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花钱雇AI当同事 我的生意怎么样了?

定焦One团队 2026-06-25 17:18
定焦One团队 2026/06/25 17:18

邦小白快读

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本文分享了不同行业从业者实际雇佣AI数字员工的落地经验,核心干货是普通人借助AI提效的实操方法,整体门槛和成本都很低,适合个人尝试。

1. 成本门槛:目前AI数字员工月均使用成本大多在1000-4000元之间,远低于雇佣人工的成本,不需要大额投入就能启动使用。

2. 入门方法:不要一开始就追求全自动化,先选一个自身最费时间的细分工作环节切入,把自身的工作方法沉淀成AI可执行的规则或技能模块,拿到提效正反馈后再逐步拓展更多场景。

3. 使用原则:AI只承担初稿输出、重复劳动、信息整理等基础工作,最终审核、专业判断、核心决策必须由人完成,不能放弃自身的判断力。

本文通过多个中小品牌、商家使用AI数字员工的实践,为品牌商带来了降本提效、抓住AI红利的可参考经验,覆盖品牌运营营销多个环节。

1. 营销端提效降本:AI数字员工可以承担文案撰写、广告投放监控、社媒排期、售后客服等基础营销工作,比如跨境商家靠AI自动处理退换货、物流查询等常规售后问题,还能按照预设规则自动调整广告投放预算,节省大量人力时间。

2. 运营端压缩落地周期:AI可以辅助完成竞品数据监控、网站迭代、信息整理等工作,帮助品牌方大幅压缩从想法到落地的周期,快速响应市场变化。

3. 团队成本优化:中小品牌可以用AI替代多个基础岗位人力,原本人力月成本五万元的团队,现在AI月成本仅四千元,能把省下来的时间投入到供应链、客户对接等核心环节。

本文分享了跨境电商卖家使用AI数字员工的实战经验,给各类To C卖家带来了可复制的落地方法,明确了机会和需要注意的风险。

1. 新增长机会:AI数字员工帮助小卖家实现了极致轻量化运营,可替代美工、运营、客服等多个基础岗位,大幅降低固定运营成本,原来需要多人完成的工作,一个人加四个AI就能搞定,降低了小卖家的入场门槛。

2. 可复制落地方法:先从最费时间的文案、客服、数据整理等环节切入,给AI设定的规则越详细越好;不要一开始就追求全自动化,逐步拓展场景更稳妥。

3. 核心风险提示:AI容易出现内容出错的问题,文中卖家曾出现AI擅自添加不存在的五折活动,造成广告投放损失,因此所有面向消费者的内容必须人工审核,卖家要注意不能退化自身的商业判断力。

本文通过不同从业者的实践分享,给想要推进数字化、拓展电商渠道的工厂带来了多方面的启示,也点明了新的商业机会。

1. 新商业机会:随着AI数字员工普及,中小卖家已经可以实现一人团队的轻量化运营,越来越多小卖家会释放出更多精力对接供应链,工厂可以针对性拓展中小卖家长尾客户,打开新的增长空间。

2. 数字化转型启示:工厂可以尝试将AI数字员工用到订单整理、需求对接、设计初稿整理等重复环节,降低内部运营成本,提升对客户的响应速度。

3. 产品方向调整:现在中小卖家更需要灵活的供应链支持,工厂可以推出小批量柔性生产服务,适配小卖家的需求,同时还可以借助AI完成产品设计初稿优化,提升开发效率。

本文透露出当前AI数字员工赛道的用户需求和行业发展趋势,能给To B的AI服务商、企业服务服务商带来明确的业务方向参考。

1. 行业发展趋势:AI数字员工已经从科幻概念落地到中小企业、小团队、个人从业者的日常工作中,月成本几千元以内就能满足需求,市场接受度正在快速提升,赛道增长空间大。

2. 核心客户痛点:目前多数潜在客户的核心痛点是找不到适合自身的落地场景,不知道怎么把自身工作方法转化为AI可执行的规则,还有不少从业者对AI存在抵触情绪,担心被替代,缺乏可落地的入门路径。

