一家云服务公司推销材料中暴露的中英文混搭与审核缺失个人炒股融资条件，揭示了AI时代“表面专业人士”的危机。本文从信息图破绽切入，剖析AI如何让不专业者批量生产错误，并强调专业人士的核心价值在于判断力而非解释力。卖AI的人，总得会AI吧。
前两天我收到一家云服务公司发来的推销软文。不得不说，现在市场真的卷，卷到云服务公司都开始玩以前互联网圈子假学习的那一套了——弄一张信息图，煞有介事猛一看信息量很大，仔细一看浪费时间。
我倒不是反对这种做法。毕竟作为潜在客户的我愿意打开来看，就已经说明这种做法是有效的。
但是，当我看到13张信息图里，有这种中英文混搭：
“四大自动协同”模块，中英文混搭
并且在同一张信息图上，其他区域还有全中文纯搭的时候：
同一物料其他区域，全中文纯搭
我其实非常困惑：究竟是做信息图物料的时候不仔细，还是连统一文字都做不到呢？
要知道，作为专业的云服务公司，当你在推销一个方案，而这个方案连你自己都不太用得溜的时候，客户怎么能相信你给的方案是可行的呢？
一定程度上，这种失误是可以理解的，毕竟世界是一个巨大的草台班子。
可是，我一直想表达的观点是：当你真的想要去做知识方面的收割，你最起码得懂这个知识，会用这个知识吧？
否则，你还不如抢呢，至少还显得你落落大方、光明磊落。因为在我看来，骗实在是太低级了。
01 信息图里的破绽我之前就见过一些想教人家做运营的，在回答一些概念问题上一塌糊涂。
比如，问：”产品运营、用户运营、内容运营有什么区别？“真的就开始侃侃而谈，谈个 der 啊——产品运营就是早期运营的代名词，因为当年大家都想做产品经理，但是产品经理又不需要那么多人，让你直接做运营你又不开心，那么好，加上”产品”两个字，搞得好像这个岗位和产品有关系似的（其实你不加这俩字，也有关系啊）；而用户运营、内容运营根本就是工作内容的表述，和岗位没半毛钱关系。
还有问：”用户运营和私域运营有什么区别？“也有人一输出就输出几千字。其实很简单，有钱的公司做完整的用户运营工作体系，不仅如此，还要搞精细化运营，让一个萝卜一个坑，不要全能的萝卜；而没钱的公司，那就只能搞私域了；什么你问更没钱怎么办？那不就是要搞”增长黑客”玩”裂变”了吗！
AI 时代最大的骗局，不是用 AI 糊弄人，而是不会判断的人，开始借助 AI 批量生产”看起来很专业”的东西。
回到开头的信息图。
我完整看了对方发过来的13张信息图，让我诧异的是：其中有8张，都是这样的排版。
说实话，AI 生成图片时出现中英文混搭、错别字、伪文字，都不是什么稀奇事。稍微用过几次生图工具的人，应该都见过。
那么，问题来了：
这张图在被发给潜在客户之前，到底有没有人从头到尾看过一遍？
如果没有人看，那就说明这家公司的工作流程是：让 AI 生成，生成完直接发出去。
如果有人看了，却仍然觉得这张图可以代表一家专业云服务公司的能力，那问题可能更加严重。
02 错误暴露的能力缺口两种可能
第一种情况，说明这家公司的内容营销流程一点儿都不专业和完整。
第二种情况，说明这家公司的责任心、专业度和方法论都有严重缺陷。
而无论是哪一种，都有点尴尬。
毕竟，你卖给客户的，恰恰是一套号称能够帮助企业提高效率、优化流程、减少错误的 AI 解决方案。
结果你自己的宣传材料，却暴露出没有审核、没有验收，甚至可能没有一个人真正理解最终产物的工作流程。
打个不恰当的比喻，一家卖食品安全管理系统的公司，给客户送来的样品已经过期了，或者一家卖财务风控软件的公司，自己的报价单加错了总金额；又或者一家教别人做私域运营的公司，自己的客户群里半年没有人说话。
错误本身或许不严重。但是，错误所暴露出来的能力缺口，恰好是你准备卖给客户的能力。这就严重了。
03 AI淘汰的不是职业，是“表面专业人士”这些年，我们习惯说，AI 会淘汰文案、设计师、客服、程序员，甚至会淘汰大量办公室岗位。
但我越来越觉得，AI 最先淘汰的，可能不是这些具体职业。
它最先淘汰的，是一种非常常见的“表面专业人士”：
他们掌握了一些行业名词，能够熟练地把简单的问题说复杂，却无法对一个具体结果作出判断。
以前，这种能力是可以赚钱的。
因为普通人不知道“产品运营”“用户运营”“内容运营”“私域运营”分别是什么意思。
只要有人站出来，把几个概念拆开，每个概念写上一千字，再配两张金字塔、三张流程图，很多人就会觉得：这个老师讲得真系统。
