不再被技术"忽悠"：商业化负责人的零基础AI编程实战经历

在过去13期的AI编程训练营中，我遇到了一个特别有意思的群体：商业化负责人。虽然他们在所有学员中占比不高，大概只有5%左右，但他们学习AI编程的动机却很实用主义——不是为了转行做技术，而是为了在商务谈判中"心里有数"。

Jessica就是其中的典型代表，她来自一家创业公司，负责业务拓展和商务合作。一个月前她参加了我们6月份的AI工具箱搭建课程，最近我们进行了回访。下面是这次对话的内容：

Shadow: Jessica你好！还记得你一个月前来参加我们的AI编程训练营吗？当时是抱着什么心态来学习的？

Jessica: 当然记得！说起来我还是mixlab社区的老用户呢，从你们第3期训练营就开始关注了。看到已经办到第11期，感觉内容应该已经打磨得很成熟了，所以就报名参加了。

其实最主要的原因是工作需要。我做商业化的，经常要和技术供应商谈合作，涉及到各种开发项目的报价。但我之前完全没有代码基础，每次听到"前端开发"、"API接口"、"数据库设计"这些词就懵了。供应商说这个功能很复杂，需要2个月开发时间，我也不知道是真的复杂还是在忽悠我（笑）。

做我必须对价格要敏感，不然很容易被坑。所以我想通过学习AI编程，至少能对技术开发有个基本的认知，这样在谈判时心里能有个底。

Shadow: 听起来很实用的考虑。那学习了vibe coding之后，感受如何？

Jessica: 说实话，vibe coding真的很神奇！我原本以为编程肯定要学很多复杂的语法，结果发现用AI编程就像在和一个懂技术的朋友聊天一样，告诉它你想要什么，它就帮你做出来。

课程结束后我特别兴奋，回去就开始做自己的小项目。现在正在做3个应用呢：

第一个是学英语的工具，因为我们公司要拓展海外业务，我需要提升口语水平；

第二个是把语音记录转成结构化笔记的工具，平时客户电话很多，会议记录整理起来很麻烦；

第三个是给我家小孩做的AI绘本生成器，这样她可以自己创作属于自己的故事。

Shadow: 这些功能市面上都有现成的工具，为什么要自己做一个呢？

Jessica: 这就是问题所在了！市面上的工具看起来功能很全，但用起来总是不顺手。

比如学英语这个，我试过很多App，像流利说、多邻国这些。但它们都是按照固定的课程体系来的，我作为商业化负责人，更需要练习商务谈判、合同讨论这些特定场景的对话。我希望能输入我即将要谈的项目背景，然后AI扮演客户和我进行模拟谈判，还能纠正我的发音和表达。这种个性化的需求，现成的App根本满足不了。

语音转笔记的工具就更别提了。市面上的要么就是简单粗暴地把语音转成文字，要么就是按照他们预设的模板来整理。但我的工作场景很特殊，比如和供应商开会，我需要它自动识别出报价信息、技术难点、时间节点这些关键信息，然后按照我习惯的格式整理出来。还要能标注出哪些地方需要我后续跟进，哪些是对方的承诺。这种高度定制化的需求，只能自己做。

至于给小孩做的AI绘本，市面上的儿童AI工具要么太幼稚，要么就是纯娱乐性质。我希望能结合教育意义，比如她今天学了什么新知识，就能生成一个相关的故事来巩固。而且要能控制故事的价值观导向，这个对家长来说很重要。

用vibe coding自己做的好处就是，完全按照我的需求来设计，想要什么功能就加什么功能，不用被别人的产品逻辑绑架。

Shadow: 学了AI编程后，对你的商业化工作有什么具体帮助吗？

Jessica: 说实话，对报价的帮助并不是我原来想象的那么直接。因为商务谈判里有很多人情世故的因素，我不可能拿着vibe coding的开发标准去质疑对方的报价，那样的话对方就不用接这个活了（笑）。

