AI 牛马说好用,但别把脑子也外包出去了
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大家好啊，我是海子。
上周发现项目组进来一个外包的同事，很惊讶。
因为早年间大厂都习惯大量用外包，甚至很多核心系统都在外包手里，这两年终于想明白了，大量裁撤外包，最后又给部分外包转了正，所以外包的同事已经很罕见了。
大厂搞这个事情仔细想想挺有意思的。
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当年大量用外包，原因很简单：省心。找人快、不用给期权、出了事方便甩锅。
就跟现在很多人用 AI 工具的心态一样，完美牛马。
但实际上用了一段时间就都会有感知：坑很多。
外包流动性大，刚把业务教会，人就跑了。新来的又得从头教，代码写得乱七八糟，文档也不全。最要命的是，很多核心业务逻辑都在外包脑子里，他们一走，系统就成了黑盒子，还留下一堆的硬编码逻辑。
真的是，外包一时爽，重构火葬场。
就像天天让 AI 搞代写，哪天 GPT 断了，发现自己连个完整句子都敲不出来。嗯，现在已经有不少人这样了...
02
现在用 AI 工具也需要避免 “大脑外包” 的状况。
不是完全依赖AI，也不是完全拒绝AI，而是找到合适的协作方式。让AI处理那些重复性的、标准化的工作，但核心的业务逻辑、架构设计，这些还得自己把关。
就像大厂现在的策略：核心的自己干，边缘的可以外包，优秀的外包想办法留住。
所以呢，到底什么能包，什么不能包呢？
能包的是：标准化的、流水线的、谁来做都差不多的。比如写单元测试、跑跑脚本、维护维护环境，这些OK。
绝对不能包的：架构怎么设计、业务怎么理解、团队怎么配合。这玩意儿包出去，你公司就不是你公司了。
用 AI 也是一样：关键思考自己来，重复劳动交给AI，AI的输出必须自己审核。让 AI 帮做文本润色、格式整理都 OK 。但像创意构思、观点输出、结果质量评估这些都还是得自己干。
工具可以外包，脑子不能外包。
AI帮你提效可以，替你思考不行。你享受 AI 红利没问题，但核心竞争力得自己保住。
最聪明的玩法：把AI当高级外包用，让它干那些标准化的重复活儿，关键的思考、判断、创新，这些你自己来。
因为真正有价值的，从来不是你用什么工具，而是你怎么想问题、怎么做决策、怎么在关键时刻拿得出解决方案。
这些东西，外包搞不定，AI 也替代不了。
工具是工具，人是人。
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