AGI倒計時1000天，CEO該如何穿透AI煉獄？

作者｜于向南

出品｜虎嗅智庫

頭圖｜AI生成

"AGI三年后就到，而多數CEO還在用‘自動化當前手動任務’這種過時的思維，浪費最后的機會。"

Danilo McGarry坐在屏幕另一端，語氣平靜得像是在解構一個舊時代的零件。

作為管理過3500名“數字員工”、為花旗和聯合健康創造了20億美元可衡量價值的頂級專家，Danilo身上有一種典型的實戰派氣質：他厭惡幻覺，卻對未來抱有近乎殘酷的坦誠。

在他看來，當下的商業世界正處于一種怪誕的失重狀態。

人類歷史上第一次出現了技術遠遠領先于人類想象力的時刻。當OpenAI的“奧特曼們”在談論改變物種命運時，全球500強的CEO們卻在“AI煉獄”里打轉——他們一方面在高管會議上夸大成就，試圖撫平股東的焦慮；另一方面，卻在用最先進的引擎推動最破舊的馬車，重復著五年前的無聊工作。

“距離AGI（通用人工智能）實現只有不到1000天了，這是百分之百確定的。”Danilo對我說，“如果你現在還沒開始重新配置你的公司，那你已經不在幸存名單上了。”

這種急迫感穿透了時差和屏幕。盡管出于保密限制，此次對話，Danilo無法向我們拆解每一個具體的客戶案例，但他給出了一套更有野心的東西——一套旨在幫企業穿透幻覺、在超級智能降臨前搶回“解釋權”的底層邏輯。

以下是這場歷時90分鐘的對話精華。

Danilo McGarry，MSN (微軟) 全球10大AI領袖，曾擔任聯合健康集團 (UnitedHealth Group,
Fortune 5) 及花旗銀行 (Citi) 的 AI 負責人

01.泡沫中的“集體裝睡”

虎嗅智庫：你最近在多個場合提到“人工智能泡沫”。作為身處其中的人，你看到的泡沫和大家討論的有什么不同？

Danilo McGarry：當下的泡沫是由三個維度的“夸大”共同撐起來的。

首先，所有的股東都在向高管施壓，要求更多地使用AI，且必須看到AI成果。于是，每一家公司、每一個競爭對手都在夸大自身的AI成就。其次，AI公司為了獲取關注和資金，也在不斷拔高產品預期。

最讓我感到失望的是，即便在全球500強企業內部，領導者們也缺乏想象力。這是人類歷史上第一次，技術走在了人類前面，但大家并沒有利用超級智能去做偉大的事，而是在重復五年前那些無趣的任務。大家都在假裝很忙，假裝在創新，但這更像是一場集體的“裝睡”。

虎嗅智庫：你如何評價中國在這場“裝睡”競賽中的位置？

Danilo McGarry：我看到了非常明顯的錯位。美國擁有更強的底層模型，那是“大腦”；但中國在AI創新的應用層展示了驚人的力量，他們能做到極速部署。這種“大腦”與“執行力”的較量，決定了誰能先走出實驗室。

但無論在哪里，最大的共性問題是——大多數公司只是讓AI在零散的地方發生，甚至包括地球上最聰明的一些公司。

02.AI策略：像對待“投后管理”一樣對待項目

虎嗅智庫：這種“零散的發生”是因為沒有策略嗎？

Danilo McGarry：沒錯，是毫無策略。很多CEO覺得買個工具、招幾個博士就是AI轉型了。

真正的AI策略需要建立一套極其嚴密的治理結構。比如，一個員工來找我請求一千萬美元做AI項目。在舊的邏輯里，也許一次就給了，但在AI時代，這絕對不行。

你應該像風險投資人一樣，分階段給錢。你必須把每個項目都視作一個充滿變數的“試點（Pilot）”。先給50萬做驗證，證明邏輯可行，再給200萬，最后再給全款。AI跑得太快了，你必須像投資者盯著初創公司那樣，每個季度去復核成果。僅僅因為它是AI，不代表我們要拋棄過去幾十年沉淀下來的項目管理原則，我們只是需要讓這些原則適應更快的節奏。

虎嗅智庫：為什么很多大公司的試點項目最終都沒能規模化？

Danilo McGarry：這觸及了人類心理學。那些“創新者”或“發起者”，通常很快就會對一個項目感到無聊。他們喜歡0到1的沖刺，但當要把這個方案部署給成千上萬的人時，他們缺乏那種枯燥的、精細化的技能組合。

