AI时代的竞争力:将隐性经验转化为显性标准
作者：微信文章如何降低被AI取代的可能性？关于这个问题，近期有两个观察给了我启发。
一个是罗振宇跨年演讲提到的案例：看似容易被AI替代的一线蓝领，通过将自己的手艺"教"给AI，反而成为了AI的"师傅"和管理者。
另一个角度的观察来自企业AI应用领域。Foundation Capital在博客文章《AI’s trillion-dollar opportunity: Context graphs》分享了一个洞察：
企业并不缺乏数据，真正缺乏的是数据背后的"决策痕迹"（Decision Traces）——那些记录了规则如何被应用、例外如何被批准、以及为什么某个行动被允许发生的过程。
这两个例子指向了同一个方向：在可预见的近期未来，人的价值可能更多地体现在将“隐性经验"转化为”显性标准"的能力上。
这不仅仅是一个技术问题，更是一个关于个人角色定位的战略问题。
一、 重新定义价值：从"知识"到"决策逻辑"
要理解这种能力的重要性，我们需要先区分两个概念：“知识"与"经验”。
在过去，掌握知识（Knowledge）本身就是一种壁垒。例如，作为一名数据分析师，需要知道如何使用Python、SQL，如何建立统计模型。
但在AI时代，这些标准化知识的获取门槛正在下降。任何一个大语言模型都能在几秒钟内写出代码，甚至比大多数新手写得更好。
那么，人的价值在哪里？
对于企业来说，缺失的是"经验"（Experience），是复杂的决策逻辑。
Foundation Capital在文中举了一个例子：政策规定续约折扣上限为10%的情况下，一个客户续约专员决定为客户争取20%的折扣。
他从PagerDuty中提取了三个SEV-1级别的事件，从Zendesk中找出了一个未解决的“除非修复否则取消”的客户升级请求，以及上个季度一位副总裁批准类似例外情况的续约讨论记录，提交给财务部门，获得了批准。
但CRM只记录了一个事实：“20%折扣”。让这个决策可被理解的所有内容——输入、政策评估、例外路径、审批链——都消失了。连接数据和行动的推理过程从来没有被当作数据对待。
这种在复杂情境下做出正确判断的能力，往往是隐性的、非结构化的，存在于资深专家的脑海中。AI目前比较欠缺的，正是这种基于深厚上下文（Context）的决策逻辑。
因此，在未来的AI应用场景中，一种重要的竞争力就是将这类隐性的决策逻辑提取出来，变成AI可以理解和执行的显性标准。
二、 核心能力模型：会做、会提炼、会表达
目前可遇见的工作模式依然是"人+AI"，在这个组合中，人的角色需要发生转变：从具体的执行者，变为流程的设计者和AI的教练。
要完成这种转变，有三个层次的能力值得关注：
1. 深度实践（会做）：这是基础。在某个具体的领域（无论是编程、写作、设计、分析）足够深厚的实践能帮助我们积累无法从书本上学到的隐性经验。只有亲自解决过足够多的复杂问题，才可能形成深刻的洞察。
2. 归纳提炼（会思考）：这是关键的跃升。具备一定的逻辑思维能力，能够从纷繁复杂的具体工作中抽离出来，去思考：
我做这件事的底层逻辑是什么？
我是依据哪些关键指标做出的判断？
在这个过程中，有哪些步骤是重复的、可标准化的？
这个过程，就是将模糊的"手感"转化为清晰的"方法论"。
3. 结构化表达（会输出）：这是最后一步，也是非常容易被忽视的一步。用清晰、准确、无歧义的语言（通常是文字），将提炼出的方法论表达出来。
在AI时代，这种表达能力尤为重要。因为AI本质上是一个逻辑严密的执行器，它依赖结构化的指令（Prompt）和清晰的上下文。如果无法清晰地描述需求和标准，AI就难以提供有效的帮助。
简单总结一下，就是：不仅自己能把事情做好，还能把做事的逻辑梳理清楚，让AI也能照着做。
三、 结论：成为AI的管理者与赋能者
这种能力的本质，其实与我们在职场中晋升为管理者，或者创业做老板的逻辑有相似之处。
一个优秀的一线管理者，不仅自身业务能力强，更重要的是能将经验总结成SOP，复制给团队成员，帮助团队提升整体水平。
一个成功的创业者，也是亲手将商业机会的解决方案跑通之后，进行标准化复制，再通过招募团队来放大价值。
AI的出现，目前还没有改变这个逻辑，反而在某种程度上降低了"复制"和"放大"的门槛。
当下，AI在企业中的应用还在起步阶段，能够定义标准、输出逻辑的人，可能获得更多的机会。
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