3. 解决方案方向:服务商可以针对不同垂直行业打造预制好的技能模块,推出垂直场景的落地方案,比如给律师的法律检索技能、给记者的访谈整理技能,帮助用户快速获得提效正反馈,降低入门门槛。

本文记录了不同用户使用AI数字员工的真实实践,给AI平台、电商平台等各类平台商带来了关于用户需求、运营方向的参考。

1. 用户核心需求:用户需要能适配不同垂直场景的模块化功能,支持用户自定义把自身工作方法沉淀为专属技能,同时需要开放的API接口,方便用户对接其他工具搭建自动化工作流,满足个性化需求。

2. 平台产品优化方向:可以针对不同行业推出垂直化的一体化解决方案,比如针对跨境电商卖家推出集成文案、客服、广告监控的AI方案,针对投资人士推出BP筛选预制模块,降低用户使用门槛。

3. 运营招商方向:可以面向中小卖家、中小团队、个人从业者推出低成本订阅制方案,这类群体需求旺盛、付费意愿强,能给平台带来稳定的订阅收入,同时需要配套开发AI内容审核工具,帮助用户防控AI出错的风险。

本文记录了AI Agent也就是数字员工落地到个人和中小企业的最新产业实践,呈现了数字员工赛道的新动向、新问题,对产业研究有较高的参考价值。

1. 产业新动向:AI数字员工已经脱离概念阶段,进入真实落地应用阶段,覆盖律师、投资、跨境电商、媒体、创业多个领域,百度李彦宏还提出用DAA(日活智能体数)取代DAU作为衡量AI平台价值的新指标,行业评价体系正在更新;目前主流商业模式是低成本订阅制,月费一千到几千元,已经被用户普遍接受。

2. 当前存在的新问题:AI数字员工目前还无法完成专业判断和核心决策,容易出现内容错误,大量从业者对AI存在抵触情绪,缺乏落地场景和方法,行业教育仍有较大缺口。

3. 未来发展趋势:未来一到两年,结构化拆解工作、沉淀个人专属上下文训练定制化Agent会成为核心能力,个人专属数字员工的市场会迎来快速增长。

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声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

This article shares real-world deployment experiences of AI digital workers from professionals across various industries, with a core focus on practical, low-barrier, low-cost methods for individual workers to boost productivity with AI.

1. Cost barrier: Most AI digital workers cost between 1,000 and 4,000 RMB per month on average, far lower than hiring a full-time human employee, and require no large upfront investment to get started.

2. Getting started: Do not pursue full end-to-end automation right away. Start with the most time-consuming single segmented part of your work, turn your own work processes into AI-executable rules or skill modules, and gradually expand to more use cases after you get positive productivity feedback.

3. Core principle: AI should only handle basic tasks such as first-draft output, repetitive work, and information aggregation. Final review, professional judgment and core decision-making must remain with human workers — never outsource your own judgment.

Based on real practices of AI digital worker adoption among small and medium-sized brands and merchants, this article shares actionable insights for brands to cut costs, boost efficiency and capture AI-driven growth opportunities, covering multiple brand operation and marketing functions.

1. Marketing efficiency and cost reduction: AI digital workers can handle basic marketing tasks including copywriting, ad performance monitoring, social media scheduling, and after-sales customer service. For example, cross-border merchants use AI to automatically process routine after-sales requests such as returns and logistics inquiries, and automatically adjust ad budgets based on pre-set rules, saving substantial labor time.

2. Faster operational execution: AI assists with competitor data monitoring, website iteration, and information organization, helping brands significantly shorten the cycle from ideation to execution and respond faster to market changes.

3. Team cost optimization: Small and medium-sized brands can replace multiple entry-level roles with AI. A team that previously cost 50,000 RMB per month in labor costs now only costs 4,000 RMB per month for AI, freeing up time to invest in core functions such as supply chain management and client relationship building.

This article shares hands-on experience of AI digital worker adoption among cross-border e-commerce sellers, offering replicable deployment methods for all types of B2C sellers, as well as clarity on opportunities and key risks.

1. New growth opportunity: AI digital workers enable small sellers to run extremely lean operations, replacing multiple entry-level roles including graphic designers, operations specialists and customer service staff to sharply cut fixed operating costs. Work that previously required a team of multiple people can now be handled by one person plus four AI digital workers, lowering the barrier to entry for new small sellers.