但是现在有个很大的变化：在提出需求之前，我都会用vibe coding先自己试着做一遍，或者至少把主要功能拆解一下，看看大概的实现难度。这样心里就有个基本的价位区间了。

比如上周有个供应商跟我报价，说要做一个"AI客服系统"，开发周期3个月，报价15万。以前我可能就觉得"AI"听起来很高大上，15万好像也合理。但现在我知道，如果只是基础的问答功能，用现有的大模型API，核心功能一天就能做出来。当然，要做成产品级别的系统确实需要更多时间，但绝对不至于3个月。

所以现在我在谈判时底气更足了。我会问得更细：具体包含哪些功能模块？数据是怎么处理的？有没有特殊的算法需求？通过这些问题，我能大概判断出项目的真实难度，然后在价格上就有了谈判空间。

最重要的是，现在客户提出一些看似复杂的需求时，我能快速判断哪些是真的需要定制开发，哪些用现有工具稍微改改就能实现。这对我们这种创业公司来说特别重要，能省则省嘛。

Shadow: 如果要推荐给别人学习，你觉得推荐给谁比较合适？

Jessica: 哈哈，首先肯定不能推荐给同行！这好不容易有了点竞争优势，怎么能随便分享出去呢？开玩笑的（笑）。

说真的，我应该会推荐给我弟弟妹妹。他们刚高考完，正在考虑专业选择。我觉得不管他们最后选什么专业，都应该让他们知道现在AI发展到什么程度了，以及学会如何利用这些工具。

最重要的是要让他们有创造者的思维，而不是成为未来的"螺丝钉"。就像我现在能自己做工具解决工作中的问题，而不是被动地等别人提供解决方案。AI时代，会使用工具和会创造工具的人，差距会越来越大。

我希望他们从现在就开始培养这种"遇到问题就想着怎么用技术解决"的思维习惯。不一定要成为专业程序员，但至少要有这个能力和意识。这可能比选择什么专业更重要。

另外，我也想推荐给我们公司其他同事，特别是产品经理。他们经常要和开发团队沟通，如果能懂点技术实现，沟通效率会高很多。而且现在很多产品创新都和AI相关，不懂技术很难设计出靠谱的产品方案。

Shadow: 最后一个问题，对于其他想学AI编程的商业化相关的人员，你有什么建议吗？

Jessica: 我觉得最重要的是要放下心理负担。很多同事一听到"编程"就觉得很高深，其实AI编程真的没那么难。就像我刚开始也担心跟不上，结果发现比学Excel函数还简单。

另外，要带着具体的问题来学。不要为了学而学，而是想想工作中有哪些重复性的事情可以用工具来解决，或者有哪些信息获取的痛点可以改善。这样学起来有目标，也更容易坚持下去。

还有就是要敢于试错。做出来的东西不完美也没关系，能解决80%的问题就已经很有价值了。我现在做的那三个应用，说实话界面都很粗糙，但功能够用就行。重要的是要有这个动手的习惯。

最后建议大家一定要参加像mixlab社群这样的训练营，有老师指导，有同学交流，学习效果比自己摸索强太多了。而且能看到不同行业的人都在用AI解决各自的问题，这种视野的开阔也很有价值。

——

通过和Jessica的对话，我对商业化相关人员这个群体有了新的认识。他们学习AI编程的动机很纯粹——为了在工作中不被技术"忽悠"，为了能更好地评估项目成本。

有趣的是，Jessica虽然是带着实用主义的目的来学习，但学会之后却"上瘾"了。她开始享受创造的乐趣，享受用技术解决生活中各种小问题的成就感。这种从"被动使用"到"主动创造"的转变，可能就是AI编程最大的价值。

最让我印象深刻的是她说的那句话："AI时代，会使用工具和会创造工具的人，差距会越来越大。"这句话不仅仅适用于商务工作，更是对所有职场人的提醒。在这个快速变化的时代，保持学习能力和创造能力，可能比任何具体的技能都重要。