老板越迷信AI，公司倒的越快

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(huán)境變差了，公司的業(yè)績越來越差，老板越來越焦慮，開始不停不停試水新業(yè)務，但這些業(yè)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(xiàn)在的員工人數(shù)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(xiàn)在市面上的“小龍蝦（openclaw）”類的產(chǎn)品非常上頭，現(xiàn)在滿嘴都是數(shù)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(chǎn)環(huán)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(xiàn)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(jīng)并肩作戰(zhàn)的團隊，漸漸人心渙散。

這兩天他看了業(yè)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(tài)，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(yè)的老板都經(jīng)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(yè)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(yè)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(yè)，比如營銷、廣告、代運營類公司。

這類業(yè)務高度依賴人力堆量，利潤被不斷壓縮。AI 工具出現(xiàn)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(chǎn)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(guī)模。

但是風口總會變化的，隨著時代的發(fā)展，行業(yè)競爭的變化讓原有的業(yè)務開始出現(xiàn)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(yè)務和模式“碰運氣”。

現(xiàn)在風口沒了，于是病急亂投醫(yī)，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。”他認為，這些老板們的迷信，看似是對新技術的擁抱，實則是對企業(yè)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(yè)發(fā)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(tǒng)、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(yè)務因此好轉(zhuǎn)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(yè)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(fā)現(xiàn)，AI生成的內(nèi)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(jié)省時間和成本，反而因為AI，出現(xiàn)了更多錯誤，影響了公司口碑和業(yè)務發(fā)展。

他親身經(jīng)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(fā)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(yè)人士發(fā)現(xiàn)。一旦出問題，損失比節(jié)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(fā)的意外。”

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(yè)機密泄露。

曾經(jīng)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(shù)據(jù)、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(fā)現(xiàn)，對手經(jīng)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(shù)據(jù)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(shù)字。

即便 AI 工具本身不主動泄密，一旦平臺存在漏洞，內(nèi)部數(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)大模型，導致攻擊者未經(jīng)授權即可自由訪問內(nèi)部網(wǎng)絡，從而引發(fā)數(shù)據(jù)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(yè)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(shù)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(chǎn)品的問題，有時候用戶會提到其他產(chǎn)品的優(yōu)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(xiàn)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(jié)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(yè)的根本問題 —— 戰(zhàn)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(yè)兜底。

“今天你說我們要做A戰(zhàn)略，AI給你一版方案，明天你說要做B戰(zhàn)略，AI也能給你出一版，到底哪個戰(zhàn)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(fā)。

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。