## 在AI时代保持竞争力，你需要“老师傅”策略

你好，欢迎来到《得到精选》，我是李南南。

今天我们要说的是一个很多人都在关心的问题，这就是，在AI快速发展的当下，怎么保持自己的竞争力呢？关于这个问题，很多人都提出过各式各样的方法，而就在前几天，咱们得到知识管理部的鹿宇明老师跟我说了一个非常特别的角度。

他说，要想应对AI时代的挑战，我们需要的是“老师傅策略”。你看，这个说法仔细琢磨其实挺有趣的。毕竟在很多人的通常印象里，当新技术来临的时候，最先感受到威胁的不就是那些坚守着老传统的“老师傅”吗？

那么，这个“老师傅策略”到底是什么意思呢？关于这个问题，咱们还是听听鹿宇明老师怎么说。那在这里还要多介绍一句，鹿宇明老师是得到的资深课程专家，同时也是很多家大型企业的知识萃取咨询顾问。

那关于这个问题，咱们听听他的看法。

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![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025101017/1889881806770358720/101017.jpeg)

你好，我是鹿宇明，在得到的知识管理部工作。知识管理，站在个体的角度其实管理的不是知识，而是人的持续发展。一个个体，如何才能持续有竞争力？过去的答案可能是像彼得圣吉讲的，终身学习，系统思考，但这个问题在AI似乎无所不能的背景下，变得不是那么容易回答。

作为职场人，面对这场挑战，该如何应对？关于这个问题的思考有很多，今天我分享一个“老师傅”策略，跟你一起探讨探讨。

这个“老师傅”策略，不是所谓的追求细致琐碎的工匠精神，而是指一种从过往经验中挖掘知识资产的方法论。我在给企业做知识萃取的过程中有一个发现，在有了AI之后，很多企业反而更重视高手经验的萃取。为什么？这个道理其实不难理解，企业都在想着怎么AI落地应用，但你要求AI给你高质量输出，就需要你给它明确的提示词，让它理解你要的目标是什么，实现目标的路径也就是流程是什么，每一个关键流程上要完成的任务是什么。如果你不能准确描述你的业务场景，那么AI输出给你的结果，大概率也帮不上你的业务。这样一来，AI落地的前提，就是企业能够识别真正懂业务的人，然后把这个人的知识萃取出来，进入知识库。这就是在AI应用领域我们常说的一句话：知识萃取，是AI落地的第一步。

说到这里，你可能猜到我要说的老师傅是谁了，对，当然就是那些真正懂业务的高手，这样的人拥有关键知识，在AI需要数据喂养和训练的时候，老师傅们的价值就凸显出来了。

比如说在一个中药材的萃取车间，有经验的工人师傅能够根据当天的温度、湿度，以及某个批次原料的特性，去设置设备的参数，你问他怎么做到的，他就一句话：无他，唯手熟尔。没啥，就是干得多了，自然就懂了。这份“只可意会，不可言传”的智慧，这份源自无数次实践和失败中的“具身知识 ”，就是老师傅安身立命的根本。而身处都市写字楼里的“知识工作者”，也就是所谓的白领吧，其实，某种意义上也是“老师傅”。随着资历增长，我们积累的经验、踩过的坑、那种对行业微妙之处的直觉，也会像老师傅手上的老茧一样，成为你职业的护城河。

但是，AI进步的速度太快了，你根本不知道它的天花板在哪里，所以，我们这个护城河并不那么安稳。生成式AI你想想看，他是不是很像一个“有经验的专家”，它最擅长干的事，恰恰是过去被资深人士视为核心竞争力的“高认知劳动”——比如撰写复杂的项目计划、市场分析报告、法律意见书，甚至是一份医学诊断报告。

AI对所有的职场人，无论资历深浅，都提出了一个共同的挑战：那些可以被标准化、流程化的“显性知识”正在被AI无情地“通货膨胀”掉，而只有那些真正内化于心、难以被言说、也没有办法被机器模拟的“真功夫”，才能暂时为你保留一张通往未来的入场券。

AI的风暴不会跟我们任何人擦肩而过，它只是在抵达我们上方的途中。

那么，身处这场风暴中心的资深人士，我们该如何应对？答案在我看来，或许还是藏在“老师傅”这三个字身上。只不过，我们需要重新发现而且激活这个老师傅身上的智慧，去构建一套属于这个时代的独特的策略。

