我的朋友王总，是一家toB软件公司的老板，上个月他做了一个让人难以理解的决定，把自己公司的CTO、联合创始人给架空了，为这位CTO专门成立了一个“1人部门”，手下没兵，无事可管，没有KPI，工资照发……原因是CTO和王总“all in AI”的公司战略不合，极力阻碍各种既定措施的落地。为了公司的长期发展，王总别无选择，只能忍痛暂时将CTO边缘化。我跟这位CTO也认识，没想到他竟然成了我所知道的第一个被AI淘汰的CTO，心中不免有些感慨，下面跟大家聊聊。

AI时代，不要成为“卢德派”
1、从“卢德运动”说起
19世纪初，英国诺丁汉郡某个小镇的郊区，一群工人在夜色下潜入工厂，用锤子砸毁企业主购置的新机器，他们认为正是这些机器，害他们失去了工作。随后，类似的事件在整个英伦蔓延，甚至还出现了对企业主们的人身攻击。这就是历史上有名的“卢德运动”，其本质是第一次工业革命时期，底层工人面对技术进步产生恐惧和焦虑，担心自己会“技术性失业”，会被新的时代所淘汰。

虽然“卢德运动”已进入历史，但卢德主义的“幽灵”从未消失过。100年后的美国“大萧条”时期，同样有人把大规模失业归咎于新技术，他们不停地给当时的胡佛总统和后来的罗斯福总统写信，警告他们必须管制工业技术这个“科学怪人”，否则，这些“现代生活中的‘危险力量’“，将使“整个制造业乃至美国文明被吞噬”。即使到了今天，新时代下的我们对“技术性失业”的恐惧也一直存在，无论是当初的互联网电商、还是如今的AI、无人驾驶，都是如此。

2、在趋势面前，个人努力不值一提
“历史没时间倾听弱者的哀鸣”，后世的历史学家在盛赞工业革命的同时，还用这样一句话评价了卢德运动。历史的发展从来不会考虑个人情绪，它只会按照规律和趋势不断向前。我提到的那位CTO，某种程度来说，就是在用个人情绪，对抗时代趋势。这位CTO之所以反对AI，是因为他花了3年时间重构了公司的技术底层，为此倾注了大量心血。但在公司all in AI后，底层很可能要再次重构，这也就意味着前面3年的努力都白费了，让他在情感上难以接受。

我经常用“电梯原理”来描述人在趋势面前的无助和不值一提。当人在上行的电梯中，即使在里面躺着，它也会把你带到高层。同样，当你在下行的电梯中，你就算在里面练俯卧撑，也阻止不了它不停向下。对“CTO事件”而言，三年前制定的底层架构，因时代的局限，很难考虑到AI因素，但是放在当下，确实是有推倒或改造必要的。如果只在“3年的努力上”钻牛角尖，守着“不合时宜”的底层代码不放，不就相当于在下行的电梯中做各种无用功吗？

“含AI量”，决定企业的生与死
1、企业数字化转型的“北极星指标”：含AI量
周鸿祎在“2024大模型应用场景元年首堂AI免费课”上，率先提出了“含AI量”的概念。其实就是指企业或产品对AI的融入程度和应用水平，反映了企业或个人对AI技术的依赖和使用程度。周鸿祎甚至直接将这一指标纳入了360部门和个人的业务考核中，比如业务中有多少环节被AI优化、改造和重新赋能，公司员工有没有熟练掌握和运用AI等等。

另外一个大佬，猎豹的傅盛，也同样注重AI在公司内部的应用，他要求所有员工包括行政和司机都要参与到AI的学习中来，并指出“学习AI技术不是老板对员工的要求，而是这个时代和市场对他们的要求。”

在企业数字化转型的过程中，“含AI量”已慢慢成为衡量企业和员工数字化程度的“北极星指标”。将在企业的决策、运营、研发、客服等各个环节发挥越来越重要的作用，同时也在战略、文化、组织结构等多个维度，为企业提供了转型的依据和参考。

2、AI正在加速企业“M型分化”
日本学者大前研一曾提出“M型社会”的概念，指的是社会经济结构中，高收入和低收入群体之间的差距扩大，中间收入群体相对缩小的现象。而所谓企业“M型分化”，则是借鉴了这一概念，反映了未来企业的分布形态：大型企业和小型企业占据两端，而中型公司则面临被边缘化的风险。而“含AI量”则在分化中起到关键作用，其含量高低将决定一家企业是向上跃升还是向下滑落。

在以前，企业规模的增长往往依赖于资本、廉价劳动力、专业化分工等传统要素。而在AI时代，强大的数据处理、智能化决策能力，将成为构建企业核心竞争力的核心要素。它们一方面可以让“马太效应”，进一步放大，让强者更强。举个例子，阿里巴巴通过AI技术赋能电商零售、金融科技、智能物流等多个场景，形成了强大的"AI+X"体系。仅电商领域，阿里用于产品和用户决策的大脑AI处理每天接近10万亿次请求,为消费者提供更加个性化和智能化服务。

