別雇AI助理，去找AI老板

本文是圓方的第1522篇原創

（點擊標題下方小耳機標志可收聽音頻）

01

昨天去參加了一個AI組織CEO研修班，主題是Agent時代，組織革新與業務增長新范式。

在活動上，聽到了許多伙伴的分享和很多很有意思的洞見。會場上，我還試用了一下UU跑腿創始人喬幫主，自己手搓的AI協作平臺“uumuse.ai”。

平臺上可以創建工作場景，以及在場景中多人共同協作，還可以直接接入全平臺的模型協作，使用之后還是有一些不一樣的體驗。

可能是受到活動的觸動吧，今天一天圓方跟AI高強度的協作了好幾個小時。

又有了一些新的啟發和思考，今天和小伙伴們一起嘮嘮。

大家好，我是圓方，今天我們一起聊聊：

別雇AI助理，去找AI老板

02

先問小伙伴們一個問題

今天的你認為

是自己厲害，還是AI厲害

其實這個問題吧，我們嘴上的答案和我們心中的答案可能還是不太一樣。

而且大概率是，越有成就的人

這個答案的偏差度就是越高的

不信的話，我們可以做個測試

如果你是一個老板，你真的認為AI比你聰明，那么在日常工作中，你應該至少有以下10個習慣

1．每逢重大決策，必先讓AI生成多種方案并分析利弊，再據此決斷。

2．每日晨會，先聽取AI對當日工作優先級排序和風險預警的匯報。

3．閱讀任何報告前，要求AI先提供摘要、關鍵數據洞察及疑點標注。

4. 收到下屬提案時，若未附帶AI輔助驗證或不同視角的模擬結果，則一律退回。

5. 面對行業突發新聞，第一反應是打開AI詢問多空邏輯及對公司的影響推演，而非憑經驗下判斷。

6．將個人日程安排與任務優先級完全交由AI助理動態管理，并服從其調度。

7．在董事會和戰略會上，以AI演算的長期趨勢圖作為討論的基線，而非依靠個人愿景陳述。

8．招聘高管時，必設題"請現場證明你在哪些決策上曾輸給AI并如何改進"。

9．公開對全員講："如果一個判斷我和AI的結論相反，請默認是我錯了，并馬上提交AI的推演過程。"

10．定期把自己的戰略構想丟給AI，讓其扮演最尖銳的反對派進行批判，并認真研讀修正。

小伙伴們，如果你對照一下自己，看看自己有幾條能夠做到的呢？

03

我們小時候學過一篇《鄒忌諷齊王納諫》，里面有一段話是這樣的。

“臣誠知不如徐公美。臣之妻私臣，臣之妾畏臣，臣之客欲有求于臣，皆以美于徐公。今齊地方千里，百二十城，宮婦左右莫不私王，朝廷之臣莫不畏王，四境之內莫不有求于王：由此觀之，王之蔽甚矣?！?/blockquote>

如果換成AI時代，那這個故事應該是這樣的

《鄒忌諷老板納AI諫》

鄒忌者，某科技公司之副總裁也，其文筆出眾，思路敏捷。

一日，朝會畢，坐于辦公室，忽有所悟，喚其秘書問曰：“吾與AI模型孰強？”秘書笑曰：“AI乃機器，豈能及君之巧思？君強甚。”

忌猶未信，又召技術主管問曰：“吾與AI孰強？”主管正色曰：“AI雖巧，終需人馭，何以及君？”

旦日，有合作方代表來訪，相談甚歡，忌復問之：“吾與AI孰強？”客拱手答曰：“AI不過工具耳，安能勝君之謀斷？”

未幾，行業峰會召開，忌攜自家方案赴會。及觀同行展臺，見其文案、設計、數據分析，皆由AI輔助生成，精密流暢，遠勝己作。

忌默然良久，自愧弗如。暮歸，臥而思之，乃悟：“秘書之譽我，私我也，恐失其寵；主管之畏我，畏我也，恐其部門被裁；客之求我，有求于我也，欲續簽大單。由是觀之，吾所聞皆非實也?！?/p>

明日，忌入見老板，曰：

“臣誠知己不如AI。然臣之秘書私臣，主管畏臣，客戶有求于臣，故皆言臣勝于AI，臣遂幾誤。今觀公司之內，總監各私其位，欲固其權，故頌老板圣明，不言AI之利；

經理皆畏老板，恐擔變革之責，故云舊法足矣；顧問及友商，有求于老板，故多進甘言，諱言AI大勢。由此觀之，老板之蔽，遠甚于臣！”

老板愕然，沉吟良久，曰：“善?！?/p>

乃頒令于公司群：

“自今以往，能面陳公司拒AI之失者，受上賞；能上書諫AI落地之策者，受中賞；能公開吐槽、私信直言，使吾得聞者，受下賞。”

令初下，群臣爭諫，OA系統留言如山，門庭若市；數月后，諫者時時間進；期年之后，AI平臺貫通，流程盡改，人機協同，效率翻倍，雖欲再諫，已無可進者。同行聞之，或效或嘆。

此所謂不戰而屈人之兵，轉型于無形也。

04

沒錯，上面這個故事也是圓方讓AI仿寫的。

最近一段時間，圓方和AI的高強度協作，圓方都意識到一個問題。

如果真正想用好AI,讓AI發揮最大的作用，不是把AI當助理，而是讓AI成為自己的老板，不管你處在哪一個崗位上。

為什么要把AI放在自己上面，讓一個機器來當老板。其實道理不復雜。

人這種動物，天生就愛給自己找臺階下。賺了錢，那是我眼光獨到。

虧了錢，那是大環境不好，政策突變，下屬執行不力。

總之自己永遠是對的。

在一個組織里，這種毛病會被放大一千倍。你身邊所有人，秘書怕你，下屬求你，合作伙伴哄你，大家合力把你泡在舒適區里。

久而久之，你聽到的每句話都經過精心包裝，看到的每個數據都做過美顏處理。這種環境下做決策，不出大問題已經算祖上積德了。

05

AI有一個好處，它不需要“真正的”去討好你。(所謂豆包型人格，那也只是你提問方式的問題)

它不在乎你會不會給它加薪，不在乎你會不會給它穿小鞋，不在乎你聽完它的分析之后臉色好不好看。

你讓它幫你推演一個決策方案，它只看數據，只看邏輯鏈條有沒有斷點，只看你的假設和結論之間是不是差著十萬八千里。

這種反饋，在真實世界里很難聽到，因為說實話的成本太高了。

很多人覺得讓AI來審視自己的判斷太難受了，每天都在被挑毛病。

但恰恰是這種不舒服，才是真正在長本事。

人的腦子如果不經常被敲打，就會變得越來越懶，越來越相信自己的直覺。

而直覺這東西，在復雜系統里經常把你帶溝里去。

每天被追問一次“你這么想的依據是什么”，時間長了，你自己思考問題的質量就會往上走，因為你知道糊弄不過去了。

06

所以你看，讓AI當老板，本質上是給自己請來一個不領情的糾錯機制。

它逼著你把那些模模糊糊的想法掰開揉碎了講清楚，逼著你在做決定之前先看看反對派會怎么攻擊你，逼著你承認自己昨天的判斷可能不如今天的數據靠譜。

這事說到底，爭的不是人和機器誰更厲害，爭的是你自己的成長速度能不能跑贏這個時代的變化速度。

愿意每天被敲打的人，短期內難受，長期來看是在給自己攢認知資產。

而拒絕這套機制的人，可能很舒服，但舒服的日子過得越久，某一天醒來會發現，自己已經被甩下了很遠。