我提出的“老师傅策略”，分成三个维度，我来一个个给你解释，请注意，这三个维度的难度是依次增加的，但是重要性也是依次的递增。

你听到这个说法，可能已经猜到，我是借用了著名人类学家项飙老师的书名。当然，项飙老师的“把自己作为方法”，是属于研究社会的认识论范畴。我在这里借用这个概念，是为了讨论个体的安身立命问题，把我们自己独特的“具身知识”，提升到一个更高的价值维度。

我们来对比一下，AI的基本解决问题的思路，其实是一个基于统计分析的结果。但是我们这些老师傅拥有的，是一个个具体的、充满细节和情境的经验。

比如说，组织一场万人级别大型活动的筹备和运营，比如罗振宇老师的跨年演讲。AI可以为你生成一份完美的流程SOP，但是它无法预知，在活动的前夜，会有核心供应商的设备会突然掉链子；它也无法感知到，在现场，观众可能因为一个小小的引导失误就积累起了非常大的焦躁情绪。但是你呢，因为经历过，所以你对这些混乱有着近乎本能的“直觉”。你知道哪里容易出错，你也知道在关键的时候怎么样用一句话能够安抚人们的焦虑情绪，你也知道如何备份一些冗余的资源来补上那个致命的漏洞。

再比如，一位难缠的大客户。AI可以分析他所有的公开数据，但是它无法判断，这位客户在谈判桌上那些看似不经意的犹豫的背后，隐藏的到底是什么担忧。但是你，因为阅人无数，你是能够识别客户内心深处的那个“弦外之音”的。

这些就是我所说的“具身知识”，它是你用身体、用情感、用无数个真实的体验，换来的独特智慧。而AI那些运营在硅基之上的算法，至少目前还是无法触及到这些情境的。

所以说在AI时代，你的核心价值，不再是你掌握的那些标准化的“知识”，而就在于你本人，你本人就是一套无法被标准化的、活生生的“方法论”。你，就是那个在关键时刻，能够做出正确判断，解决复杂问题的“最优解”。

把自己当作方法，就意味着，你要无比珍视这些“书本上没有的案例”，并且有意识地经常去复盘、去提炼，把这些经验内化为你应对复杂问题的“心法”。 这份心法，就是保持竞争力的重要的资本。

不是老师傅，而是老师，这一字之差，是什么意思？我的意思是说，你要打造一门有自己鲜明烙印的课程。这跟传统老师傅的想法有点不太一样啊，比如说我们有那么一句话：“教会徒弟，饿死老师 。”这句话有没有道理呢？有的，如果师傅的知识它是一种静态的、可以被完全复制的“绝活”。比如，一个祖传的秘方、一个不外传的客户的名单，也就是说这种价值的稀缺性，它完全依赖于信息的不对称。一旦这个秘方被你的徒弟掌握了，这个徒弟就能生产出与师傅一模一样的产品或服务。那么师傅和徒弟之间，不就是一场零和博弈吗？但是，这个古老的生存智慧在今天大概率不适用了。首先，一位厉害设计师的设计理念、一位投资人的决策框架、一位企业家的战略直觉。这些东西，徒弟可以“学习”，但无法“复制”。因为它都深深地嵌入在这些高手独特的个人经验和过往的知识结构，还有价值观里。徒弟能够学走的，只有方法论的“形”，而没有师傅的“神”。师傅教给徒弟，非但不会掏空自己，反而会在教学相长的过程中，让自己的方法论和思想体系更清晰、更准确和强大。只有当你尝试把一个东西教给别人的时候，你才会发现自己理解的漏洞。而为了讲清楚一件事，你也必须逼迫自己去思考底层的逻辑，建立清晰的框架。这个“输出倒逼输入”的过程，是你将隐性知识“显性化”，把你的个人经验“体系化”的最佳路径。

而且，做课的好处可不止这一个，你主动去传授知识，其实是能够提升整个市场的认知水平，去创造出新的需求。你想想看，在咨询、培训这些知识服务市场上，是不是有很多专家都是先打磨出自己的公开课，用课程去找到精准的客户，然后再提供培训工作坊和咨询这些深入的解决方案，这已经成为了一种成熟的商业模式。