你要規模化，就需要一個“卓越中心（CenterofExcellence）”，需要20到50人的專業團隊去照顧它。試點可以由幾個人完成，但轉型需要一支軍隊。

現實是，大家都在嘗試（Trying），但沒有什么在真正實施（Implementing），因為沒有委員會敢批準大規模預算，也沒有團隊能接得住這種規模。

03.1000天倒計時：一場關于“重新配置”的賽跑

虎嗅智庫：你一再強調“AGI還有三年時間”，這個預測背后的邏輯是什么？

Danilo McGarry：人工智能起源了70年，目前大約有120個“超窄域人工智能（NarrowAI）”，我參與了其中的12個，這些細分的能力正在整合。

明年，我們可能會看到AGI的初步形態。它像一本過目不忘的教科書，能整合人類已有的所有知識和概念，雖然它還沒法創造新概念，但它的廣度已經超越了任何人類個體。

再往后15年，可能是ASI（超級智能），它能提出人類從未見過的新方法、新途徑。但眼下的三年（1000天）才是決定性的。中大型企業徹底轉型需要2到4年，這意味著如果AGI在三年后降臨，而你現在的進度還是0，你根本趕不上這趟車。

虎嗅智庫：這種緊迫感似乎沒有傳遞給大多數CEO？

Danilo McGarry：很多CEO犯的最大的錯誤是——他們只讓團隊去自動化“今天正在發生的手動任務”。

這有什么意義呢？你只是讓舊的錯誤犯得更快了。領導力（Leadership）意味著一切。你需要做的是重新配置（Reconfigure）團隊和運營邏輯。如果你不能重新定義工作流程，你只是在用AI修飾平庸。

虎嗅智庫：你對AGI的到來感到樂觀嗎？

Danilo McGarry：謹慎的樂觀。過去一百年，人類其實是在像機器人一樣工作，那是文明的浪費。如果AGI能接手那些無趣的勞動，讓人類重新找回創造力和真實的情感連接，那這1000天的陣痛就是值得的。

04.管理3500個數字員工與數據的真相

虎嗅智庫：你管理過3500個數字員工，那是一個什么樣的體驗？

Danilo McGarry：AI代理非常擅長執行那些大量重復、手動、需要無限記憶力的任務。那是人類的弱點——我們的雙手有限，記憶力也有限。數字員工不會累，但它們出錯時的連鎖反應也是毀滅性的。

管理它們不是靠行政命令，而是靠“協調層（OrchestrationLayer）”。

虎嗅智庫：如果沒有這個“協調層”，會發生什么？

Danilo McGarry：那會是一場災難。

如果你開始擁有大量的AI代理（Agents）和機器人，若沒有一個集中的地方讓它們相互協調，它們和人類的協作就會斷裂。

協調層像一個指揮塔，鎖定人類和數字工作者的新工作方式。你要確切地了解人們每天做的每一件事，重新想象它，然后轉化為新的藍圖，鎖定在流程引擎里。我之所以能成功管理那么大規模的自動化，就是因為這個協調層。

虎嗅智庫：這聽起來像是技術問題，但你一直說這和技術無關？

Danilo McGarry：真的不是技術問題。從兩年前開始，我們擁有的技術就已經足夠改造公司了。問題在于，如果你一次想優化100件事，你會徹底失敗。

我的建議是，挑出前5到10個能“解鎖收入”的獲勝項目。組建特別團隊，像照顧孩子一樣照顧這幾個項目。一旦這十個項目成功，它們創造的利潤和變革力量，會自動推著剩下的90個項目往前走。

虎嗅智庫：數據清洗是很多公司推進AI的第一大障礙，很多咨詢公司也這么說。

Danilo McGarry：那是最大的坑。我見過數百家公司因為“想先修復數據”而陷入永遠不會結束的項目。

數據是源源不斷從糟糕的舊流程里流出來的副產品。如果你不先建立新流程的架構，你永遠也洗不完。很多咨詢公司喜歡推銷這種項目，因為它們周期長、收費高，但這讓企業停滯不前。

正確的邏輯是：設計新流程，讓數據流向新架構。在這個過程中，舊數據會被自然而然地通過邏輯和AI工具清洗。不要為了過去的臟數據，耽誤了未來的新架構。

05.職業的坍縮：從800種減少到100種

虎嗅智庫：關于失業的焦慮，你的分析非常具體，你提到了800種職業類別。

Danilo McGarry：我們的研究發現，未來五到七年，人類從事的職業種類會從800種濃縮到100種。

但這不代表80%的工作消失了，而是“濃縮”了。

第一類工作：完全重復的。我們以前把人當機器人用的那些工作，會徹底消失，因為當機器人的成本降低到臨界點以下，規模經濟會殺掉這些崗位。

第二類工作：與人、創意、戰略有關。這類工作不會消失，但會被AI增強50%以上。

第三類工作：法律保護的工作。比如法官、消防員、CEO。這些工作涉及復雜的日常層面互動和法律責任，很難被完全復制。

虎嗅智庫：在這個過渡期，你認為最重要的能力是什么？

Danilo McGarry：好奇心。

山姆·奧特曼也提到過。

好奇心位于人類心理的正中間。極度樂觀是危險的，你會犯錯；極度悲觀是無能的，你不敢嘗試。好奇心是“樂觀且謹慎”，是“小心且開放”。

好奇心會驅動你產生“重新想象”的能力。重新想象你的客戶、你的員工、你的流程——這是你個人成長和公司發展的最大武器。

06.CEO的生存法則：專注客戶、公司和員工

虎嗅智庫：你從不看競爭對手分析，這在現代商業中聽起來很不可思議。

Danilo McGarry：在我的職業生涯，競爭對手分析從來不是一個必選項。即便今天我經營著三家公司，這個習慣依然沒變。這不是傲慢，而是因為我極度清楚自己的終點在哪里。我知道通往成功的那個變量是什么，只要那個變量在我手中，對手的動作就失去了參考價值。

