AI的边界: 为什么不能全盘Skill化? 是单纯AI无法为结果买单，还是AI现今远未成熟? 或是缘何‘犹豫’? (0627)

今天受邀参加知无不言同城会 AI运营实战课，晚间结束的时候，发起的一项讨论，对话如下：

Discussion Transcript

AI 与 Skill 的边界，到底卡在哪？

一段围绕“AI 能否全盘接管运营”的现场讨论整理。保留原始观点推进，优化版式与阅读层次，便于直接发布、归档或继续加工。

知无不言同城会 现场 讨论实录

按说话人区分，保留原始讨论顺序

学员

01:36:38

其实我有个问题。这个 skill 在我的理解里，理论上好像什么都能做。除了你刚才说的“人要负责”之外，为什么不能全部都用 skill 来做？听起来可能有点跑偏，但我自己感觉，它的智商其实比人高。那你们觉得，真正的卡点到底在哪里？

讲师1

01:37:06

你觉得它“全部都能做”，可以举个具体例子吗？我们用具体场景来说。

学员

01:37:10

比如亚马逊运营，我自己的理解，无非就是补货、写 Listing、做图片和 A+、打广告。继续往下拆，其实每一项都可以拆成更小的动作。理论上，只要把这些动作都拆出来，就可以变成一个个 skill。比如我刚说的这几个“大 skill”，其实下面还可以拆成更多“小 skill”。那为什么你们没有直接把整个运营流程全盘 skill 化？

Bluesky（对，就是我）

01:37:52

广告那一部分，目前还没办法完全替代。

学员

01:37:56

为什么？

讲师1

01:37:59

我分享一下我的感受。这个问题本质上是每个人对 AI 边界的理解不同。skill 确实能做很多事，AI 也足够智能，能给出很多答案。就拿亚马逊运营来说，比如上架，后台有非常多属性需要填写。你如果有精力把所有属性一一对应、映射清楚，并写成私有 skill，当然可以做。

讲师1

01:38:52

这也是为什么我们之前一直在讲“员工蒸馏”。所谓蒸馏，就是把员工日常反复做的动作沉淀下来，变成 skill，未来可以复用。我们也在往这个方向尝试。但在尝试过程中会发现一个核心问题：AI 可以产出大多数符合预期的内容，但它不能负责。

讲师1

01:39:20

如果我是一个两三个人的小团队，从创业者角度看，当然会希望所有事情都交给 AI 做。某种程度上，它确实也能做到。但问题是，上限会比较低。比如图片，AI 能生成，但它很难稳定判断这张图到底合不合理、能不能真实承接转化。再比如供应链，很多事情必须人去跑、去判断、去协调，这不是单个 skill 能完整解决的。

学员

01:40:16

我不是说一定要这么做，我只是好奇你们觉得边界在哪里。

讲师2

01:40:23

从我们最直观的感受来看，其实我们有一段时间是大力推动 AI 的，后来突然全部叫停，把 AI 的使用范围缩小了。原因是很多事情在日常工作中，并没有办法完全量化。

讲师2

01:40:47

比如一个产品是集团主推，前期营销预算可能给到 100 万。但中途老板突然觉得项目不行，要把预算砍到 50 万，甚至更少。如果你一开始把广告逻辑都写死，让 AI 按照原计划跑，它可以跑。但一旦中途预算变化，整个业务逻辑就会断掉。

讲师2

01:41:16

这也是广告为什么不能完全交给 AI。它可以调整广告，可以执行投放，但它很难真正理解公司当前的资金流和战略节奏。你原本每天预算 5000，后来只能给 500，它可以帮你调回来，但这个过程会影响结果。它不会替你承担后果，也不会为最终结果负责。

讲师2

01:41:45

就像你问豆包一个问题，它答错了，你指出来，它会说“下次我一定给你更准确的答复”。但问题是，业务不是这样运行的。业务需要交付，需要有人负责。

学员

01:42:06

那是不是只需要一个人负责审核就行？

讲师2

01:42:08

如果已经需要一个人负责审核，那为什么不让这个人直接负责做，让 AI 来协助他？这就又回到了最初的问题：为什么不能全部交给 AI？答案是，交不了。

讲师2

01:42:30

这有点像智能驾驶。技术上已经能做到 L2、L3，甚至更高阶的辅助驾驶，但你真的会完全放心让它替你开吗？你会不会担心？当然，如果保险买得足够高，可能心态会不一样。

学员 2

01:42:48

保险买得高。

讲师 2

01:42:49

对，本质上就是这样。不是单纯技术卡点，而是人性和信任问题。每个人愿意把多少决策交给 AI，取决于你对它的信任程度。

讲师2

01:43:05

比如一个产品前三个月可能不赚钱。如果是一个有成功经验的运营在推，团队可能愿意相信他，因为他的经验本身就是背书。但如果是 AI 连续亏三个月，你敢相信它第四个月一定能赚钱吗？如果赚不回来，谁来负责？公司为什么敢让一个一两万工资的人负责几百万业绩？因为背后有人能接盘、能复盘、能承担责任。但 AI 不行。

