

速度本身也是一種訓練。一個人開始習慣快速完成、快速反饋、快速迭代以后，單位時間獲得的經(jīng)驗也會更多，最后又會反過來讓質(zhì)量繼續(xù)提高。