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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


AI时代,我们应提升哪些能力(上)

发布日期:2025-09-27 08:52:48 浏览次数: 1518
作者:AI x Learning

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AI时代如何不被淘汰?掌握这两类核心能力,让你在人机协作中脱颖而出。

核心内容:
1. 逻辑思维:从模糊需求到清晰指令的关键能力
2. 沟通能力:精准表达与人机互动的进阶技巧
3. 人类独特价值的保持与放大策略

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家


AI个人应用层面大爆发开始,我一直在思考一个问题:AI时代的能力模型。

为什么呢?如果把AI应用水平分为“能用、会用、善用”三个层次,那么,教学大半年后,能够发现人人之间的显著差距。 

第一阶段,所有人(非业界人士)都是“学习模仿”:尝试各种工具、模仿早期采用者(early adaptor)的使用案例。

渐渐,部分人进入了第二阶段“分析泛化”,将应用经验迁移,去解决自己在生活和工作的各个场景中的实际需求。

很快地,其中一小撮人进入了第三阶段“研究创造”,尝试用AI解决更复杂业务问题或者为满足一个需求造点东西出来。

 

是什么造成了这样的差距呢?

关于这个问题,在《创新的扩散》一书中有理论视角的分析,感兴趣可以去看看,此处不赘述。

而在Only Humans Need Apply: Winners and Losers in the Age of Smart Machines一书中,作者提出了5“Step”分别对应不同的职业定位与核心能力即五种智能时代的适应路径


可发展的核心能力是哪些呢?

研究结合观察实践来看,我尝试收敛到最核心,并分为两类,一边是影响人机协同的通用能力;另一边是回归和放大人类价值的能力,那些所谓的变化中的“不变”的部分。画了张图如下,今天先聊聊左侧人机协同部分(但其实可以看到,有些能力是左右共享的、也就是说不管选择什么适应路径都需要的)。

 


1. 逻辑思维:厘清需求与评估决策

逻辑思维能力也是产品经理的必备能力,包括分析与判断等面向,在人机协作中,显得尤为重要。

因为,AI只根据你输入的指令进行操作。

一方面,AI不具备人类的直觉创造性。无法提出一个真正创新的观点,也无法真正理解情感或道德的细微之处。因而,当遇到模糊的意图时,需要我们将之转化为清晰的需求,而这就需要分析问题并看到本质的能力

比如,模糊意图进行结构化拆解和逻辑推演它包含哪些子问题?哪些是核心,哪些是次要?用户诉说的需求背后的、未被言说的诉求是什么?

另一方面,AI是强大的工具,而非决策者。我们需要评估甚至质疑机器的输出、识别其局限性,并选择修改再应用于解决问题。

比如,业务分析师使用AI模型生成了下一季度的销售预测。如果直接采信数据,而没有深入分析数据来源或模型假设,忽略了未包含的外部市场变化,将会导致预测与实际情况严重偏离。

而在高水平协同中,分析师则会AI模型的预测作为起点审视模型的数据输入,并结合行业报告、竞争对手动态和宏观经济趋势交叉验证思考AI未曾考虑到的关键风险因素,并据此调整预测,最终提供更全面、更具洞察力的建议。

 

2沟通能力清晰表达与人机互动

沟通能力在AI时代的重要性被进一步放大。过去的沟通,是人际交流,现在还得人机交流此处讲沟通能力,就是后者,主要指的是AI清晰提出需求以及与AI协同互动的能力

第一层,是精准表达正如信息学中的古老定律所说垃圾进,垃圾出AI工具的产出质量,直接取决于我们输入的指令是否精准。虽然,我们常说“想清楚,就能讲清楚”,但实际上,有时候也并非那么容易。

第二层,是协作互动。沟通本质上也不是一次性输入,而是一个不断优化的对话过程。从AI的反馈中发现偏差与盲点,再通过补充条件、提出反问、加入边界条件等方式不断校正方向。这样不仅AI在执行中更贴近目标,也会反过来刺激我们再思考突破自身的局限

实际上,我们在心态上AI工具升级为一个协同伙伴,沟通的方式与深度就会发生质变。如果你和人类同事讨论方案时,主动解释背景、抛出假设、提出多轮追问那么你和AI也能进行这样的深度对话不再是生成答案,而是启发思路和推动创造的对话。

 

3.心智突围:学习成长与敏捷迭代

技术更迭的节奏已经快到让人猝不及防,真正的人机协同竞争力,不在于掌握了某个技巧或用了哪个工具,而是不断“用中学、学中改”

首先持续性拓宽边界。保持好奇、学习与实践。比如,掌握了基础的AI文案生成后,是不是探索一下用多模态工具生成用户画像继而再尝试下将AI融入工作流自动化那些重复性高的任务?过不断拓展边界,形成学习杠杆

其次敏捷试错很多突破与创新,不是规划出来的,而是快速试错、敏捷迭代“平行小实验”的结果。企业落地AI的难点,很多时候在于一下子想要解决大问题、产生大收益,最好一拳到肉、一步到位;作为领导者,一些假设的松动会破局的核心。

以及反身性成长AI的出现并非让人类外包大脑反而可以倒逼我们升级思维模型。人机协同者,会用AI输出当作镜子不断循环自省+升级,保持主动成长的姿态借力技术,重构学习、工作和创造的方式。

 

小结一下,逻辑思维让我们看清问题人机沟通能力让我们转化意图,心智突围让我们不断进化。三者互为支撑,构成了人机协同能力的黄金三角

明天我们来聊聊,AI时代,那些“人”的部分。

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