2. Replicable deployment method: Start with the most time-consuming tasks such as copywriting, customer service and data organization, and build as detailed rules for AI as possible. Avoid pursuing full automation upfront; expanding use cases gradually is a more reliable approach.

3. Key risk warning: AI is prone to generating incorrect content. One seller shared a case where AI incorrectly added a non-existent 50% discount promotion, leading to advertising losses. For this reason, all consumer-facing content must be reviewed by humans, and sellers must avoid letting their own business judgment atrophy.

Through shared practices from various industry professionals, this article delivers multi-faceted insights and highlights new business opportunities for factories looking to advance digital transformation and expand e-commerce sales channels.

1. New business opportunity: With the widespread adoption of AI digital workers, small sellers can now run one-person lean operations. More small sellers will free up capacity to focus on supply chain对接, allowing factories to target and expand into the long-tail small seller client segment and open up new growth avenues.

2. Insights for digital transformation: Factories can deploy AI digital workers for repetitive tasks including order organization, client demand coordination and first-cut design sorting, to cut internal operational costs and improve response speed to clients.

3. Product strategy adjustment: Small sellers now require more flexible supply chain support. Factories can launch small-batch flexible manufacturing services to meet small sellers’ needs, while leveraging AI to optimize initial product design drafts and speed up product development.

This article reveals current user demand and industry trends in the AI digital worker track, offering clear strategic guidance for B2B AI and enterprise service providers.

1. Industry trend: AI digital workers have moved from a futuristic concept to daily adoption by SMEs, small teams and individual professionals. Most user needs can be met for less than a few thousand RMB per month, market acceptance is growing rapidly, and the track has substantial room for expansion.

2. Core customer pain points: The biggest pain point for most potential users is that they cannot identify the right deployment scenarios for their own use case, and do not know how to convert their own work processes into AI-executable rules. Many professionals also hold resistance toward AI, fearing job displacement, and lack a clear actionable path to get started.

3. Solution direction: Providers can build pre-built vertical skill modules tailored for different industries, and launch industry-specific end-to-end deployment solutions. Examples include legal research modules for lawyers and interview transcription and organization modules for journalists, to help users quickly get positive productivity feedback and lower the barrier to entry.

This article documents real user practices of AI digital worker adoption, offering insights on user demand and operational strategy for AI platforms, e-commerce platforms and other platform operators.

1. Core user needs: Users want modular features adapted for different vertical scenarios, that support users to custom-convert their own work processes into exclusive skills. They also require open API access to easily connect with other tools and build customized automated workflows to meet personalized needs.

2. Product optimization direction: Platforms can launch vertical, integrated solutions for different industries. For example, an integrated AI solution covering copywriting, customer service and ad monitoring for cross-border e-commerce sellers, or pre-built business plan screening modules for investors, to lower the user adoption barrier.

3. Operations and merchant acquisition strategy: Platforms can launch low-cost subscription plans for small sellers, small teams and individual professionals. This group has strong demand and high willingness to pay, delivering stable recurring subscription revenue for platforms. Platforms also need to develop supporting AI content review tools to help users mitigate the risk of AI-generated errors.

This article documents the latest real-world industry practices of AI agents (also known as digital workers) adopted by individual workers and small and medium-sized enterprises, highlighting new trends and emerging issues in the digital worker track that carry high reference value for industry research.

1. New industry trends: AI digital workers have moved beyond the conceptual stage to real-world production deployment, covering multiple sectors including law, investment, cross-border e-commerce, media and entrepreneurship. Baidu’s Robin Li has even proposed that DAU (Daily Active Agents) replace the traditional DAU (Daily Active Users) as the new metric to measure AI platform value, indicating that the industry’s evaluation framework is undergoing a shift. The current dominant business model is low-cost subscription, with monthly fees ranging from 1,000 to several thousand RMB, which has been widely accepted by users.

2. Emerging unresolved issues: AI digital workers are still unable to complete professional judgment and core decision-making, and are prone to content errors. Large numbers of professionals still hold resistance toward AI, and lack clear deployment scenarios and methods, leaving a large gap in industry education.

