Daniel Miessler认为:“并不是公司不想用 AI,而是它们根本用不了。人们对 AI 无法实现预期效果的大部分沮丧,本质上源于他们无法清晰描述自己到底想要什么。”
下面是对该主题的思考:
1、AI 的本质是执行。没有清晰的意图,再强的模型也无能为力。
2、一家靠谱的公司,能在 30 秒内回答——为谁解决什么问题、方案胜在哪里、阶段目标是什么、量化指标是什么、谁负责、花了多少钱。
3、衰落的公司,每个季度都在重定战略。走进这种公司,问一句:“请描述一下你们的目标、战略、痛点、流程。”得到的,通常是茫然的脸。
4、Karpathy说:提示词就是规格说明(spec)。规格模糊,输出必然模糊。瓶颈不在模型里,在你脑子里。未来大量的代码会由 AI 写,但前提是有人能把“要写什么”说清楚。
5、名为“参差前沿”的研究发现:AI 在企业中的收益极不均匀,差距并不来自模型,而来自使用者对自身工作的理解程度。
6、AI 时代真正的杠杆,属于那些清楚自己在做什么的小团队;现在一两个人,就能撬动过去一整个部门的产能。
7、清晰思考比聪明更重要,“问出更好问题”的能力比“得到更好答案”的能力更重要。
8、有个比喻:AI 是 Copilot,不是 Autopilot——它需要一个知道自己要飞向哪里的飞行员。
那么,应该如何行动?
一、停止问“AI 能为我做什么”。换个问法:“我的公司,是否处于一种 AI 能帮上忙的状态?”
二、如果不是,就以最快的速度——调整到那种状态。
三、用3页纸说清楚自己。一页讲业务(为谁、解决什么、凭什么赢),一页讲流程(关键工作流、瓶颈、负责人),一页讲指标(季度目标、当前数字、距离差多远)。
四、AI入场券不是预算、不是算力、不是人才。入场券是——你能否清晰地说出,自己到底想要什么。
五、如果说不清楚,把 AI 当苏格拉底,让它对你提问,一步一步捋清。没准儿AI帮你解决了隐藏已久的战略混乱。
六、从“AI 战略”切换到“AI 楔子”。不要做“AI 全公司战略”,挑 1-2 个最具体的瓶颈,用 AI 撬开。
七、重做关键工作流,而不是修补它们。把核心工作流(客服、研究、销售线索处理……)当作“AI-Native”重写一遍。
一句话:清晰比聪明更重要。

麦享科技






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