你有沒有過這種經歷？
深夜加班，螢幕前的你眼睛酸澀，開啟ChatGPT，輸入：“幫我寫一份人工智慧行業分析報告”，內心默默憧憬著一秒鐘變身麥肯錫諮詢的奇蹟。
然後…當結果呈現在眼前，你的表情從期待變成困惑，最後凝固為失望——充斥著陳詞濫調的“報告”像是高中生應付作業的水文，沒有一絲洞見，更別提能用的資料與觀點。
“AI，不過如此。”你關掉視窗，咬牙繼續熬夜。
但等等，這場景是不是有點似曾相識？讓我跟你分享個故事。
張總對新來的助理小王說：“幫我做份客戶分析。”小王滿口答應，熱情洋溢地工作一整天，最後交出一份…完全不是張總想要的東西。
張總心裡一定會想：現在的年輕人怎麼這麼不靠譜？
但你想過嗎？真正的問題其實是：張總，你為什麼對一個剛入職的員工只用一句話交代任務，卻期待他能讀懂你的心？
前幾天我突然冒出一個想法，這個想法可能會改變你看待AI的方式：你不是AI的使用者，你是AI的老闆。這句話聽起來平淡無奇，但仔細想想，是不是如同醍醐灌頂的驚雷？
不是“用AI”，而是“僱了一個叫AI的員工”。想象一下，這個員工智商130，記憶力驚人，學習速度飛快，但有時還像個剛入職的新人，需要你的指導。它的優點非常突出，缺點也同樣明顯。
當你把AI視為工具時，你會對它的侷限性感到失望；但當你把它視為團隊成員時，你會開始思考如何更好地引導和利用它。
相信我，理解這一點，你的AI使用效率將提升10倍。讓我來給你分享三個實用的“管理AI”招數。
“這個AI總是生成偏見內容，那個AI畫的手指永遠有問題，還有一個語法錯誤百出…簡直是半成品，AI革命還早著呢！”——是不是常聽到身邊的人這樣抱怨？
李總（我一個朋友）嘗試用AI製作培訓課程，試了五六個工具後徹底放棄，重新找真人錄製。當我問他為何不繼續嘗試時，他不耐煩地回答：“太多缺陷，不可用。”
有趣的是，李總公司裡14名員工中，沒有一個是完美的。
他的金牌銷售每週遲到三次但成單率全公司最高；設計師性格孤僻卻創意無人能及；技術總監程式碼能力一流但溝通困難…
李總從不因員工的短板解僱他們，卻因AI的不完美就全盤否定。看到這種雙標了嗎？
用AI就像用人，沒有完美的工具，只有合適的管理。
AI不是萬能的工具，而是有特長的員工。關鍵不在於找到完美的AI，而在於學會用它的長處。
說實話，我已不再把自己看作AI的使用者，而是將AI視為我的“數字員工團隊”，每個成員各有所長：
DeepResearch像個研究癖的“老學究”。給它一個命題，它能鑽研出兩萬字的報告，每個資料都有出處。它的好奇心和探究精神讓我甘願每月支付200美元“工資”。
（說出這個數字時我都有點肉疼，但誰讓它真的值這個價呢？）
而Google的Gemini就像那種全才“應屆生”，理解力超強，上下文視窗大得驚人。前幾天我把一份長達三小時的訪談記錄整個扔給它，只說：“提煉關鍵見解，做成演講框架。”幾秒鐘後，一個層次分明的綱要出現在我面前。這種整合能力，簡直讓人歎為觀止。
有個有趣的現象：如果讓DeepResearch處理訪談記錄，它會深入到最細微的細節無法自拔；讓Gemini去做市場調研，又因無法查詢即時資料而顯得膚淺。
每個AI都有自己的“特長檔案”，瞭解它們就像瞭解你的團隊成員。
這讓我想起小時候聽過的寓言：大象無法爬樹，猴子不能游泳，判斷一個動物的能力，要看它在合適的環境中能做什麼。
工具是被動的，管理是主動的。工具有固定功能限制，而管理則關注如何在現有條件下最大化效果。
優秀的管理者不會讓魚兒爬樹，也不會讓猴子潛水。他們懂得將每個人放在最適合的位置。
用AI也是一樣：瞭解它的特長，給它合適的任務，才能獲得最佳結果。
不是AI不夠好，而是你沒有把它放在正確的位置。
有效指令：別指望它讀心術，沒有哪個員工天生會猜你心思
讓我給你講個我親眼所見的故事：一位部門經理王總對剛畢業的實習生說：“下週要給客戶做彙報，你幫忙準備個材料。”
週末，實習生熬夜趕工，週一自信滿滿地交付。