3. Future development trends: Over the next 1-2 years, the ability to structurally decompose work processes and build customized, personal context-trained exclusive agents will become a core competitive advantage, and the market for personal exclusive digital workers will see rapid growth.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

每月一两千,把数字员工用到起飞。

定焦One(dingjiaoone)原创

作者|雷晶 金玙璠 王汉星 王璐 陈丹

编辑|王汉星

“数字员工”这个曾经略带科幻色彩的词,正在变成一种现实的工作方式。

最近一两年,AI的能力有了明显提升。尤其是今年年初,OpenClaw引爆的那场“龙虾热”中,AI Agent已经可以接管浏览器、读写文件、执行代码、调用终端,很多人第一次真切地感觉到,AI开始真正“动手干活”了。百度创始人李彦宏甚至提出一个新指标,用DAA(日活智能体数)取代沿用多年的DAU,来更好地关注有多少Agent在给人类干活,并交付结果。

概念在升温,但我们更想知道的是,那些真正把“数字员工”用起来的人,日子过得怎么样?

「定焦One」和五个人聊了聊,有律师写下45个Skills来教Agent帮自己“办案”,跨境电商商家走了三个员工、靠四个数字员工一人身兼“四职”,投资经理边睡觉边让Agent帮自己筛选BP……这些数字员工,不用发工资、不用缴社保、24小时在线,“月薪”仅一两千块,已经真实地出现在独立开发者、小团队、中小企业主和打工人的日常工作之中。

以下是他们的故事。

01.狂搭AI基建,我用45个Skill教Agent帮我干活

杨卫薪|33岁 苏州 剑桥颐华律师事务所律师

律师这行天然适合与AI协作。去年四五月份我开始使用Agent工具,一开始会用Cursor来开发一些小工具,比如导出网页端AI聊天记录的浏览器插件。

慢慢地,我开始尝试把它用到法律业务里。当时Agent的能力还不算成熟,上下文窗口也有限,但它确实能从证据材料里找到一些关键信息。几十上百页的证据、几百条的合同条款,它能直接帮我定位到想要的内容。

后来,Agent逐渐渗透到我工作的各个环节。

我的工作分为两部分:一是律师本职业务,二是法律内容写作与知识分享。为此我花了五个月写了45个Skill,让Agent帮我在办案、研究、创作等环节按我设定的要求产出“法言法语”。

我的一天通常从“收菜”开始。我让Agent自动抓取前一日法律领域的新闻、典型案例。早上十点,我会浏览它给我整理的文章,决定今天需要学习或创作的方向。

处理案件的时候,我让Agent自动下载、归档法院传来的起诉状和证据材料到指定项目文件夹中。随后,用OCR(光学字符识别)Skill完成材料的格式转换,再用接入专业数据库的法律检索Skill围绕争议焦点做法条分析,最后由写作Skill输出答辩状或法律服务方案的初稿。

最关键的一步是人工检查。AI可以出初稿,做法律检索和分析,但它很难完成律师的专业判断。我会在看完初稿后,给出修改意见,让它进行修正。

我使用较多的Agent工具有国外的Claude Code和Codex,以及国内的WorkBuddy和QodeWork,每个月AI订阅的开支大概一千块。

现在,借助Agent和专门的Skill,我律师业务的工作能在20%的时间里完成,剩下80%的时间都拿来“搭基建”。

我将自己的经验和偏好,做成一个个Skill,让Agent能按照我的方式跑,搭建的过程非常耗费精力。但Agent不能直接满足你的要求,它好不好用取决于你往里面灌输了多少属于自己的“上下文”。

除了自己用,我还会去各地的律协分享使用经验。讲课的时候我能明显感觉到,大家的认知差别很大。很多人想靠近,但心态上又有点抵触。这种抵触一部分来自对于职业的骄傲,另一部分来自于不想被取代的恐惧。