虎嗅智庫：所以即便是失敗案例也沒有必要關注嗎？

Danilo McGarry：如果你真的了解自己的客戶和員工，你根本沒時間也沒有必要去看別人，真正的戰略不應該向外看。

我幫助許多國際銀行進行了改革，從外部看，這些競爭對手在資本市場、在財報里做著幾乎一模一樣的事情。但當深入公司內部會發現每家銀行的流程架構、決策機制、人才密度等其實大不相同。

這正是很多CEO的盲點，他們看到競爭對手簽了個AI合作協議去做某事，就急于跟進。但沒有意識到，由于運作方式的根本差異，同樣的合作伙伴關系對你可能完全不適用。

虎嗅智庫：目前大多數董事會對這件事（AI）的理解到了什么程度？

Danilo McGarry：坦白說，80%的董事會成員和C-level并不真正理解AI。這就是為什么他們沒法制定策略。我建議每家公司都要在董事會里安排一個真正懂轉型、懂AI、懂變革心理學的人。

虎嗅智庫：你的項目成功率是82%，剩下的18%錯在了哪里？

Danilo McGarry：錯在了“期望值”。

技術永遠能勝任工作。但如果你一開始沒有設定正確的預期，或者沒有數據支持的邏輯，即便你完成了一半且效果極好，在大家眼里也是失敗。感知就是現實。

例如，我們基于數據給出400%的提升預測，但貪婪的董事會或股東會說“不，我們要2000%”。當被迫接受一個脫離現實的目標時，失敗的種子就種下了。即使項目最終交付了極其出色的300%增長。

虎嗅智庫：人們總是習慣于設定更高的目標，如何定義一個“足夠好”的激進目標？

Danilo McGarry：我和埃隆·馬斯克討論過這個問題。我們認為，設定目標的黃金法則在于，你需要讓它有50%的正確概率，以及50%的失敗概率。

如果一個目標有80%的成功率，說明它太保守了，不足以改變公司的運作方式；如果成功率太低，則會危及整個計劃。50%是一個微妙的轉折點，它足夠“可怕”，能逼著團隊拼盡全力去實現它。

這就像發射火箭，你的目標是火星，如果火箭中途出了點問題，你最終降落在了月球，這依然是一個偉大的結果。我們要追求的是那種“即使沒達到滿分，依然產生了巨大影響”的激進目標。

關鍵在于，你要用數據和邏輯去支撐這個50%的平衡點。

虎嗅智庫：當一個AI項目未能達到預期信號時，企業該如何判斷是及時止損，還是繼續投資？

Danilo McGarry：這里有一句諺語，即便你輸了，你也贏了。

在AI領域，極少有人是真正的專家。一個運行了半年的項目即便失敗了，它留下的“知識復合利息”也是極其寶貴的。這些教訓能讓你下次不再犯錯，這種刻骨銘心的體驗是任何外部建議都無法替代的。

但為了不讓教訓變得過于昂貴，你需要一套機制：

1.分階段交付：不要嘗試一次性梭哈。如果第一階段證明行不通，你只損失了30%的資金，而不是全部。

2.高頻監控：絕不能等一年后再判定失敗。你必須每周、每月監控進度。

3.動態糾偏：我們的成功率之所以能達到82%，是因為我們擅長在監控中發現問題并及時調整。

虎嗅智庫：最后，給那些想要部署“數字員工”但資源有限的CEO三個場景建議。

Danilo McGarry：這因人而異。

如果你營銷成本太高，就去部署AI生成資產；如果你財務結賬太慢，就去做自動化財務預測；如果你運營行政負擔太重，就去解放人力。

不要去追求“神奇工具”，沒有六個月的捷徑。AI真正的價值，在于你對核心業務場景尤其是那些你一直想掩蓋的弱點進行深挖，并轉換為優勢。

最后，接受一個事實——你現在的業務模式在三年后大概率是廢紙一張。

后記：好奇心的生還者

對話的最后，我們聊到了選擇——Danilo開始學習編程的決定。那是一個交易員在充滿風險的市場中，為了尋找生存法則而萌生的好奇心與職業本能。

“我在銀行當交易員時學會了編程，那是因為我發現只有編程能解決風險定價問題。”

十余年后的今天，當他在跨越8個時區的連線里談論AGI時，這種本能變成了對重新想象的能力近乎偏執的強調。在他眼中，AI的意義不僅是讓公司跑得更快，更多是終結那種“人如機器”的低級重復。

Danilo相信，當1000天的倒計時終結，真正的生還者是敢于在規則坍縮前，憑借好奇心重新定義規則的人。

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