飞鸽出海现在很多人都在聊“智能体”。这个词听起来很高级。说白了，就是把一个岗位的工作，做成一套自动化的流程。让AI去跑这个流程，帮你干活。这个想法没错，听起来也很美好。
但是，这里有个问题很多人没想明白。一个智能体到底好不好用，看的根本不是它的流程有多牛，而是用它的那个人是谁。
我举个身边的例子，你们马上就懂。
我有个合伙人姓李，我们都叫她李老师。她做TikTok原创内容，做了整整五年。什么内容能火，什么内容是垃圾，她一眼就能看出来。
我们让她去用一个内容智能体。她先把自己的判断标准告诉AI，比如什么样的脚本结构转化率高，什么样的视频开头三秒能留住人。然后让AI去生成内容。结果，AI拿出来的脚本，水平能到八十分。很多稿子几乎不用怎么改，可以直接拿去拍。
为什么会这样？
因为李老师自己脑子里的标准，就是八十分。她知道好内容的标准是什么。她把这些标准喂给AI，AI就成了她肚子里的蛔虫，产出的东西自然就是八十分的水平。这个水平的内容，在TikTok上已经能超过绝大多数团队了。
但是，换一个人来用呢？
比如一个刚入行的新人，他对内容的理解只有五十分。他连什么是好脚本，什么是烂脚本都分不清。他去用同一个智能体，你猜结果会怎么样？
结果就是，AI最多也只能给他一个五十分的东西。
他给AI的指令可能是“帮我写一个卖货脚本”。这个指令太模糊了。AI不知道你的产品是什么，你的用户是谁，你的卖点在哪。它只能给你一个网上最常见、最普通的模板。这种模板内容，发出去基本就是石沉大海，不会有任何流量。
所以你看，AI本身没有判断力。它就是一个放大器，或者说是一面镜子。
你行，它能让你变得更行，把你的能力放大。你不行，它也只会把你的“不行”放大给你看，它帮不了你。问题的根源，始终在用工具的这个人身上。
AI提效的核心前提：先有“对的人”
所以，我得说句实话，AI救不了一个判断力本来就不及格的团队。
它只是把你团队本来的水平，原封不动地展示出来。甚至，会因为效率变高，而加速暴露你们的问题。
因此，想用AI来提高效率，有一个最重要的前提：你的团队里，必须得先有那个“对的人”。
当然，不是所有工作都需要很强的判断力。有些工作，AI确实可以直接替代人，而且做得更快更好。
这是它的工作原理：只要一个任务有标准答案，AI就能做好。
比如这几种：
- 售后客服。 客户问产品怎么用，尺码怎么选。这些问题都有固定答案。你提前把答案整理好，做成知识库喂给AI。AI就能做到24小时自动回复，又快又准。这样可以帮你更快完成客户答疑。
- 数据整理。 你让运营每天把后台的销售额、点击率、转化率这些数据，整理成一个表格。这个事很繁琐，还容易出错。现在，用AI工具写个简单的指令，它能在一分钟内帮你搞定，绝对不会错。
- 简单的设计工作。 比如给产品图换个背景，或者设计一些优惠活动的海报。你把要求告诉AI，它能一次性生成几十个版本让你挑。这比设计师一张一张做好多了。
这些工作，AI确实能帮你省下不少人力成本。
但是，一旦涉及到需要判断力的工作，AI就没法替代人了。特别是做内容。
你想想这几个问题：
- 下个星期的短视频，拍哪个选题会火？
- 这个视频的剪辑节奏，是不是有点拖沓？
- 我们产品的目标用户，他们真正的痛点到底是什么？
- 这条视频的脚本，卖货逻辑顺不顺？
这些问题，AI都回答不了你。它没有市场感觉，也没有用户洞察。这些，都需要靠团队里那个有经验、有判断力的人来决定。
所以逻辑很清楚了。
如果你团队里的人本来就很厉害，那再给他们配上AI这个工具，他们就是如虎添翼。以前一天只能写一个脚本，现在AI能帮他打草稿，他可能一天能出三个高质量的脚本。
但是，如果你团队里的人本来就不行，对内容没感觉，对用户没概念。你给他再好的AI工具，他能做的，也只是在快速地生产垃圾。这根本不是老板想要的结果。
两步实现AI高效提效
那么，作为老板，到底应该做什么？
你真正要盯的，只有两件事：一是用AI把能省的成本都省下来；二是用AI帮助你团队里那个“对的人”，提高他的判断和决策效率。
具体该怎么做？很简单，就两步。
第一步：把团队里那个接近八十分的人找出来。
