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      老板越迷信AI,公司倒的越快

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      最近,中廠打工人陳默第一次對AI感到了“厭惡”。

      他在一家電商公司工作了五年,主要的工作是運營和策劃,這些年大環境變差了,公司的業績越來越差,老板越來越焦慮,開始不停不停試水新業務,但這些業務并沒有成長起來,三兩月就被砍掉了。

      隨之而來的是周圍的同事主動或被動離職的越來越多,他粗略算了下,和剛來公司時相比,現在的員工人數只剩下不到三分之一了。

      人越來越少,工作的指標沒有下降,工資也沒有上漲,這些陳默都還能接受,但是最近老板對于AI的突然狂熱卻讓他有點受不了。

      也不知道是不是標題黨的公眾號和短視頻看多了,老板突然對于現在市面上的“小龍蝦(openclaw)”類的產品非常上頭,現在滿嘴都是數字員工、skill、agent,要求每一個人都要安裝openclaw,并且讓每個人梳理一下自己手頭的工作“看看哪些可以AI進行自動操作”。



      對于“小龍蝦”,陳默是第一批了解的人之一,在他看來這個工具雖然概念很先進,但是實際上還是需要一定的代碼基礎,對于0基礎的人來說,上手難度并不低,不能直接用于生產環境,他感覺老板的做法太激進了。

      果不其然,周圍的同事從開始安裝的時候就出現各種各樣的BUG,很多問題連技術部門的人也搞不清楚,即便費盡心思的安裝之后,在實際運行中又遇到了各種各樣的問題,工作效率還不如之前。

      一邊要迎合老板的AI焦慮進行折騰,一邊又要手動完成工作,他覺得AI沒有給自己帶來任何便利,反而是增加了許多的負擔。那段時間,辦公室里的氛圍壓抑到極致,有人因為“不會用AI”被約談,有人因為“效率不達標”被扣績效,曾經并肩作戰的團隊,漸漸人心渙散。

      這兩天他看了業績,在老板打雞血的一個月里,公司的GMV同比下滑 20%,消費者差評率也悄悄上升。

      然而朋友圈里,老板依舊每天還在分享著各種AI工具的動態,這些文章的標題充斥著“炸裂”、“驚人”、“最猛”等字樣,仿佛活在與世隔絕的氣泡里。

      01 什么樣的老板會迷信AI?

      過去兩年,中國大量中小企業的老板都經歷了類似的精神洗禮——他們在信息的洪流中被AI的浪潮拍醒,然后就好像突然頓悟,開始瘋狂迷戀上AI。

      “一聽說AI能夠取代人,降低人力成本。每個老板都心動”,某大廠AI工程師艾倫是這一波浪潮的見證者,前一段時間他的一項兼職工作就是幫助許多企業老板安裝openclaw。



      在他眼里,對 AI 最焦慮、最迷信的老板,基本可以歸為兩類。

      第一類,是公司業務門檻低、缺乏核心壁壘的老板,尤其集中在純線上服務行業,比如營銷、廣告、代運營類公司。

      這類業務高度依賴人力堆量,利潤被不斷壓縮。AI 工具出現后,老板們仿佛抓住救命稻草,以為用 AI 換掉人工,就能走出困境。

      “他們天真地以為,裁掉一批人、換上 AI,就能低成本高產出,卻完全忽略了 AI 的學習成本、維護成本,以及人工反復糾錯的隱性成本?!?就像陳默所在的公司,裁了不少人,卻讓留下的員工承擔起 “教 AI 做事”“給 AI 擦屁股” 的額外工作,非但沒有降本增效,反而拖慢效率、消耗士氣。



      第二類老板,他們靠踩中時代風口起家,時代的紅利將他們推上浪尖,最終公司做到一定規模。

      但是風口總會變化的,隨著時代的發展,行業競爭的變化讓原有的業務開始出現衰落,于是這類公司的老板有路徑依賴,開始嘗試各種比較流行的業務和模式“碰運氣”。

      現在風口沒了,于是病急亂投醫,將AI作為救命稻草。“成功了就再茍幾年,不成功反正就隨波逐流?!彼J為,這些老板們的迷信,看似是對新技術的擁抱,實則是對企業問題的逃避。