再有，做一门课，是个人声望和品牌的放大器。

我们来对比一下，老师傅的价值在于擅长解决一类问题，但你拥有一门高质量的课程，能塑造出你专家的人设，赋予你专家的影响力溢价。一门好的课程，还像一个老师傅的“数字分身”，能够把你的思想和声望，7x24小时地传递给成千上万的潜在用户和合作伙伴。所以，我觉得在AI的时代，那句话依然是有效的，行业的红利，正在加速向那些善于用公众表达来构建影响力的人聚集。

那么该如何打造一门课？我给你一个最小颗粒度的课程模板，课程=问题+旧答案+新答案。

具体来说就是

为什么我笃定这个课程模型是有效的？一方面是得到基于对成年人学习的规律研究，我们知道要激发成年人学习的动力，要先从一个人已知的知识出发。另一方面，我们的信心来自于得到创办以来积累的大量数据和案例，这套方法是一家知识服务头部公司沉淀十年的方法论。当然。做课的方法不只是这一个最小颗粒度的模版，如果你想了解更多，可以搜索宣明栋老师的得到精选文章《如何用做课的方法指导知识萃取》，那里面有更详细的论述，这里我就不再展开。当然，如果你要完整掌握这套方法，把它变成你的生产力工具，那么我特别欢迎你报名《做课的方法》线下课，这里也给自己打个广告。这门课的主讲老师，就是宣老师和我两个人。

前面我讲了“老师傅”策略的两个维度，第三个，也是我觉得最重要的，是把自己当作“学徒”。

一个顶尖的老师傅，内心深处，永远住着一个好奇的“小学徒”，所以他不会抱残守缺，而是对新工具、新方法，永远保持着开放和谦卑。

面对AI，与其抗拒和纠结，不如躬身入局，把它当作我们终身学习旅程中的同行伙伴。

比如，你可以把AI当“蓝军”： 当你形成一个观点或方案时，不妨让AI扮演一个“反对者”的角色，让它用尽全力来寻找你逻辑的漏洞。这种“自我对抗”的训练，可以很大地提升你的决策质量。

你还可以把AI当“教练”： 你可以把你的演讲稿、商业计划书，投喂给AI，让它以一位资深顾问的视角，给你提提修改建议。帮你看到那些因“当局者迷”而忽略的盲点。

甚至，你可以把AI当“另一个老师傅”： 当你遇到一个陌生的领域时，它可以成为你最好的入门老师。它能为你快速梳理该领域的知识图谱，解释核心的概念，让你在极短的时间里，建立起对一个新领域的系统认知。

更重要的是，我们要学会用好AI知识库，构建自己的“第二大脑”。把AI真正融入我们日常的工作流程，让它成为我们思想的延伸，而不是一个偶尔使用的“外挂”。

比如在get笔记的App上，你可以把你所有的阅读笔记、专业书、会议纪要、复盘报告等等，都“投喂”给一个专属的知识库。当你需要创新思考的时候，你可以向这个“最懂你”的AI提问，让它在你过往的知识积累中，寻找那些意想不到的“连接”，让它成为你创新的驱动引擎。

我们今天所讨论的老师傅策略，它要解决的不仅仅是一个如何在AI时代保持竞争力的问题，它回答的其实是一个更终极的命题。

好的，以上就是我跟你分享的“老师傅策略”，它探讨的，是我们该如何与AI协同进化，走向一个更有希望的未来？

这，也许就是我们面对AI时，最从容，也最落地的答案。

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好，内容听完了。

假如你想了解更多的关于知识萃取的技巧，那么在这里向你推荐得到的线下精讲班《做课的方法》，那再强调一遍，这是一门线下课，授课时间为期两天。

你看，过去我们不是经常说人人皆有禀赋，关键是要看到它、抓住它、放大它，而这门《做课的方法》就是要帮你实现以上这些。现在，《做课的方法》的上海班下周即将开课，同时北京班也正在同步招生中，报名链接已经放在了文稿里，欢迎你来查看。

同时，也可以在得到首页搜索“做课的方法”来查看这门课的详细信息，同时也推荐你现在加入。

好，以上就是今天的内容。《得到精选》，明天见。

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