很多人不知道怎么用Agent,或者比较抗拒,本质上是因为没有找到一个好的场景。没有场景就没有行动力,没有行动力就永远形成不了正反馈。

所以对于想用Agent的人来说,我的建议是先找到一个非常小的特定工作场景,或是一个想提效的环节,把自己的方法论沉淀成Skill。不要一上来就想着要让AI帮做所有事,就瞄准一个点,投入进去,解决它。一旦解决了,带来的正反馈会驱动你继续探索下一个场景,再把多个Skill串联起来,就能得到一个能解决特定问题的Agent。

我认为未来一到两年,最重要的能力是结构化拆解自己的工作,并持续沉淀个人的“上下文”,训练出能真正帮助你的Agent。

02.三个员工走了,四个AI员工顶上了

雷子 |32岁 成都 跨境电商从业者

我在成都做跨境电商,卖智能家居配件,主要市场在北美。

去年这时候,我还有三个员工:美工、运营、客服。三个人工资加社保,一个月小五万,加上办公室租金,一年固定成本奔着七十万。月利润好的时候七八万,差的时候三四万。

去年5月,运营离职。我想着先用AI顶一阵,同步招着人。当时Claude已经火了,我就试了一下。Claude很快就写出了A+页面的全套英文文案,从产品卖点到场景描述都很地道。图片我还是用原来的美工素材,但文案部分质量比以前好。

我当时就意识到:不需要招人了。

到了今年初,美工回老家结婚,客服嫌工资低跳了槽。现在,团队是我一个人加四个数字员工:Claude管文案,Fin管客服,Cursor管代码,还有一个自动化系统盯着广告投放。竞品价格数据从Keepa接进来,看板上每天自动汇总。

每天早上九点,我打开电脑,先看我自己搭的数据看板,上面跑着五个自动化任务:竞品价格监控、新品Listing草稿、过去12小时的客户邮件、广告投放数据、社交媒体排期。

售后Agent用的是Intercom的Fin,接了我Shopify的售后。我通过Zapier把亚马逊的订单数据同步进来的,两边的常规问题Fin都能处理,比如物流查询、退换货、使用说明,复杂一点的再推给我。

变化最大的是广告投放。以前盯数据盯到凌晨两点是常事,现在我把规则写进工作流:连续48小时ROAS低于2.5自动降预算,高于4自动加投,素材点击率连降三天自动换图,让系统照着跑。去年黑五预热,我一个人同时跑六组广告。

代码方面,我之前有点编程基础,店铺落地页、AB测试页面、数据抓取脚本,全是跟Cursor聊出来的。上个月想做个竞品价格追踪工具,我发现亚马逊的反爬很严。后来我用的是Keepa的API拿价格数据,自己写了个分类和异常预警的看板。搁以前得花两万找外包等两周,这次我自己来,跟Cursor聊了两天搞定。

我现在AI订阅加API月费大约四千,比之前雇人的成本大大降低。

但AI也有翻车的时候。今年3月,我让Claude帮我写一批Facebook广告文案,偷懒没逐条审。它写了一组“限时5折”的文案,可我当时根本没打折。广告跑了两天才发现。那次之后,所有面向客户的内容,我必须审核。

这一年下来,经常有人让我给一些用数字员工的建议。

首先,别一上来就想全自动化。先找一两个最费时间的环节,客服、文案、数据整理,让AI顶上去。其次,跟AI交代工作,规则越细越好。

还有一点,用AI之后你自己的判断力不能退化。客服回复写得对不对,广告文案有没有跑偏,数据分析的结论合不合逻辑,这些你得能看出来。

我现在每天工作六到七小时,比以前少了一半。多出来的时间,我在学供应链、跑工厂、跟海外客户视频沟通。有时候我想,如果当初运营没走,我现在可能还是那个盯着利润表发愁的小老板。说实话,大部分跨境电商的尽头,是一个人加一台电脑。

03.做投资十年,终于有Agent替我熬夜干活儿了

Ray|36岁 北京 人民币基金GP合伙人

我做一级市场投资快十年了。早期看航天、新材料,最近两年的项目几乎都和AI沾边。

人民币基金的节奏本来就紧,加上工作需要,我每个月飞太平洋两边的次数比飞国内还多。由于时差的原因,如果想要保持工作时间时刻在线,我和我的项目组都需要“24小时待命”。

