## 250｜周日荐书：推荐《哈佛商业评论》文章，未来职业成功需要掌握三个跟AI合作的技能

伙伴们，快刀广播站又开始广播了。

在得到的电子书库里，有这样一类特殊的存在——期刊杂志。它不像书那么重，每篇的篇幅有限，但相对而言在知识获取上非常高效，所以我经常翻杂志作为我寻找下一步读书的路标。某本杂志里提到的某一本书，或者某一篇文章的作者，都有可能成为我接下来关注的对象。当然，不光我自己，我的办公室室友罗胖，也同样对杂志情有独钟。所以他今年的几次直播，不仅在长城上推荐《国家人文历史》，也做过《三联生活周刊》的专场。

我今天推荐的杂志就是《哈佛商业评论》第九期，里面有三篇在我看来质量非常高的关于AI的文章，里面的很多数据和细节完全可以记下来，如果你在公司或者线上需要分享关于人工智能的观察时，都用得上。并且整本杂志翻下来，不到一个小时就可以看完了，非常适合你今天随便找个时间去翻一翻。

第一篇是跟我们每个人相关的，文章叫做《在工作中拥抱生成式AI》。里面提到了一个研究，就是美国大部分的业务职能和美国超过40%的工作活动，都可以通过AI进行增强、自动化或重塑。并且这早已不是技术人员的专属技能，现在几乎所有人都可以用自然语言而不是代码指令来工作。

例如不久前，我见过一家传统服务业，他们的私域运营是通过AI助手为每位顾客生成节日祝福，然后再用美图秀秀或者创客贴这种AI设计软件，批量化地生成祝福海报，所以每个顾客收到的都是专属于自己的精美节日海报。我收到之后，第一感觉就是还挺用心，但其实实际上，有了AI的帮助，这些海报都是批量高效完成的。

在文章中提到了一个概念，说未来我们的职业成功，在很大程度上取决于与AI的合作能力。而这个合作能力，作者称之为“融合技能”。这个技能包含了几个方面，包括智能审问、判断整合还有互惠互学。每次与AI的合作，都可能使用到上面的一个或者多个技能。

我觉得这三个方面的提炼非常好，我来一个个的展开说说。

第一个技能叫“智能审问”，我觉得这个翻译显得有点粗暴了。意思就是给AI更好的指令词，让它们可以产生更好的推理和结果。例如，研究科学家如何让AI帮助自己协助研究，营销人员如何用AI挖掘出最优的定价策略。

只不过，我并不认为会有放之四海而皆准的指令词公式。指令的优化是需要在自己的业务场景里，不断试验，才能知道用什么样的AI工具，能产生更好的结果。

第二个叫“判断整合”，指的是当生成式AI不确定该如何做的时候，或者在推理中缺少必备的商业或者道德背景时，引入人的判断。这样做的目的其实是让AI的结果更加的值得信赖。那么要判断整合，就需要我们知道要在什么时间、要用什么方式应该介入流程。我举个例子，AI给你出三条小红书营销方案，你一看，第三条方案挺好，但是有可能跟自己的企业文化不符，或者是跟现在的舆论风向反着来，那么这个AI方案就不能用。

第三个叫“互惠互学”，这个就是一个更高层次的要求了。这指的是你作为主导者，通过将丰富的数据和你组织特有的知识融入到给AI的提示，帮助AI来理解你的业务任务和需求，从而训练AI成为更好合作的创作者。在这个过程中，不但AI的能力得到了提升，你也学会了如何训练AI来应对更复杂的挑战。这种在以前只有数据科学家或者算法科学家才能拥有的能力，现在一个非技术人员都可以学会了。

不过文章里有个数据还挺有意思的，就是2024年对七千名专业人士调查中，有94%的人表示他们愿意或者准备开始学习与AI合作的新技能，但是只有5%的企业正在积极开展大规模的员工培训。所以文章中也提倡大家自力更生学习起来，不要指望企业来主导培训了。

第二篇我推荐的文章题目叫做《AI加持品牌管理的4P框架》。学过市场营销的人应该都知道经典的4P理论，分别是产品、价格、推广和渠道。而这篇讲AI品牌营销，也用了4个以P开头的单词，分别是生产力，预测性，个性化和海量创意提案。从这四个方面，AI就可以在品牌管理中发挥作用。

文章中从每个方面都举了一个品牌案例，给我启发最大的是卡特彼勒关于预测性的应用。我简单的说一下。

卡特彼勒是一家做重型机械的设备制造商，他们在土耳其的分销商遇到一个问题，就是当客户的设备发生故障时，维修费用会非常高，并且需要客户停工等很长时间。于是他们就在所有的设备里内嵌了传感器，持续收集各种零部件情况，训练AI从传感器信号里判断分析，最后这个AI系统能够以97%的准确率，预测出有哪些设备存在故障风险。

其实案例讲到这里，虽然体现了AI很厉害，但是还没有到让人眼前一亮的地步。反而是他们接下来遇到的问题和解决方案，给了我一些启发。

这个AI系统上线后，他们发现客户并不愿意为AI的洞见买单。他们会认为技术人员打来电话，说某个零件接下来会坏，是一种营销噱头，无非是想多卖一点零件。

而自己公司的销售团队也不愿意推广这项技术，因为对他们来说，主动去让客户维修一台看起来健康的机器，难度非常大，但是收益很低，不如直接去卖新设备。公司管理层多次尝试推广这项技术，最后放弃了努力，不再向客户解释这项预测技术的强大之处，而是把这项技术融入到了最初的购买合同里，变成了向客户保证购买的设备无停机时间，否则将为客户免费更换设备。

这样的话，AI的预测能力其实增强了品牌的承诺，而且客户在设备出现故障时，也会直接找到厂家，而不是去找不靠谱的第三方。整个过程中，AI真实地在售后和品牌环节起到了帮助，而客户并不需要教育AI的能力。这个案例，可能对现在很多在传统企业的同学有一些启发。

第三篇文章跟AI关系没有那么大，名字叫做《数据驱动型决策的五个陷阱和避坑指南》。之所以推荐，是因为现在我们每个工作岗位都要接触非常多的数据，做任何事情，大家都会说要用数据来决策。但是很多时候，同样的一份数据，不同的人做出的决策可能截然相反。多去看看文章里说的陷阱，能方便我们在工作中，自己在看数据做决策时，多加一份慎重。

我把这本《哈佛商业评论》第九期的链接放在文稿后面了，或者你也可以在得到APP里直接搜索这本杂志，希望对你有帮助。

哈佛商业评论第九期

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

【相关链接】

哈佛商业评论第九期：

https://www.dedao.cn/ebook/detail?id=AnKgjNlArlXVNGKD1yL2Ek6YaogQv0YYkxy0bZ4RBn7j589zJpMxmdPeqOYDxqL4

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