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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


刘润:AI是不是好员工,取决于你是不是好老板

发布日期:2025-04-01 12:57:33 浏览次数: 1565 作者:刘润
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AI的潜力取决于你的管理智慧,让AI成为得力助手。

核心内容:
1. AI作为“数字员工”的角色转变
2. 因材施用:发挥AI的长处
3. “管理AI”的实用招数分享

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

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你有没有过这种经历?
深夜加班,屏幕前的你眼睛酸涩,打开ChatGPT,输入:“帮我写一份人工智能行业分析报告”,内心默默憧憬着一秒钟变身麦肯锡咨询的奇迹。
然后...当结果呈现在眼前,你的表情从期待变成困惑,最后凝固为失望——充斥着陈词滥调的“报告”像是高中生应付作业的水文,没有一丝洞见,更别提能用的数据与观点。
“AI,不过如此。”你关掉窗口,咬牙继续熬夜。
但等等,这场景是不是有点似曾相识?让我跟你分享个故事。
张总对新来的助理小王说:“帮我做份客户分析。”小王满口答应,热情洋溢地工作一整天,最后交出一份...完全不是张总想要的东西。
张总心里一定会想:现在的年轻人怎么这么不靠谱?
但你想过吗?真正的问题其实是:张总,你为什么对一个刚入职的员工只用一句话交代任务,却期待他能读懂你的心?
前几天我突然冒出一个想法,这个想法可能会改变你看待AI的方式:你不是AI的用户,你是AI的老板。这句话听起来平淡无奇,但仔细想想,是不是如同醍醐灌顶的惊雷?
不是“用AI”,而是“雇了一个叫AI的员工”。想象一下,这个员工智商130,记忆力惊人,学习速度飞快,但有时还像个刚入职的新人,需要你的指导。它的优点非常突出,缺点也同样明显。
当你把AI视为工具时,你会对它的局限性感到失望;但当你把它视为团队成员时,你会开始思考如何更好地引导和利用它。
相信我,理解这一点,你的AI使用效率将提升10倍。让我来给你分享三个实用的“管理AI”招数。

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图片因材施用:别埋怨千里马跑不快,要懂得给它松正确的缰绳

“这个AI总是生成偏见内容,那个AI画的手指永远有问题,还有一个语法错误百出...简直是半成品,AI革命还早着呢!”——是不是常听到身边的人这样抱怨?
李总(我一个朋友)尝试用AI制作培训课程,试了五六个工具后彻底放弃,重新找真人录制。当我问他为何不继续尝试时,他不耐烦地回答:“太多缺陷,不可用。”
有趣的是,李总公司里14名员工中,没有一个是完美的。
他的金牌销售每周迟到三次但成单率全公司最高;设计师性格孤僻却创意无人能及;技术总监代码能力一流但沟通困难...
李总从不因员工的短板解雇他们,却因AI的不完美就全盘否定。看到这种双标了吗?
用AI就像用人,没有完美的工具,只有合适的管理。
AI不是万能的工具,而是有特长的员工。关键不在于找到完美的AI,而在于学会用它的长处。
说实话,我已不再把自己看作AI的用户,而是将AI视为我的“数字员工团队”,每个成员各有所长:
DeepResearch像个研究癖的“老学究”。给它一个命题,它能钻研出两万字的报告,每个数据都有出处。它的好奇心和探究精神让我甘愿每月支付200美元“工资”。
(说出这个数字时我都有点肉疼,但谁让它真的值这个价呢?)
而Google的Gemini就像那种全才“应届生”,理解力超强,上下文窗口大得惊人。前几天我把一份长达三小时的访谈记录整个扔给它,只说:“提炼关键见解,做成演讲框架。”几秒钟后,一个层次分明的纲要出现在我面前。这种整合能力,简直让人叹为观止。
有个有趣的现象:如果让DeepResearch处理访谈记录,它会深入到最细微的细节无法自拔;让Gemini去做市场调研,又因无法查询实时数据而显得肤浅。
每个AI都有自己的“特长档案”,了解它们就像了解你的团队成员。
这让我想起小时候听过的寓言:大象无法爬树,猴子不能游泳,判断一个动物的能力,要看它在合适的环境中能做什么。
工具是被动的,管理是主动的。工具有固定功能限制,而管理则关注如何在现有条件下最大化效果。
优秀的管理者不会让鱼儿爬树,也不会让猴子潜水。他们懂得将每个人放在最适合的位置。
用AI也是一样:了解它的特长,给它合适的任务,才能获得最佳结果。
不是AI不够好,而是你没有把它放在正确的位置。