      這些老板對AI的迷信,主要是心理安慰,背后是企業發展的焦慮和困境,“他們也不知道做什么對,但必須要做點什么”,于是換系統、裁人手,把AI供上神壇再說——至少證明一下自己也與時俱進了。

      02 AI真的能幫他們嗎?

      在艾倫的觀察中,答案是否定的——除了給老板一點心理安慰,或者一個裁員的借口之外,沒有看到任何一個因為引入AI,業務因此好轉的公司。

      “盲從AI實際上是一件風險很大的事兒”,他認為,對AI過于迷信的企業管理者實際上根本沒有建立對AI的完整認知,AI應該做哪些事兒,不應該做哪些事兒沒有弄清楚。

      首先,AI的第一個風險是對于使用它的人有很高的要求,至少比AI要更懂自己所做的工作。

      很多老板以為AI能完全取代人,卻發現,AI生成的內容需要人工反復修正,AI做出的決策需要人工反復校驗,不僅沒有節省時間和成本,反而因為AI,出現了更多錯誤,影響了公司口碑和業務發展。

      他親身經歷的一個案例是,某家律所引入AI助手后,讓它負責初稿合同的起草,結果某份勞動合同里把"甲方有權解除合同"和"乙方有權解除合同"的觸發條件寫反了——類似的誤差在高度標準化的合同里并不罕見,偏偏這類錯誤又極難被非專業人士發現。一旦出問題,損失比節省下來的人力成本大得多。

      實際上是一種自動化的程序,可以模仿表達,卻無法替代人,“它沒有自主思考能力,無法理解復雜的人性,無法應對突發的意外?!?/p>

      其次,濫用AI還有一個比效率問題更隱蔽更致命的問題——商業機密泄露。

      曾經一家做供應鏈的公司的員工,為了減輕工作量,把所有的供應商數據、歷史報價、客戶清單、利潤結構全部導入了某個AI平臺進行分析,工具很好用,效率確實提升了。

      但是幾個月后,這家公司發現,對手經常以異常精準的價格來競爭,每次都比他們低一點點,但是這個數據到底是認為誰泄露的、什么時間泄露,源頭無從查起。比如2023年4月,ChatGPT被曝出泄露用戶的姓名、郵箱、聊天記錄標題及信用卡后四位數字。



      即便 AI 工具本身不主動泄密,一旦平臺存在漏洞,內部數據也可能被黑客竊取。比如央視報道,個別單位因直接使用開源框架建立聯網大模型,導致攻擊者未經授權即可自由訪問內部網絡,從而引發數據泄露和安全風險。

      03 AI不是答案,只是給問題包上了一層殼

      回到問題的本源。企業為什么要用AI?

      陳默的感覺是,AI就像一個游戲“外掛”,它確實能幫助自己在擅長的東西上做的更好,但是距離所謂的“數字員工”還差十萬八千里。

      陳默之前有一個工作習慣是扒商品差評,從中找到商品改進的靈感。有時候他能從用戶的評論里得知一些產品的問題,有時候用戶會提到其他產品的優勢,他可以跟著去挖掘,有時候甚至可以再挖掘新的爆款。他現在讓AI做的是幫自己搜集這些差評,然后進行整理和分類,節省自己的時間。

      這是AI非常擅長做的事兒,但它解決不了企業的根本問題 —— 戰略方向、資源投入、風險判斷,最終都要老板自己拍板。AI 只是工具,不會承擔責任,更不可能為企業兜底。

      “今天你說我們要做A戰略,AI給你一版方案,明天你說要做B戰略,AI也能給你出一版,到底哪個戰略是對的,AI不知道。”

      那些迷信AI的老板,他們看似走在時代的前沿,實際卻走向了岔路,有的人只是為了"找一個能跟投資人講的故事",有的人只是安慰自己的焦慮,"別人都在用,我不用會落后"。

      但AI從來不是答案,它只是給原本就千瘡百孔的問題,又包了一層華麗的殼。當外殼褪去,那些被回避的問題、被忽視的短板,只會以更猛烈的方式爆發。

      而那些迷信AI的老板,最終只會親手把自己的公司推向深淵。

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