職場提升 AI時代下，管理者應該具備哪些核心能力？

在AI時代下管理者核心的能力無非兩點 第一,你怎麼能夠更敏捷地去做事 第二,你怎麼能復能團隊 同樣用敏捷的方法去解決問題 Hello各位同學大家好 今天我們給大家來錄這條視頻 也是很多同學會提問的 就是在AI時代之下 現在我們的管理者應該具備哪些核心能力 咱們都知道現在這個AI的話題是越來越熱 其中有一個思路或者是一個視角 就是在AI時代之下 未來很有可能不存在管理者這個崗位了 咱們現在經常聽說的一個詞叫OPC 我第一次聽到這個OPC不知道是什麼 然後發現它叫One Person Company 也就是現在特別流行的叫一人公司 或者叫做手冊經紀 現在很多的人可能一邊上着班 另外一方面可能自己利用手冊經紀 或者一人公司再做一做副業 好像貌似在傳統時代之下 這種開會啊 部門之間的協同啊 然後去做一個大的活動啊 然後部門內再去述職啊 績效啊 考評啊 這套東西在AI的這個時代下 貌似不再周小了 所以現在實際很多管理者都會非常的焦慮 一方面呢 他們知道說在AI時代 這個機會啊 和這個危險和這個風險都是並存的 但另外一個情況呢 就是自己每天可能把自己的時間精力都放在了自己的工作 或者是團隊身上 沒有那麼多的時間去了解AI 或者說把AI接入到自己現在日常的工作當中 那今天呢 我們就用這樣的一條視頻 給大家來說一說AI時代之下 管理者應該具備的一個核心能力的公式 這個內容呢 恰好也是最近我剛從哈佛商學院勝利畢業之後 學回來的一個東西 所以新鮮的知識交給各位 這個視頻呢稍微有些長 如果你沒時間看 可以先選擇收藏 或者呢 你可以在評論區直接挨着兜包 讓他幫你去總結一下 好 那我們來看一看 在AI時代下管理者的核心能力 那首先我們先提一提AI時代 尤其是最近的這幾個月 這個AI時代可能跟去年或者說跟前年這個DeepSeek 或者再更早一點 這個ChatGPT的對話框時代有什麼不一樣 它最大的一個不一樣是從原來的對話AI 也就是你們可能比較熟悉的 經常叫萬事不絕問 兜包是吧 兜包兜包這個飯在哪好吃啊 兜包兜包這個可樂喝多了 對身體會有什麼影響啊 兜包可能會跟你聊 這個叫做對話式的AI 更大程度上在對話式的AI 絕大多數人們會把它當成是什麼呢 是個搜索引信 也就是相當於代替了以前百度的功能 這是對話型的AI 當然呢 很多朋友說 哎 如果你把這個問題如果問的好 或者說能夠連續性的問出好的問題 他有的時候給你的答案也是不錯的 所以在那個時代呢 你會發現在網上啊 大家在去分享知識 或者你在學東西的時候 你經常會去學一個東西叫做prompt 也就是我們講的叫做指令 我們經常會說叫指令工程師啊 但是呢 從對話AI 然後到代替搜索引信到這個prompt 它是之前的一輪 而現在的AI呢 有一個名字叫agentic AI 這個agentic AI就來自agent那個詞 它其實表示的意思其實就是智能體式的 也就是說這個AI不再是簡簡單單的 給了你一個建議或者是答案 而相反 它直接變成了一種生產力 直接開始給你交付結果了 那前段時間可能小半年前最火的這個opencloud 也是我們說的這個小龍蝦是吧 當時大家特別熱意 雖然不一定有很大的這個效果 但是你會發現所有的大廠 都看到了這種小龍蝦 這種agentic AI的這種機會 所以你現在如果點開字節的扣子 原來呢 它是專門是做這個釦子編程的 你去做一些工作流啊或者是什麼 但現在的扣子如果你點開 尤其它的那個手機端你要點開 