但是现在不一样了。
你随便打开一个 AI，问：“产品运营、用户运营和内容运营有什么区别？”
它一分钟之内就可以给你整理出定义、工作内容、核心指标、适用场景，甚至可以再附上一张对比表。
这些答案未必有多深刻，甚至多正确，但至少在“解释概念”这件事上，它看起来已经足够完整，甚至还头头是道。
于是，一个过去被掩盖的问题就出现了：
当每个人都可以随时获得一份看起来很完整的知识答案时，所谓专业人士，到底还剩下什么价值？
答案很显然不可能是：我能比 AI 多写两千字。
AI 正在让“知道”变得越来越便宜，同时让“判断”变得越来越昂贵。
而是：
在面对一个具体问题的时候，你能不能判断问题到底出在哪儿？
面对看起来都对的十数种或数十种方法，你能不能快速分别哪些不能做？
面对 AI 给出的结果，你能不能发现其中的错误、遗漏和不切实际？
以及最重要的：当方案落地失败时，你能不能解释为什么失败，并对自己的判断负责。
换句话说：
专业人士真正的价值，不在”会解释”，而在”会判断”。
04 会用AI ≠ 复制AI答案很多人现在所说的“会用 AI”，其实只是会打开对话框，然后输入一句话、一个问题，然后等待答案。
让 AI 写文章，一句话；
让 AI 生成图片，一句话。
让 AI 生成一套方案，依然是一句话。
他们把这个过程叫做“会用 AI”，那么我问你：然后呢？
一篇文章输出了，然后呢？你得判断一下质量吧？是不是稍微还要核实一下事实？是不是要看看其中的引用对不对，数字算得准不准吧？
一张图片输出了，然后呢？你得看一眼文案对不对吧？是不是还得放一下不同终端，看看显示效果是否 OK 吧？是不是有可能还要想一想，图片信息是否全面完整，图片内容是否表达到位了吧？
一套方案输出了，然后呢？
所以，当你什么都不做，只是不管面对任何问题，对 AI 输出一句话；什么都不管，只是在 AI 给你输出内容之后，全盘接收。
很可惜，这真的不是”会 AI”，这是完全不会 AI。
不仅如此，一个原本对自己所在领域一知半解，现在这样去使用 AI，并不是所谓的能力提升，效率提升，而是灾难的开端。
因为，在这种情况下，AI 会让一个原本只能缓慢生产错误的人，突然获得了批量生产错误的能力。
以前，一个不太懂运营的人，一天最多写一篇似是而非的文章。
现在，他可以让 AI 一天生成五十篇，然后去误导更多的运营小白，去影响更多一知半解的从业者。
以前，一个不懂设计的人，可能做不出一张信息图。
现在，他可以在十分钟内得到十三张看起来十分精美、每张都藏着几个错误的信息图。然后去误导决策，去制造更多似是而非的结论。
AI 不是让他更专业，而是让他的不专业，变得看起来，更像专业。
这恐怕才是当下最值得警惕的事。
05 卖AI的人，三种能力不能少当然，我并不认为所有卖 AI 产品的人，都必须会训练大模型、写算法或者部署服务器。
就像卖汽车的人不需要会制造发动机。
但是，卖汽车的人至少应该会开车，知道刹车和油门的区别，也能通过明显的信号，比如异响，去判断一辆车是不是可能存在明显故障。
同样，卖 AI 的人至少应该具备三种能力：
① 看得出 AI 什么时候在胡说；
② 知道 AI 可以进入什么业务流程，又不适合进入什么流程；
③ 能够对 AI 生成的最终结果进行验收。
因为企业客户真正购买的，既不是对话框，也不是信息图，而是具体的解决方案。甚至是具体的结果。
如果一家公司的 AI 应用方式，仅仅是“让 AI 先生成一份，然后不加检查地交给客户”，那么它卖的就不是 AI 能力。
它卖的是一种幻觉：
只要生成速度足够快、图片足够漂亮、PPT 页数足够多，就可以把”不知道”包装成”数字化转型”。
所以，卖 AI 的，总得会 AI 吧。
再往深处说：
卖任何一种专业服务的人，都可以借助 AI 工作，但不能把判断也外包给 AI。
否则，AI 不会让你显得更专业。它只会更快地证明，你原来并没有那么专业。
本文由人人都是产品经理作者【张亮-leo】，微信公众号：【张记杂货铺】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash个人炒股融资条件，基于 CC0 协议。
文章为作者独立观点，不代表联华证券-配资专业网上配资-股票免费配资观点
相关文章