先做这件事。
你仔细看看你的团队。谁是对业务最熟悉的人？谁的判断力最强？谁每次开会，总能说到问题的点子上？
这个人，可能是你的操凶盘手，可能是内容负责人，也可能就是你自己。
不管他是谁，他就是你整个团队用好AI的那个核心支点。你所有的AI流程和工具，都应该围绕着他来搭建。因为只有他的判断力，才能保证AI走在正确的方向上。
第二步：拆解他的全部动作和判断逻辑，喂给AI。
找到这个人之后，你要做的不是让他去学怎么用AI。而是你要像一个学生一样，去研究他，把他脑子里的东西，全部掏出来。
把他每天的工作，从头到尾，每一个环节，都给我拆解得清清楚楚。然后，把这些可以标准化的部分，变成指令，交给AI去完成。
我给你举个完整的例子，你就知道该怎么做了。
假设你公司是卖一款人体工学椅的。你团队里那个“八十分”的人，是你的内容总监，我们叫他张哥。
现在，你要把张哥做爆款内容的整个流程，拆解出来，然后用AI帮他提效。
环节一：做人群和选题调研
- 张哥原来的做法： 他会去抖音、小红书这些平台，搜索“腰疼”、“办公室好物”、“程序员必备”这些关键词。然后花一整天的时间，去看那些点赞高的爆款视频，一条一条看评论，分析用户的需求和痛点。
- 拆解并AI化： 这个过程其实很重复。你可以把它变成一个标准动作，交给AI。
- 指令可以是： “请你扮演一个TikTok内容策略师。搜索关键词‘腰疼’和‘办公室神器’，找出点赞量最高的50条视频。总结这些视频的评论区里，用户抱怨最多的5个痛点，并列出原话。”
- AI能做什么： AI会很快给你一份报告，告诉你用户都在说“坐久了屁股疼”、“椅子不透气”、“扶手不能调节”等等。
- 这样可以帮你更快完成用户调研。 以前张哥需要一天，现在AI可能只需要十分钟。
环节二：挖产品卖点
- 张哥原来的做法： 他会结合调研来的用户痛点，再回头看我们的产品。他会做一个表格，左边是用户痛痛点，右边是我们的产品功能，然后一一对应，找出最能打动用户的卖点。
- 拆解并AI化： 这个匹配工作，AI同样可以做。
- 指令可以是： “这是一个产品说明书（附上说明书）。这是用户反馈的5个痛点（附上刚才AI总结的痛点）。请你将产品功能和用户痛点进行匹配，生成一个卖点表格。”
- AI能做什么： AI会生成一个清晰的表格，比如：
- 用户痛点：坐久了屁股疼 -> 产品卖点：采用德国进口记忆棉坐垫。
- 用户痛点：扶手不能调节 -> 产品卖点：4D可调节扶手，支持上下左右前后调节。
- 这样可以帮你更快地提炼核心卖点。
环节三：写视频脚本
- 张哥原来的做法： 他脑子里有几个验证过的爆款脚本模板。比如“痛点场景+解决方案+效果对比+引导下单”这个结构。他会根据这个结构，把提炼出来的卖点，填充进去，写成脚本。
- 拆解并AI化： 现在，你可以把这个过程也交给AI。
- 指令可以是： “请你使用以下‘黄金脚本结构’：[把你总结的模板写进去]。结合以下核心卖点：[把上一步AI生成的卖点表格贴进去]。为一款人体工学椅，生成5版不同的视频脚本初稿。要求口语化，像朋友在对话。”
- AI能做什么： AI会立刻给你5个，甚至更多版本的脚本初稿。
- 然后张哥做什么？ 他不再需要从0到1去写了。他只需要在这5个AI生成的稿子里，挑一个最好的，再根据他的经验，进行一些微调和优化，就行了。
- 这样可以帮你更快地完成脚本写作。 原本写一个脚本需要两小时，现在可能只需要半小时。
你看，经过这三步，张哥的时间就被大大解放了。他不用再去做那些重复的信息搜集和整理工作。他可以把全部精力，都放在最有价值的判断环节上。比如，判断哪个选题更好，哪个脚本的网感更强，哪个演员的表现力更好。
这就是AI提效的正确用法。
最后，如果你看了一圈，发现团队里现在并没有这样一个能打八十分的“张哥”。那我的建议是，先别急着投钱去搞什么AI。
你当前最重要的事情，是先解决这个“能力来源”的问题。你要么自己成长为那个“八十分”的人，要么花钱从外面请一个进来。先把团队的判断力基础打好，再去谈工具提效，这才是正确的顺序。