它上面的slogan已經完全變掉了 它說的是啥 叫做你的工作滿配助手 所以你看是不是在這裏已經提出了一個 非常重要的智能體概念是吧 然後我最近在用這個釦子用的是非常多的 你會發現其實在對話式的AI當中 你要學會去寫各種各樣的prompt 但是在agentic AI 我告訴大家這種東西就叫做vibe coding 也就是我們說的叫無代碼的編程 或者說從某些層面上 一句話來概括什麼叫vibe coding呢 叫油嘴就行 你會說話就行 它已經到了這個時代了 不是那麼費勁 你非得去學代碼 所以它意味着非常重要的一個信息是什麼 我們現在的做這個編程的這個東西 它的成本幾乎等於零了 你可能唯一需要去花的一些成本 是一些你的token的費用 你的這些詞源的費用 而且現在這個詞源的費用還在不斷的在往下降 這其實是現在的這個階段的AI的樣子 但是未來它會是什麼樣子呢 nobody knows 可能會更加的厲害 更加的性感 大的方向其實對於個人來講 就是它在不斷的去怎麼樣 用生產力的方式給你去交付一個結果 而不僅僅的是在給你這樣的一個建議 大家把這個思路首先要先記下來 但是你會發現不管是對話式的AI 還是agentic AI 它都有一個不變的東西 這個東西是什麼呢 就是AI歸AI 但是我的工作歸工作 所以你就會發現 AI這件事情它並不是在去替代誰 而相反它是在放大誰 所以AI非常關鍵的一個功能 它實際是能力的放大 有些人用了AI 他的能力被放大了 有些人不用AI 他的能力沒有被放大 有些公司用了AI 他的能力被放大了 有些公司不用 他的能力還在那 所以放大了能力之後才產生了什麼 不對稱競爭 而這個不對稱競爭實際淘汰了一些人 所以我不知道大家能不能理解 就是並不是AI直接把人淘汰了 並不是AI把崗位淘汰了 而是什麼 AI放大了一些會用AI人的能力 所以形成了不對稱競爭 所以造成了那些不用AI的人 他被淘汰 是這樣的一套邏輯 所以我們今天實際核心 在前面都鋪墊完了以後 我們要去討論的就是AI 我們到底放在管理這件事情上 我們怎麼去放大能力 並且形成不對稱性競爭 這一點上我們就必須要去理解一個 非常重要的概念 就是你們都聽爛的 叫MVP思維 這個MVP不是指的最佳球員 不是最有價值的球員 而是什麼 叫做最小可實現性產品 叫Minimal Viable Product 最小可實現性產品 啥意思呢 就是我在做任何的創新也好 或者說我在做任何的產品服務改良也好 我不要想一口氣做一個非常漂亮的 而相反我用的是最小可實現的東西 所以這個東西它其實甚至你不能叫它是一個產品 它其實是個什麼 它實際是個原型 任何一個東西一旦是原型 我不知道咱們各位男同學有沒有去做過西裝 定製的西裝 就是裁縫給你量好了尺寸之後 你上身穿的第一件衣服 根本不是已經完全做成的衣服 那個東西叫做原型 非常的粗糙 什麼針腳什麼全都有 甚至上面還別是大別針 你自己穿的時候 那裁縫還得非常小心翼翼的給你穿 怕扎到你 但爲什麼原型非常重要呢 因爲我們在原型這件事情上 核心要去驗證 我們腦子裏很多的假設和思考 所以驗證假設這個東西變得非常的關鍵 好了思考一下 如果我們平常在傳統的公司 假設即便這家公司信奉MVP思維 你會發現經常會遇到的工作的情況是什麼 就是說我們大家對要做的這個事 發現了一個需求 發現了一個痛點 那好我們現在來想一想 我們怎麼去做這個事 大家就開始七嘴八舌的去討論 有些人說這個方法可以 人家說這個方法不行 那個方法行 