学员

01:44:09

那你们现在希望 AI 介入到什么程度？各自公司大概会让它介入到什么程度？

讲师 2

01:44:16

这个很难量化。我们之前是全力拥抱，后来发现不能抱得太紧。现在更倾向于让 AI 做辅助，而不是让它完全接管。

Bluesky

01:44:30

有一个词，叫“AI 冷静期”。

讲师2

01:44:34

对。前段时间大家都很兴奋，买了很多工具，用了很多模型。但最后还是会回到生意本质。AI 是工具，不是结果本身。

Bluesky

01:44:54

我觉得本质问题还是现在的 AI 没有那么成熟。如果它真的成熟到足够可靠，就像自动驾驶真的成熟到你完全放心上路，那你根本不用讨论，员工自然就会被替代。现在之所以还在讨论，就是因为它还没到那个阶段。

学员

01:45:16

这其实也是资本的形态。资本的形态，最后一定会追求效率，能替代人的地方就会替代人。

Bluesky

01:45:18

对，资本天然会追求替代。但问题是，现在它还没有成熟到那个程度。

讲师2

01:45:27

如果 AI 能把员工全部替代，那老板会不会也被替代？因为 AI 的决策能力理论上也可能更强。

Bluesky

01:45:32

老板可能最后只负责做决策。

讲师2

01:45:37

但如果 AI 的决策能力也更强呢？

讲师1

最后还是回到一个问题：看成本。

讲师2

01:45:42

对，最终还是成本。无论做跨境还是做国内，本质都是卖货、赚钱。AI 可以提高效率，但它不是免费的，也不是万能的。它给出的东西往往很冷静、很标准，但生意里很多判断，既有成本，也有人性，还有对结果的承担。

价值总结 （by GPT）

AI 和 skill 的真正价值，不在于把人彻底替代，而在于把可重复、可标准化、可沉淀的经验变成系统能力。它可以提升效率、降低试错成本，也可以帮助团队把优秀员工的方法论复制出来。但在现阶段，

AI 最大的边界不是“会不会做”，而是“能不能负责”

。

运营不是简单动作的集合，而是一套动态决策系统。补货、Listing、图片、广告、供应链、预算、现金流、老板预期、团队信任，这些因素交织在一起，很多判断并不能被完全写进固定规则。AI 可以参与执行，也可以辅助判断，但最终的风险、取舍和责任，仍然需要人来承担。

所以，更现实的路径不是“全盘 AI 化”，而是“人负责，AI 增强”。把 AI 当成放大器，而不是替罪羊；把 skill 当成组织经验的沉淀方式，而不是一键替代人的幻想。

真正有价值的公司，不是简单地用 AI 替代员工，而是让每一个人的经验都能被复用，让组织的能力持续进化。

后记

照例发散一下我的思考。

暂且抛开大的伦理和国家管控，税收之类的不谈，我在上述对话中说到，现今的AI并没有成熟到可以替代运营的程度和地步。

不可否认，AI的水平在投喂了相关语料和知识库以后，可以做到七八十分，但是剩下的20分空间，还是做不到的，比如我们说，他可以把标题，五点写个差不多，图片也能做个七八十分，但是我们一直说，需要决策，决策，决策，

谁来决策，是普通角色来决策， 还是高阶运营或者管理来决策，决策的依据又是什么？

比如图片用AI生成了做好了，你或许也可以写一个检验套图质量的SKILL，来判断一下，那么这个skill的框架，标准谁来设定审定，谁来决策，谁来对结果负责，

再比如taste，审美，是现在提及较多的，审美这个玩意，又是千人千面，这下进入死胡同了。。

再比如广告，广告的操作千变万化，就像我在训练营给大家讲的更多的是底层框架，也给了一个参照的SOP，但是能照搬吗？我说了不能，需要根据自身情况，资源能力，去适配。

因为推广，特别广告里面的逻辑，策略，市场等等，变量因子太多太多了，牵一发而动全身，完全没法标准化。

这些我在年初的AI焦虑以及为什么我反对SOP一文，都有论述。

为什么我之前一直反感谈运营SOP？| 漫谈AI+运营 (0314)

我们时常听过这样的段子，有很多人曾今成功推起来过一些爆款，但是回头复盘的时候，你问他做对了哪些步骤，推成功的经验是什么，也给蒸馏一哈，

但是一问三不知，因为有些人就是自己也搞不清，怎么推起来一个品的。。

过往的文章中，我也经常说，一个品的成功，真的就是天时地利人和，缺一不可。

如果一定要在复杂变量中寻求一套标准化操作SOP，用AI来替代掉亚马逊运营，我觉得还有较长的路走。。

麦肯锡最新报告：未来5年最有价值的5种人

（晚上从知无不言坐地铁回程路上，由于今天的学习大脑一场活跃，在地铁上就开始整理这段对话记录，同时看到新总群里发出刘润最新的这篇分析，脑容量已不足，大家自己看。）

AI拉平了技术的鸿沟，拉短了知识点差距，平权了方方面面的一些东西，但同时浩如烟海的数据，‘知识’，干货，替代，等等，目不暇接，铺面而来，叫人怅然若失。。

就像转发的潘总这条微博，

北大哲学系教授致辞：

“我们正沉溺于飞速发展且将无情淘汰所有人的时代叙事，我们生出了难以自拔的焦虑与无力感” 。

与此同时，我想到了前段高考作文揭幕战之后，一个女生提到的，韩国女作家访谈中谈及的一个关键词“犹豫”。

犹豫的背后，是否也给人的判断和决策留了一些冗余空间，

犹豫的背后，是否会多一些感性色彩的成分，

犹豫的背后，是否也是人类人文价值和关怀的体现，

犹豫的那一瞬间，是否想清楚，

到底是人类主宰AI，

把它变成放大能力的工具；

还是 AI 终将替代我们，甚至在某些维度上取代我们？