有一次一天之内连着见了7家公司,回酒店已经凌晨1点,第二天IC(投资委员会)要讨论一家半导体设备公司,我连备忘都还没动笔。于是我把公司名字丢给一个跑在自己电脑上的Agent,并告诉它“按IC框架,把这家彻底研究一遍”,就关机睡了。

第二天醒来,我翻它留下的“工作日志”才发现它一夜之间做了好多事,包括自己开浏览器、扒目标公司近三年的全部公开专利、调用我自己的数据库,还顺便爬了创始人半年内的所有公开访谈和LinkedIn动态。

那一刻第一次感觉到,原来我不是非要自己熬到凌晨3点。

后来我的“AI数字员工”越用越多。在我睡觉的时候,AI主要替我做三件事:路演总结、企业调研、日程管理。

会议录音它自动转写;调研环节,我用Obsidian的Claude插件配合Claude Code去扒招股书、扒年报、扫公开新闻、查企业诉讼,再把这些内容整合成个人知识库;日程上它能帮我厘清什么时候在哪个时区、能不能再接一个会、要不要推掉。

半年前,我还给自己搭了一个多Agent的BP过滤器。

在项目高峰期,我一周能收三四百份BP,靠人翻根本翻不完,漏掉好项目的成本又特别高。我就把自己筛BP的那套方法论一条一条用大白话写下来,让AI替我搭。

中间踩过不少坑。最开始判断标准设得太硬,好几个不错的项目都被它先一步pass掉了。现在的版本更“温和”,AI只做初筛和分级,A类我自己看,B类让另一个Agent写一段百字快评再决定见不见,C类归档但不删。

每个月我在AI上的开销波动很大,少的月份四五百美元,密集尽调时能冲到2000多美元,平均下来每个月大约在1000美元以内。

我感觉目前我的这些“数字员工”能帮我解决80%以上的工作,如果拿我的收入做折算,“雇佣”他们的成本占比还不到10%。

“数字员工”还不能替我做投资决策,但它让我能多看一倍的项目、每天多睡两个小时、在投委会上多带一份详细的备忘,对一个投资人来说,已经是非常大的收益了。

04.ChatGPT当顾问、Cursor当工程师,我当老板

@弗莱迪大宇宙29岁 合肥+成都 旅行和企业商旅服务品牌创始人

我是旅行和企业商旅服务品牌KoraScale的创始人,现在我的团队满打满算10个人。

但如果算上我的“数字员工”ChatGPT、Cursor、Codex这些AI工具,团队规模其实早就超了。这一年用下来,我最想说的是,AI不是来抢饭碗的,它是真的能帮你把事儿干成的。

以前我以为AI最多帮我写几行代码片段,但当我开始让Cursor读取整个项目、分析页面结构、修改数据库查询,甚至把结果直接部署上线时,我意识到AI不再是一个问答机器,它是一个可以进入工作现场的执行者。

这种体验打破了我的能力天花板。我原本不是职业程序员,是一名工业工程师,也没有配备齐全的产品设计团队。如果没有AI,我很难独立搭建并持续维护一个复杂的商业网站,更别提去做SEO系统重构和预测Agent开发了。

以前我上午想客户需求,中午要改网站,下午写文章,晚上查SEO。每换一个领域,要么自己死磕,要么找外包排队。现在,我从“有一个想法”到“看到结果”的距离,被极大地压缩了。

比如我想调整网站的SEO结构,以前我要找产品经理画原型、跟设计师沟通、等前端开发排期。现在,我先跟ChatGPT讨论方案,然后把任务丢给Cursor。它读完代码告诉我哪里有问题、改哪些文件,我确认后它再执行。我只负责拍板和验收。

我不追求养一大堆Agent,而是按角色分工。

比如ChatGPT是我的首席顾问,负责梳理逻辑、定方向;Cursor是我长期合作的工程师,也是我最离不开的员工。它就一直在我的项目里干活,网站、代码、数据库结构和历史修改都保存在这里;Codex是实习生的角色,专门处理批量化、重复性的脏活累活;Figma则是设计师,负责把想法可视化。