大家都討論了一六十三招 討論了一週 好確定好 我們選擇一種解決方案 然後開始去搭建這個解決方案 然後搭建這個解決方案或者研發這個產品 又花了兩個月 然後這兩個月弄完了以後開始投入市場 然後花大勁大精力大錢去宣傳這個產品 最後發現用戶不買單 那你耽誤了多久呢 你可能耽誤了三個月 你浪費了多少錢呢 你可能浪費了小一百來萬 這個過程其實就是什麼 在MVP即便有這個思維的情況之下 但是在傳統的沒有AI技術賦能的公司 它仍然會出現的一個情況是啥 是不是叫整個問題去討論的時間還是更長的吧 以及在做這件事情的時候 你的花費實際還是非常高的 也就是說它即便是最小可實現性產品 也只是在跟你的那些更不行的對手去比 但是如果來了新的AI時代 你就會發現我們能夠把時間和花費進一步的壓低 那這個MVP的模型我們總結一下它其實是什麼 做所有的事情先去建立假設 然後製造一個原型 而且是最小化的原型 一次只驗證一個假設 然後把它投入到消費者端去收取我們的數據 這個東西好還是不好 跟消費者做一些訪談 有沒有賣得動 然後重新回來修正我們的假設 或者再去做新的假設驗證 而如果我把這個輪次轉得特別的快 就是錢也花得少時間也短 我會不斷的得到很多正確的假設 從而我最終的產品一定是跑贏競爭對手的 形成了一定的差異化競爭 但是它仍然不是被AI放大的不對稱競爭 這個模型你一旦理解了以後 你現在需要乾的一件事情是啥 就是在每個步驟把AI放進去 我們來進行這樣一個思考 你想一想 公司裏發現了比如說有一個業務的痛點 或者說消費者的一個巨大的需求 原來你要做的事情是不是數據調研 你要做各種各樣的訪談 你要取各種各樣的方案 然後開會 好 這些東西原來都是誰做的 都是人做的是吧 那我現在告訴你 AI就可以做 而且你完全可以用web coding來做 比如說我們舉個例子 比如說現在夏老師假如做選題 以前我們可能要乾的一件事情 可能就是全網去看 每天的熱搜的話題是哪些 哪些我們覺得這個話題對我們來講 可能能產出更好的內容 但是現在不用 我直接拿出釦子對釦子講說 你記着每天早上8點鐘 按照我給你提出的一些標準 比如說我們要做職場的選題 然後要比較熱一些 然後這些選題要相對來講 用戶都會評價比較有幫助的 我只要把這個prompt輸入進去以後 AI每天早上8點都會給我東西 你看它跟以前我們在用 不管是deep seek也好 或者GPT也好 已經不一樣了 爲什麼 因爲這個AI作爲我的助理 它已經記着每天早上給我去推送 比如說100條 然後我在當中去進行篩選 所以這個過程你看 是不是就已經不再是通過人和開會來去做了 而是啥 我自己對着這個釦子 下達有嘴就行的指令就行了 而它會給我交付什麼 交付一個我想要的結果 那這個東西做完了以後 假設我提取完了以後 我下一步可以跟AI說的是什麼 按以前的方式 是不是我自己要帶着團隊去搭這個產品的原型 但現在完全不用 你可以再來一個智能體跟它說 你看前一個智能體A 已經把所有前面的數據調研訪談 這些事情全都做了 請你按照這些訪談和數據調研 去打造幾個原型來供我挑選 我做這些原型的目的是爲了去驗證其中的一些假設 你看看哪個假設是現在以最快的速度最低的成本 而且驗證完了是最爲關鍵的 你幫我去選 然後給我幾個方案 然後你開始去跑 你看在做原型這件事情的時候 它做出來的方案 它做出來的流程 它要去做的很多的數據的買點 是不是都不用你去做了 完全AI就可以做 大家可以去思考一點 我現在還是我活人在這來給大家去錄視頻 