王總一看，臉色立刻變了：“這完全不是我要的！我需要的是行業資料，不是產品介紹！”
實習生委屈地說：“但您只說'準備材料'啊…”
這劇情是不是很熟悉？場景切換。
你對ChatGPT說：“給我寫個美團的商業分析。”
然後對結果同樣失望透頂。
問題出在哪裡？不是實習生能力不行，也不是AI不夠智慧，而是溝通方式有問題。
想一想，當你只說“準備材料”或“寫個分析”時，你是否忘了說明：
-
這個分析的目的是什麼？ -
目標受眾是誰？ -
需要什麼格式和長度？ -
重點關注哪些方面？ -
有哪些參考資料可用？
當我們對人類員工需要詳細溝通時，為什麼對AI只用一句話就期待完美結果呢？
清晰的指令勝過模糊的期待，這對人類和AI都一樣。
好的老闆不是期待員工讀心，而是學會清晰表達。跟AI溝通也是如此。
上週我需要一份關於數字人行業的分析。這次我沒有簡單地說“給我分析數字人行業”，而是這樣“交代任務”：
“請幫我分析數字人行業的發展現狀和趨勢，包含：1）中國與海外技術路線對比；2）客服、教育、營銷等主要應用場景分析；3）近兩年在生成質量、即時性和互動能力上的技術突破；4）主要玩家及融資情況；5）使用者接受度變化。如有可能，請結合案例並給出未來1-3年預測。”
結果呢？我得到了一份有深度、有結構的分析，90%內容可直接使用，只需核實少量資料。
它還主動提出了我沒想到的視角，如數字人倫理問題和隱私保護趨勢。就像一個優秀員工不僅完成任務，還提供額外價值。
你的提問決定了AI的上限，而AI的能力決定了回答的下限。 這句話道出了使用AI的精髓。
清晰的指令是優質輸出的前提，這一點對人類和AI都適用。
你可能會說：“問題是我自己也不太清楚要什麼啊！”
這恰恰點出了核心：無論是管理人還是使用AI，如果連你自己都不清楚想要什麼，又怎能期待對方準確交付？
不過別擔心，解決方法很簡單：當你不確定需求時，可以進行對話式梳理。比如：“我需要關於數字貨幣的分析，但不確定應該包含哪些方面。你能提建議幫我明確需求嗎？”
透過這種方式，AI就像一個經驗豐富的團隊成員，幫你一步步釐清思路，最終得到滿意結果。
與其抱怨AI不懂你，不如學會表達得更清晰。模糊的需求只會帶來模糊的結果。
不要期待AI能讀懂你的心，而要學會表達你的需求。
人才迭代：AI部門也要末位淘汰，今天的明星可能是明天的鹹魚
想象一下：某公司用了五年同一套銷售話術，從未更新；研發團隊對行業新技術視而不見；市場部門的推廣方式停留在2015年…
你能猜到這家公司的結局嗎？
在管理中，我們都明白“優勝劣汰”的重要性。那麼，我們使用AI的方式，是否也該與時俱進？
先坦白一下，我自己的AI“用工史”就是一部“不斷最佳化團隊”的記錄：
2023年5月，我被GPT-4震撼到了，二話不說“僱傭”了它（月薪20美元）。就像發現了一個天才應屆生，迫不及待想要錄用。
然後Claude出現了，它的文字組織能力簡直驚為天人，寫出的內容如行雲流水。經過幾輪“面試”後，我把GPT-4“調崗”，將主要寫作任務交給了Claude。
後來我又“招聘”了全能型助手Monica，它像個多面手，什麼都能做一點。雖然不精通任何領域，但在處理日常瑣事時特別方便。
再之後，DeepResearch的深度研究能力讓我驚豔不已。想象一下，一位研究員可以在幾分鐘內生成包含上百個資料點、全部有源可查的詳盡報告！儘管“薪資”不菲（月薪200美元），但考慮到它能替代至少10小時的人工研究，這個“投資”非常值得。
（老實說，每次付款時我都在心裡嘀咕：這AI“員工”工資不菲，它最好給我創造超額價值…）
最近，Google的Gemini 2.5測試版再次讓我感受到了技術進步的魅力，智商測試達到130，超越絕大多數人類。目前它還是“實習期”（免費），但潛力無限。
AI工具的升級速度遠超人類，你的最愛可能三個月後就過時了。這個現實很殘酷，但也正是機會所在。
這就像不斷最佳化你的團隊：新人加入，老將調整，始終保持最佳陣容。