我每个月在这些工具上的投入在1000元左右,如果满分是10分,我给我的AI团队打7.5分。

它们执行力极强,知识面广,但缺点是责任感几乎是零。我把它们当成“实习生”,绝不能让它们做决策。涉及商业定位、品牌表达和客户关系的核心判断,必须由我亲自拍板。

用了一年,我也总结了几点AI使用心得。

首先是任务要有边界,明确告诉它哪些能改,哪些绝对不能动;其次复杂任务要分阶段,先分析,再设计方案,最后执行,别指望一句话就让AI搞定一个项目;最后拍板的人必须是老板,尤其是在品牌、财务和投资上,AI只能提建议。

我觉得AI员工不适合小白,适合那些本身就知道自己要什么的人。因为一个有经验的工程师,一眼就能看出AI写的代码哪里有漏洞,一个资深销售,能立刻判断AI生成的文案有没有杀伤力。但如果你对结果没有判断力,AI只会给你制造更多的混乱。

05.每月1000元,我为自己雇了实习生、编辑、老师

Vincent|30岁 北京 某商业报道记者

我最早意识到AI能用,是去年7月。

那时手上有篇稿子特别难写,一个做游戏开发的朋友让我把材料丢给Claude跑一下。那会儿质量不算好,但已经超出我对AI的刻板印象。从那天起,我就一直用到现在。

做文字工作,真正磨人的往往不是写,而是写之前那一摊,整理、调研,从一堆素材里找头绪。把这些脏活累活交出去,人才能把精力留给更重要的部分。

用久了之后,AI在我这里就不只是一个工具了。有时候像实习生,有时候像编辑,有时候又像老师。

当实习生,它最适合整理访谈。纯手工整理速记非常累。我现在已经形成了一套流程:先让它尽量完整地整理原文,不做大幅筛选,只挤掉口语里的水分;再让它自检有没有遗漏、扭曲原意的地方,并保留受访人的语言特色;最后按主题模块化处理,把不重要但可能有用的内容放到附录里。这样几轮下来,再人工调一调,基本能得到一篇还不错的Q&A专访稿。

但实习生也有实习生的问题。你觉得重要的内容,它不一定觉得重要。标准化报道还好,筛选标准清楚,但社会类、非标类选题,它就容易丢掉最能代表人物个性的细节。非虚构里很重要的场景、动作、气味、温度,它也很难捕捉。

当编辑,它可以润色、捋逻辑。有一次实习生交上来的初稿味道非常不对,当天要发,我用得到的写作Agent花了一个小时重新调了一遍,最后顺利发出去了。它在简单商稿、行业稿里很好用,因为这些稿件标准相对明确。但让它提炼真正有价值的洞察,有时会偏、会怪。

当老师,它最大的价值是降低理解的门槛。比如说一篇好稿子到底好在哪,以前都得自己一点点摸索;现在可以先让它拆开讲一遍,把逻辑捋顺。它不能替我做判断,但能让我更快上手,把一些原来只能靠悟的经验,变成可以拆解的方法论。

说实话,它让我野心变大了。

养这些“员工”,我一个月平均花1000到1500元:ClaudeCode每月大概花800元,用来接本地知识库;Kimi每月订阅199元,主要用来做调研;得到的写作Agent一年要3000元。

如果满分10分,我给现在的AI员工打7分。扣掉的3分,是绝对质量还不够,哪个角色都差一口气。如果Fable那个水平,我能给到8.5分。

AI用得最好的人,一定是需求和点子多,同时清楚AI边界在哪里的人,可以把想法很快变成内容或产品。最危险的是纯效率型使用,如果只是把效率提得特别高,最后可能不是人变强了,而是被卷没了。

所以,我没有给自己设更高的KPI。如果AI节省出来的时间,最后只是被拿去生产更多同质化的内容,那它对我来说就只是一个更便宜的外包。但如果它能让我少做一点重复劳动,多留一点时间给观察、思考和训练自己,那它才真正变成了一个有价值的员工。

*题图来源于Unsplash。应受访者要求,文中雷子、Vincent为化名。

注:文/定焦One团队,文章来源:定焦One,本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:定焦One

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