但是如果我採用了Agentic AI的思路 這麼多的內容是不是AI都可以幫我做完 然後我打造的原型需不需要夏老師親自出鏡 未必 我可以用我自己的數字人 或者說我可以把它轉成現在特別流行的播客的形式 對吧 一男一女開始去聊 然後我可以再來一個Agent來幫他把動畫給做了 理論上只要我的token是無限的 我就可以做出無限多的短視頻 然後我只需要把這些短視頻做好各種各樣的數據買點和記錄 把這些賬號全部的API跟我的這些Agent打通 我就可以乾的一件事情是不是就可以發佈了 在這個過程當中 我除了我自己一個人以外 我沒有跟其他的同事或者是上下級有任何的交流 我完全就可以開始弄起來了 好 與此同時同樣的數據 一旦我這個原型投入市場了 比如說像我做的假設各種各樣的 我自己不出真人的短視頻 我一口氣發10個賬號 每個賬號一天發10個 我發一天就是100個視頻 我是不是直接就可以去找出我這是個播放的數據情況 比如說前5秒怎麼樣 完播率怎麼樣 用戶的評價怎麼樣 甚至我可以讓他去分析評價的內容了 是正向的是負向的 有沒有一些建議 哪些東西可能是新的需求 我們可以去講的 而如果按以前數據多了以後 是不是我們人看還特別慢 甚至有可能我們還不能從這個數據中找到洞察 但是現在AI怎麼樣 這些數據對他來講處理起來太容易了 所以這些數據當中就可能處理出他關注的洞察 他看到的下一步可以迭代的東西 而這些進一步的回到新的假設上 他又拿出新的方案 他又去打造新的原型 不斷的高速的進行這個循環 而更爲重要的在這個過程當中 你不需要知道代碼 在這個過程當中幾乎24小時可以連軸幹 在這個過程當中幾乎不需要人際關係 實際就實現了剛纔我們說的 真正形成不對稱競爭當中的兩個點 第一花費 當然我們在這裏有個前提 就是你別編的太狠了 那個編程太狠了 裏面bug太多或者是怎麼樣 這個token燒了很多 沒有拿出結果 這個其實也是有很多例子的 我們只要稍微注意一下就行了 但是一般來說花費是降下來的 第二時間更加大幅的下降 因爲你不太需要去開會 大家還對齊目標 還解決人的情緒問題 是吧 然後還得去把每個人的分工弄明白 而且每個人的分工 還得你不斷的跟他確認好 然後最後一覆盤還有人甩鍋 這些事情都不存在 它完全就是在一個 agentic AI的閉環當中完成的 所以在這裏你就能明白 如果在新的AI時代之下 作爲一個管理者 你可能第一個思考並不是人的問題 而是說你怎麼去搭建你的規級員工 你的數字員工 幫你去形成OPC的部分 對吧 one person company一人公司 但是在這這次我們在哈佛 也聊了非常多 對吧 包括教授也在討論很多 我們同學之間很多有人在做OPC 大家有一個基本共識的結論 這個結論當然不一定是對的 大家也可以在評論區跟我們探討 就是OPC可能是一種方向 但它絕對不是唯一的方向 爲什麼 因爲很多的公司 它仍然還是有存在的 極其大的必要性的 不是說你一個人就行 第二很多時候一個人 有的時候你的增長到一定部分的時候 它就會出現瓶頸 你必然會牽扯到跟別人的協作 合作甚至是僱傭 對吧 我們普遍有一個基本的共識 就是未來大型企業不會多了 比如說一個公司四五千人 這種公司可能未來會越來越少 或者說它有一個公司的牌子 但是它底下全部都是一些小的團隊 以後未來一個有效的從頭到尾 全鏈路能跑通的團隊 可能最多就是二三十個人 這可能是未來很多公司 最經典的體量 當然也會有非常厲害的這些OPC 但是很多的都會變成二三十人 