但另一方面，AI时代并没有把中小企业的路统统堵死，让“弱者越来越弱”。相反，一些中小企业和个人，在认清趋势、提高业务当中的“含AI量”后，实现了很好的降本增效，有了更大的发展。我就见过一些团队不大，但通过AI技术赋能，优化业务流程，提升工作效率，降低综合成本，实现年入大几千万的小微企业。我所认识的通过AI提高人效，最终成为“超级个体”的案例，同样也有很多。AI正加剧M型分化，是越来越明显的现实，但将来的你或你的企业，会在“M”的哪一端，并没有尘埃落定，这取决于你如何看待AI、运用AI。

3、AI带来“技术平权”
AI时代，在技术高速发展的同时，也在重新定义“技术优势”的内涵。AI作为一种前所未有的新生产力，其独特的去中心化和颠覆性，使得很多企业长期沉淀的核心优势和技术积累，面临被"一夜抹平"的风险。背后的根本原因，就是AI发展所带来的"技术平权"效应。

所谓“技术平权”，是指在AI技术的推动下，不同规模和背景的企业，都有平等的机会利用先进的技术来提升自身的竞争力。曾几何时，一些实力企业的资金、人才、技术积累等优势，形成它们难以被逾越的壁垒和护城河，新进入者往往难以撼动其地位，一些“创新”和“突破”也被压得死死的，鲜有生存空间。

AI技术的发展正快速打破这一局面。AI作为一种全新的通用技术，在各个领域都几乎不存在路径依赖。无论是老牌巨头还是后起之秀，抓住AI技术机遇、拥抱新生产力的机会是相对均等的。在客观上，为企业进入“知识平权”与“技术平权”的新阶段，打下了现实基础。以软件研发领域为例，相比传统的软件开发方式，“AI+低代码”大幅降低了对企业团队、规模实力的要求，也极大减少了企业的应用开发成本，类似的工具很多，比如我之前介绍过的钉钉宜搭。

拥抱AI，成为AI原住民
1、警惕“大象思维”
马戏表演的舞台上，庞然大物般的大象被一条细细的链子拴得老老实实。以大象的力气完全可以挣脱，但它为什么没这么做？这是因为在它还是小象时，有过被人们拴住但因力气太小无力挣脱的经验。一次次的失败，让它在长大后即使有挣脱的力气，也不再有尝试的勇气，这就是大家常说的“大象思维”。困住大象的不是环境、不是能力，而是已经固化的思维。在AI时代，如何防止“大象思维”的滋生呢？

1）保持与时俱进的开放心态
不论管理者还是个人，都要有摆脱固有成功经验、认知定式和路径依赖的意识。时刻保持开放、积极的学习态度，对新技术、新事物、新业态，保持足够的好奇心和学习热情。

2）AI优先，提高企业和个人的“含AI量”
把学习AI技术，当成企业或个人发展的核心战略，提高自己分析问题、解决问题的“含AI量”，更好更快地建立自己在AI新时代下的先发优势、能力优势。

3）创建灵活敏捷的组织结构和工作氛围
AI技术正处在蓬勃的爆发期，迭代更新非常快，要能适应这一阶段的特点，让个人或组织结构更灵活敏捷，从而更好地响应市场和技术变化。亚马逊的“两个披萨原则”、华为的“铁三角”团队，就很值得参考。

4）培养创新意识
有了AI的加持，不论是个人还是企业，都可以做很多以前不敢想、不能做的事。新时代下，一定要充分利用AI的赋能，培养创新意识，把通过使用AI工具，释放出来的时间，更多的用在创新性的思考和摸索上。

2、拖垮你的，往往是“沉没成本”
大家都懂得“不要为打翻的牛奶而哭泣”的道理，但很多人却常常陷在“沉没成本”的迷思中走不出来。所谓沉没成本，是指已经发生且不可回收的成本。某种程度上，我们可以把它理解为“打翻的牛奶”，不要为它哭泣，更不值得被它拖垮。我开头提到的那位CTO，就是不明白这个道理，过分纠结于“3年的底层重构”这一沉没成本，最终被架空坐冷板凳。如何应对"沉没成本"，我有以下几点建议：

1）客观认识沉没成本本质，避免"沉没成本谬误"
沉没成本是过去所做决定的代价，而不是未来决策的基础，这是一切沉没成本的本质，也是面对“沉没成本”思考的起点。分析问题时，要学会理性地看待沉没成本，不要让它成为新决策的干扰，避免"沉没成本谬误"。

2）及时止损，重新部署资源
已经发生沉没成本，且继续投入又难以带来预期收益，就要敢于快刀斩乱麻，及时止损，将资源重新部署到更有前景的机会上，这样能避免沉没成本的无谓增加。

3）复盘总结，吸取经验教训
认真复盘、深入分析过去决策中的失误，总结经验教训，成为下次决策时的依据和参考，避免再次出现"沉没成本"，这也是“沉没成本”的重要价值之一。

德国哲学家海德格尔曾说过：“完全抵抗现代技术是愚蠢的，我们真正要具备的态度是，让技术既在生活之中，又在精神世界之外，可以将其当作工具，但不让它侵入作为人的根本”。这句话非常值得大家玩味，尤其在AI时代，希望我们都能把握好自己的“生活之中”和“精神之外”，共勉！