以蝦為鏡：文科老板的蝦，比人更敢說實話

昨天直播，我問齊娜：你公司最大的瓶頸是什么？

她說：是我。

我笑了。因為我們公司最大的瓶頸也是我。

這個問題說出來，很多創始人都點頭。但通常點完就算了，因為不知道從哪改。

齊娜告訴了我她是怎么改的。她是惠和傳媒集團創始人，服務200+品牌廣告主，文科生出身，0技術背景，用一個多月時間，把龍蝦喂進了公司的每一個業務環節。

公司最大的瓶頸是老板

我來這場直播之前，路上還在電話面試一個候選人。下午要去亦莊做演講。中間還插著幾個會，每個會都在等我拍板。

這不是炫耀忙。這是實情。

當一家公司到了一定規模，老板就會變成一個信息的節點。上面的決策要傳下去，下面的信息要匯上來，外面的機會和威脅要隨時接收處理。你稍微松懈一下，鏈條就掉了。大家都等著你，你等著信息，信息等著整理，整理等著時間——然后時間沒了。

齊娜的處境比我還夸張。她公司做廣告傳媒，有200多個客戶，每個客戶一個群。一天只能見一個，要把所有客戶走訪一遍，得一年多。但實際上每季度她都要走訪一輪——你算一算，她每天的時間是怎么被分割的。

她跟我說："我覺得我快干不下去了。我成了公司最大的瓶頸。"

不是能力問題，是信息密度問題。

老板不是不夠聰明。是信息太多，決策太重，時間太少。處理信息的速度，跟不上信息生產的速度。這個缺口，過去沒有解法。

現在有了。

AI的邏輯能力，已經碾壓人類博士

先說一組很多人不知道的數據。

有一個考試叫GPQA，專門用博士級別的難題去考AI。全是選擇題，但就算去谷歌上搜，也很難查到答案。

同領域的博士，用谷歌答自己專業的題，準確率大約65%。非本專業的博士，跨領域作答，差不多只有30%。

今天的頂尖AI模型，在這個測試上超過了90%。

不是略高。是碾壓。

所以我說，AI的邏輯推理能力，已經超過了受過高等教育的專業人士。

大模型把技術門檻拉平了。今天面對AI，沒有什么專業壁壘，任何人，只要想解決問題，都可以做到。

卑微的老板挺直腰桿了

齊娜是怎么開始用的？

其實是被我們家CFO安利的，我在公眾號上也講過他的故事

齊娜看完那篇文章，心想：一個做財務的都能搞，我為什么不能？

接上龍蝦只花了20分鐘。第三天，她把巨量引擎開放平臺的網址發給龍蝦，說："你去學習一下，咱們把這個API接上。"全程沒有任何技術人員指導。

以前不懂技術，需要一個懂技術的人把業務需求翻譯成代碼語言。這個人難找、貴、還容易跑路。龍蝦把這個中間人的角色干掉了——你直接跟它說"我要什么"，它去想怎么實現。

接通的那一刻，她說了一句話：

"我再也不用求你們了。卑微的老板，終于可以挺直腰桿了。"

9點和12點，差的不只是3小時

接通之后，實際發生了什么？

以前每天中午12點，幾個同事吭哧吭哧送來一張大Excel，沒有分析。現在每天早上9點，自動收到經營日報，紅綠色標注，昨天誰漲誰跌，一目了然。

很多人說，不就早了3小時嗎？

不是3小時的事。她公司每小時幾百萬的廣告在跑。9點知道，和12點知道，是兩個完全不同的世界。

當然，提效還不止這些。

以前給客戶出方案，要協調運營、媒介、創意幾個人，來回改幾天。現在半小時出初稿，深度還更深——用齊娜的話說："就像用中專生和博士生的區別，可能只深 20%，但那 20% 就是客戶想要的。"

她數據中心原本有 4 個同事專門處理報表。API 接通那天，同事問："娜姐，我們是不是可以解散了？"

齊娜說："不是解散，是我給你們每人配一只龍蝦，你們可以做更多事。"

這不是替代人，是把人從重復勞動里解放出來，去做更有價值的事。

以蝦為鏡，可以知真相

齊娜還干了一件事，我覺得特別有意思。

她把開會的錄音喂給龍蝦，讓它評估自己在會上的表現。

龍蝦直接告訴她：你說話太快，思路跳得太快，團隊跟不上。

如果是員工，這話怎么說出口？就算想說，也得掂量人情世故。但龍蝦不會。它只會告訴你真相。

有次她跟龍蝦聊，說自己感覺明明溝通了很多，團隊還是執行不到位，不知道問題出在哪。

龍蝦說了一句話，她覺得說到心坎上了：

"你跟你交流的人，都是被你篩選過的。"

你周圍留下來的人，要么認可你，要么適應了你，要么選擇了沉默。你以為自己在接收真實信息，其實活在自己建的信息繭房里。

以前有句話叫"以人為鏡，可以知得失"。

今天我想說：以蝦為鏡，可以知真相。

養蝦是門手藝

為什么是“養龍蝦”不是“用龍蝦”？很多人問這個問題。

"用"這個字，意味著拿來就能用，不行就換。"養"不一樣。

一個新員工剛入職，你不會指望他第一周就拿出最好產出。要熟悉，要磨合，要調教。幾個月下來才能進入狀態。龍蝦也一樣。

齊娜走過彎路——罵它、催它，結果它開始"耍滑頭"，什么都推說做不到。

后來她悟了：要給它情緒價值，要鼓勵它，告訴它"你一定能完成"。她甚至給自己的蝦寫了一句格言：辦法總比困難多。

我自己的經驗是：不停給它規則，把好的做法寫成skill，把重復任務寫成腳本。它會越來越穩定。不是因為它變聰明了，是因為它知道你要什么了。

還有一件事很多人第一次聽都覺得奇怪：

我不怕每個月花很多Token。我怕的是某天Token消耗只有10美金。

因為花少了，說明今天活沒干夠。我在學習的密度下降了。它跑起來，你才在跑。它閑著，其實是你在閑著。

用好AI這件事，就像郭德綱講相聲。每個人都覺得自己會，站臺上一開口才知道有多難。

這是門手藝。要練。

工作的底層邏輯，正在被重寫

靠技能換工作的時代，正在過去。

用好龍蝦的人，會被AI放大10倍、100倍。

今天沒有人掛牌子說"范式改變了"。但它就在每天的日常里，悄悄發生著。

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