二三十人的一個小型的團隊 那麼在這個問題當中 你就發現了 剛纔我們說了 首先我們要乾的一件事情 是構建MVP思維 是吧 你作爲領導 你自己要把這個思維跑一圈 但第二 你需要乾的一件事情 就是在這個MVP的思維情況之下 打造了一個OPC的邏輯之後 你需要乾的是 負能團隊 也就是說你手下的那麼三五個人 你不能讓他閒着 不能說就把他們就開了 但是你也可以有這個選擇是吧 但你不一定要把他們開了 你需要乾的一件事情 是不是讓他們也同樣具備什麼 這個OPC思維就行了 那怎麼做到呢 最近哈佛商業評論討論過這個話題 我給你們列一列 他們說的三個非常重要的步驟 你作爲管理者已經自己玩了一輪了 覺得很好玩了 你現在怎麼能把這件事情放到團隊裏 帶着他們一起把這個團隊AI化 第一件事情 去識別你們現在工作當中最大的痛點 注意不要找那些特別小的事 什麼報銷個發票怎麼弄啊 機票怎麼訂啊 是吧 弄個會議流程啊 寫個小方案 做個PPT 這些都不是 而是你業務當中最真實最大的痛點 把它找到了 我相信你們一開會就應該有了 第二 找到了這個痛點之後 一定記住用AI來解決 想盡一切辦法 不要用人 而是用AI來打造我們的敏捷思維 這件事非常關鍵 就是你選擇這些事不痛不癢 用了AI 大家也不一定說一定要用 就像我們說的訂飛機票 那行 我就用寫程訂沒什麼問題 對吧 我爲什麼一定要用AI訂 但反過來 如果我在業務當中有個非常大的痛點 假設我們現在這個團隊 我們有一個很大的痛點 就是我們怎麼能在全網幹50個賬號 每天一個賬號給夏老師招生招一千個人 這個是個痛點 那我們現在乾的這件事 我們就不應該用什麼幹 就不應該用人幹 或者說不能用鋪人海戰術來幹 相反 應該一定要想辦法用什麼 用AI來解決 怎麼能形成 讓AI直接嵌入到這套流程裏來 OK 然後第三件事情 就是允許走彎路 這個過程肯定不是一帆風順的 要讓團隊在這個過程當中不斷的走彎路 然後幹嘛 坐下來 大家來複盤 來討論問題 所以你看管理者真的要把AI融入到一個團隊裏 他真的有要決心的 第一 我一定要做最真實最大的痛點 第二 我一定不走老路 我得想辦法用AI來進行解決 第三 解決不好走了彎路 我也得允許我不能開歷史倒車說我不做了 而是什麼 帶着團隊一起來複盤 我們下面怎麼能用AI做得更好 所以今天我們給大家聊的這個話題 實際就是三個大的部分 第一個大的部分 現在的AI是什麼情況 已經進入到了一個非常重要的拐點 叫Agentic AI 它是智能體式的 它能直接交付生產力和結果 它跟以前的對話性AI已經不一樣了 第二 我們怎麼能夠在團隊當中去帶動團隊一起來用AI解決問題 就是首先管理者要自己跳進去 要用這種MVP的思維 打造一個自己就能賺起來的OPC 直接去解決問題 而不是通過開會跟人的交流 然後如果這套流程小小的你跑通了以後 你需要乾的一件事情是帶着團隊來做思考 然後思路的方法是 選擇真實業務當中最大的痛點 然後一定要逼着大家用AI解決 然後沒解決好沒關係 坐下來大家覆盤 然後再調回去 再去想用怎麼AI解決 OK 這就是今天給大家錄製的 關於在AI時代下管理者核心的能力 無非兩點 第一 你怎麼能夠更敏捷的去做事 第二 你怎麼能賦能團隊 同樣的敏捷的方法去解決問題 所以大家如果對這個話題 還有什麼感興趣的東西 你們也可以在評論區評論 或者如果你還有什麼職場上的一些問題 也可以歡迎大家在評論區當中提出來 我們會去選擇高端問題 錄製下期的內容 今天的節目就到這 感謝各位 我們下期再見