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有效指令:别指望它读心术,没有哪个员工天生会猜你心思

让我给你讲个我亲眼所见的故事:一位部门经理王总对刚毕业的实习生说:“下周要给客户做汇报,你帮忙准备个材料。”
周末,实习生熬夜赶工,周一自信满满地交付。
王总一看,脸色立刻变了:“这完全不是我要的!我需要的是行业数据,不是产品介绍!”
实习生委屈地说:“但您只说'准备材料'啊...”
这剧情是不是很熟悉?场景切换。
你对ChatGPT说:“给我写个美团的商业分析。”
然后对结果同样失望透顶。
问题出在哪里?不是实习生能力不行,也不是AI不够智能,而是沟通方式有问题。
想一想,当你只说“准备材料”或“写个分析”时,你是否忘了说明:
  • 这个分析的目的是什么?
  • 目标受众是谁?
  • 需要什么格式和长度?
  • 重点关注哪些方面?
  • 有哪些参考资料可用?
当我们对人类员工需要详细沟通时,为什么对AI只用一句话就期待完美结果呢?
清晰的指令胜过模糊的期待,这对人类和AI都一样。
好的老板不是期待员工读心,而是学会清晰表达。跟AI沟通也是如此。
上周我需要一份关于数字人行业的分析。这次我没有简单地说“给我分析数字人行业”,而是这样“交代任务”:
“请帮我分析数字人行业的发展现状和趋势,包含:1)中国与海外技术路线对比;2)客服、教育、营销等主要应用场景分析;3)近两年在生成质量、实时性和交互能力上的技术突破;4)主要玩家及融资情况;5)用户接受度变化。如有可能,请结合案例并给出未来1-3年预测。”
结果呢?我得到了一份有深度、有结构的分析,90%内容可直接使用,只需核实少量数据。
它还主动提出了我没想到的视角,如数字人伦理问题和隐私保护趋势。就像一个优秀员工不仅完成任务,还提供额外价值。
你的提问决定了AI的上限,而AI的能力决定了回答的下限。 这句话道出了使用AI的精髓。
清晰的指令是优质输出的前提,这一点对人类和AI都适用。
你可能会说:“问题是我自己也不太清楚要什么啊!”
这恰恰点出了核心:无论是管理人还是使用AI,如果连你自己都不清楚想要什么,又怎能期待对方准确交付?
不过别担心,解决方法很简单:当你不确定需求时,可以进行对话式梳理。比如:“我需要关于数字货币的分析,但不确定应该包含哪些方面。你能提建议帮我明确需求吗?”
通过这种方式,AI就像一个经验丰富的团队成员,帮你一步步厘清思路,最终得到满意结果。
与其抱怨AI不懂你,不如学会表达得更清晰。模糊的需求只会带来模糊的结果。
不要期待AI能读懂你的心,而要学会表达你的需求。

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人才迭代:AI部门也要末位淘汰,今天的明星可能是明天的咸鱼