透過這種“管理思維”而非“工具思維”的轉變，我甚至給AI們分配了不同“職位”：GPT-4是創意總監，Claude是文案主管，Gemini是研究分析師，DeepResearch是首席研究官，Monica是全能助理，Perplexity是資料專員。
這樣，每次遇到任務，我不再是茫然地選擇一款AI，而是思考：“這項工作該交給哪位數字員工完成最合適？”
AI不是單一工具，而是一個需要精心組建的數字化團隊。把這句話記在心裡，你會發現AI使用的新境界。
AI工具的迭代速度比人類職場發展快十倍。如果你不保持嘗試新工具的習慣，很快就會被那些懂得“組建最強AI團隊”的人遠遠甩在後面。
不要只用一款AI，而要組建自己的“AI員工團隊”，讓它們彼此競爭，優勝劣汰。
特別是在2025年這個AI爆發的時代，幾乎每週都有新模型問世，每次更新都可能帶來顯著提升。
給你打個比方：假如你在2007年買了一部iPhone，但之後的十幾年都沒有更換，現在你還會覺得它好用嗎？
AI工具也是如此，三個月前的“最強AI”可能已經落後於今天的新秀。
在AI的世界裡，忠誠可能是種負擔，而持續嚐鮮才是王道。 我們對工具沒有感情債，只有效率與價值。
永遠保持開放心態，讓最優秀的AI為你所用。
寫在最後：千里馬已經到來，但你準備好當伯樂了嗎？
我們常說“千里馬常有，而伯樂不常有”。
在這個AI爆發的時代，我們需要的不只是更好的AI，還需要成為數字時代的“伯樂”——那些能夠發現、培養和引導AI潛能的人。
AI不是工具，而是智慧的協作者。你不是它的使用者，你是它的管理者。
當你開始把AI當作員工而非工具時，你的思路會從“這個AI能做什麼”轉變為“我如何才能讓這個AI為我所用”。你會更注重溝通、更清楚地表達需求、更善於發揮其長處、更有耐心地指導其成長。
真正的AI革命不是技術的突破，而是人類思維方式的轉變。
因材施用。有效指令。人才迭代。 這就是管理AI的三大法寶。
想想看，幾千年前，人類馴服馬匹的過程。一開始，馬是難以控制的野獸；後來，人們學會了瞭解馬的特性，與馬建立溝通，最終馬成為人類最重要的夥伴，甚至改變了文明程序。
今天的AI，就是數字時代的“千里馬”。
下次當你對著AI感到失望時，問問自己：是AI不夠好，還是我沒能成為一個好的“AI伯樂”？
因為在這個充滿變數的AI時代，唯一確定的是：好的老闆，永遠比好的工具更重要。
把AI當成工具，它就只是工具；把AI當成員工，它就有機會成為夥伴。而這個選擇，完全在你手中。
哦對了，最後打個小廣告。最近，我正在招聘AI助理，具體的崗位要求，可以看今天的次條文章。
如果你也熱愛AI、相信AI終能改變世界，歡迎加入我們，一起進化。
P.S.
人工智慧的領域裡，每天都在發生著大量的變化。
這種劇烈的變化，也讓很多人感受到了迷茫和焦慮。
這麼多的工具，我到底該用哪個？ 我是不是應該找個地方，專門去學一學？ 都說要擁抱人工智慧，但到底要怎麼擁抱？ 浪潮之下，企業又該如何適應、調整，甚至轉型？ ……
很多人相信，人工智慧是未來。卻不知道，該如何擁抱這個未來。
很多人認為，人工智慧是機會。卻不知道，如何才能不錯過機會。
所以今年，我和我的團隊，也正式推出了，2025“進化的力量·劉潤年中大課”。
6月7日，在上海影城，我會用一天的時間，和你好好聊聊你所關心的，有關人工智慧的問題，為你呈上一部“人工智慧浪潮下的商業大片”，幫助你理解正在發生的劇變，找到未來的潛在機會。
不做現場直播。也不做事後回放。就讓我與你，獨家分享。
現在，請允許我誠摯地邀請你，共赴這部商業大片。
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我相信，真實的商業世界，就像電影一樣精彩。不。真實的商業世界，比電影更加精彩。
6月7日，就讓我們，現場見！
*個人觀點，僅供參考。
作者/ 劉潤 編輯 / 二蔓 版面 / 黃靜
這是劉潤公眾號的第2555原創文章