想象一下:某公司用了五年同一套销售话术,从未更新;研发团队对行业新技术视而不见;市场部门的推广方式停留在2015年...
你能猜到这家公司的结局吗?
在管理中,我们都明白“优胜劣汰”的重要性。那么,我们使用AI的方式,是否也该与时俱进?
先坦白一下,我自己的AI“用工史”就是一部“不断优化团队”的记录:
2023年5月,我被GPT-4震撼到了,二话不说“雇佣”了它(月薪20美元)。就像发现了一个天才应届生,迫不及待想要录用。
然后Claude出现了,它的文字组织能力简直惊为天人,写出的内容如行云流水。经过几轮“”后,我把GPT-4“调岗”,将主要写作任务交给了Claude。
后来我又“招聘”了全能型助手Monica,它像个多面手,什么都能做一点。虽然不精通任何领域,但在处理日常琐事时特别方便。
再之后,DeepResearch的深度研究能力让我惊艳不已。想象一下,一位研究员可以在几分钟内生成包含上百个数据点、全部有源可查的详尽报告!尽管“薪资”不菲(月薪200美元),但考虑到它能替代至少10小时的人工研究,这个“投资”非常值得。
(老实说,每次付款时我都在心里嘀咕:这AI“员工”工资不菲,它最好给我创造超额价值...)
最近,Google的Gemini 2.5测试版再次让我感受到了技术进步的魅力,智商测试达到130,超越绝大多数人类。目前它还是“实习期”(免费),但潜力无限。
AI工具的升级速度远超人类,你的最爱可能三个月后就过时了。这个现实很残酷,但也正是机会所在。
这就像不断优化你的团队:新人加入,老将调整,始终保持最佳阵容。
通过这种“管理思维”而非“工具思维”的转变,我甚至给AI们分配了不同“职位”:GPT-4是创意总监,Claude是文案主管,Gemini是研究分析师,DeepResearch是首席研究官,Monica是全能助理,Perplexity是资料专员。
这样,每次遇到任务,我不再是茫然地选择一款AI,而是思考:“这项工作该交给哪位数字员工完成最合适?”
AI不是单一工具,而是一个需要精心组建的数字化团队。把这句话记在心里,你会发现AI使用的新境界。
AI工具的迭代速度比人类职场发展快十倍。如果你不保持尝试新工具的习惯,很快就会被那些懂得“组建最强AI团队”的人远远甩在后面。
不要只用一款AI,而要组建自己的“AI员工团队”,让它们彼此竞争,优胜劣汰。
特别是在2025年这个AI爆发的时代,几乎每周都有新模型问世,每次更新都可能带来显著提升。
给你打个比方:假如你在2007年买了一部iPhone,但之后的十几年都没有更换,现在你还会觉得它好用吗?
AI工具也是如此,三个月前的“最强AI”可能已经落后于今天的新秀。
在AI的世界里,忠诚可能是种负担,而持续尝鲜才是王道。 我们对工具没有感情债,只有效率与价值。
永远保持开放心态,让最优秀的AI为你所用。

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写在最后:千里马已经到来,但你准备好当伯乐了吗?
我们常说“千里马常有,而伯乐不常有”。
在这个AI爆发的时代,我们需要的不只是更好的AI,还需要成为数字时代的“伯乐”——那些能够发现、培养和引导AI潜能的人。
AI不是工具,而是智能的协作者。你不是它的用户,你是它的管理者。
当你开始把AI当作员工而非工具时,你的思路会从“这个AI能做什么”转变为“我如何才能让这个AI为我所用”。你会更注重沟通、更清楚地表达需求、更善于发挥其长处、更有耐心地指导其成长。
真正的AI革命不是技术的突破,而是人类思维方式的转变。
因材施用。有效指令。人才迭代。 这就是管理AI的三大法宝。
想想看,几千年前,人类驯服马匹的过程。一开始,马是难以控制的野兽;后来,人们学会了了解马的特性,与马建立沟通,最终马成为人类最重要的伙伴,甚至改变了文明进程。
今天的AI,就是数字时代的“千里马”。
下次当你对着AI感到失望时,问问自己:是AI不够好,还是我没能成为一个好的“AI伯乐”?
因为在这个充满变数的AI时代,唯一确定的是:好的老板,永远比好的工具更重要。
把AI当成工具,它就只是工具;把AI当成员工,它就有机会成为伙伴。而这个选择,完全在你手中。

哦对了,最后打个小广告。最近,我正在招聘AI助理,具体的岗位要求,可以看今天的次条文章。

如果你也热爱AI、相信AI终能改变世界,欢迎加入我们,一起进化。


P.S.
人工智能的领域里,每天都在发生着大量的变化。
这种剧烈的变化,也让很多人感受到了迷茫和焦虑。
这么多的工具,我到底该用哪个?
我是不是应该找个地方,专门去学一学?
都说要拥抱人工智能,但到底要怎么拥抱?
浪潮之下,企业又该如何适应、调整,甚至转型?
……
很多人相信,人工智能是未来。却不知道,该如何拥抱这个未来。
很多人认为,人工智能是机会。却不知道,如何才能不错过机会。
所以今年,我和我的团队,也正式推出了,2025“进化的力量·刘润年中大课”。
6月7日,在上海影城,我会用一天的时间,和你好好聊聊你所关心的,有关人工智能的问题,为你呈上一部“人工智能浪潮下的商业大片”,帮助你理解正在发生的剧变,找到未来的潜在机会。
不做现场直播。也不做事后回放。就让我与你,独家分享。
现在,请允许我诚挚地邀请你,共赴这部商业大片。
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我相信,真实的商业世界,就像电影一样精彩。不。真实的商业世界,比电影更加精彩。


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