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商業潛規則:打敗你的不是AI,而是人性

2025-03-05 简体 HK SG TW

今天小編分享的财經經驗:商業潛規則:打敗你的不是AI,而是人性,歡迎閱讀。

作者:金鑫 YOYO,來源:微信公眾号 " 一個符号工作室 "

2025 開年,以 DeepSeek 為代表的 AI 工具,如同一群脫缰的野馬,正以 " 降本增效 " 的名義重構各行各業。

然而,當我深入某些行業親身實踐,或與一線老板交流需求痛點後,才發現:AI 雖然能為很多行業增添光彩,降低生產力成本,但不是決定一個生意是否成功的唯一因素。

真實的情況是:每一個細分市場,都遠比你想象得更加復雜;每一個行當,都隐藏着非公開的經驗知識。

AI 歸納 " 明規則 " 是一把好手,但未必能搞定那些 " 潛規則 "。很多生意人也不是被 AI 打敗的,而是被人性打敗的。

一、廣告行業:AI 淪為職場内耗的工具

年前就聽說,廣告行業現在出現了這種荒誕現象:乙方用 AI 創作完内容,給甲方過審時,甲方還會用 AI 對内容進行批評指點,再返還給乙方。

這就導致雙方不僅沒有通過 AI 降本增效,反而還因為有了 AI,增加了博弈的復雜度和内耗程度。

本應減輕乙方工作強度的 AI,最後竟然起了反作用。

我想這是 AI 應用商應該深度思考的問題:如何讓 AI 變成一個能夠平衡甲乙方權益的工具,而不是增加雙方矛盾的工具。

比如開發一個甲乙方多人協同工作的 AI 智能體,等等。

只有當 AI 真正造福行業,才能被所有人接納,否則依然會有人選擇抵抗。

二、跨境電商:AI 規避不了平台政策的變化

最近,我在研究跨境電商,一開始只看到了利好面:比如用了 AI 後,運營效率增長了多少倍。

但這種衝動讓我忽略了最基本的問題——平台考核規則。

比如,一個亞馬遜新手賣家可以用 AI 模特将上新效率提升 3 倍,但可能會因為平台的新一輪合規審查,而損失三個爆款鏈接;或者因為侵權問題被投訴,導致資金凍結,等等。

這種不确定性帶來的損失,比你用 AI 提效帶來的利益更大。

AI 在這個行業反倒成了一個無關緊要的可選項,有它沒它只不過是效率有高低。可是沒有一家 AI 應用商,敢拍胸脯保證你不會出現這種風險。

換言之,影響你生意的致命點,有平台規則的制約,也有大國博弈的 " 不可抗力 ",更有中國賣家潛藏在背後的惡意競争 ......

上述復雜的幹擾項,哪一個不比 AI 帶來的殺傷力更強?如果 AI 沒有解決這些需求痛點,那麼它賦能生意的程度就非常有限。

三、洛麗塔服裝:AI 無法撼動 KOL 的圈子話語權

現在用 AI 做服裝草圖,從技術上來說已不是一件難事。但是否所有服裝生意都能靠 AI 來改造工作流呢?似乎也不一定。

碰巧這兩天,我參加了幾場小紅書的語音連麥,也結識了不同行業的老板,其中就包括 "Lo 圈 " 的服裝老板。

* 備注:"Lo 圈 " 指喜歡穿着洛麗塔(Lolita)服飾的人所形成的社交圈子,"Lo 服 " 是指洛麗塔風格的洋裝服飾。

" 你用 AI 前期給我出再多圖,其實并不能促進銷售。" 一位 "Lo 服 " 老板向我透露," 因為決定一款新品有沒有市場潛力,并不在于你能搞出多少款式,而是該‘ Lo 服’畫師的權威性和影響力。而且不找這些人都不行,這個前期成本是省不了的。"

在這個小眾圈子裡,找畫師 KOL 設計服裝款式測試市場反饋,早已成為賣家上新的 " 默認規則 "。

越知名的畫師人氣越高,就能鼓舞更多人下單。

而且,這些畫師手裡都有一批潛力顧客,因此他們不僅能提供設計圖,還承擔了推廣的作用。

當生產出樣衣之後,商家還需要寄給社交媒體上的 " 種草姬 " 們去試穿。那些真人實拍效果,會比 AI 生成圖更有帶貨能力,用戶反而不喜歡太完美的 AI 模特。

"Lo 服 " 老板坦言:" 我們都不把顧客稱為顧客,買賣雙方的關系其實更像朋友。甚至很多買家對賣家的寬容度令人費解。哪怕面料材質一般,還是會有人出高價買單。"

在這個小眾細分賽道中,顧客購買的不僅是服裝本身和圈層認可,更是與畫師、" 種草姬 " 等 KOL 的情感羁絆。

因此,AI 很難撼動 KOL 壟斷話語權和依靠情感維系的 " 垂直小圈子 "。

四、微商江湖:AI 打不破人情驅動的消費觀

除了特殊小圈子,這個底層邏輯同樣也适用于微商江湖。

大家身邊可能都有這樣的家人,因為 " 不好意思拒絕 ",所以購買了微商朋友的產品。

比如我媽,曾經在她朋友那裡買了很多瓶洗衣液。我媽的解釋是:" 我下單不是因為覺得產品有多好,而是因為我和你阿姨交情很深。所以哪怕家裡暫時不缺洗衣液,我還是不好意思拒絕她。"

這種基于熟人社交、血緣 / 地緣的信任網絡,和人情主導的消費觀念,是 AI 永遠無法破解的。

你三姑的減肥茶再難喝,家族群裡的紅包雨也得準時落下。

這時你會發現,消費者需要的根本不是 AI 标準化的回復,而是好友夾着方言口音的 " 專屬關懷 "。

五、金融灰產:有心人會利用 AI 操控輿論

" 道高一尺,魔高一丈 "。

在金融行業,AI 則變成一面 " 人性照妖鏡 " ——有人用 AI 輔助金融決策,就有人用 AI 輸送誤導數據。

當 DeepSeek 成為股市預測的 " 神器 ",市場上反而出現了一批操控股市輿論的灰產團夥。

他們通過批量投喂 " 非法數據包 ",虛構金融内幕或小道消息,甚至偽造上市公司财報,來污染 AI 訓練數據,惡意誘導 " 韭菜 " 入市。

"AI 炒股導師 " 一邊用 DeepSeek 生成《權威分析報告》,一邊在社群裡扮演 " 暴富人設 "。

當監管機構追蹤到資金流向時,發現所謂的 " 量化策略 " 不過是 Excel 随機函數生成的數字遊戲。

這些精心設計的 "AI 幻覺 ",本質上是在利用人對 AI 的信任度,以此達到操控輿論的目的。

AI 沒普及前,虛假消息還能追蹤溯源;而當 AI 赢得全民信任後,使用虛假消息誤導人就更隐蔽了。

所以,千萬别過于盲目地相信技術紅利。技術的純潔性在人性貪欲面前,脆弱得如同泡沫。

六、結語:" 三百六十行,行行出狀元 "

在一個 " 技術平權 " 時代,AI 工具或許會成為每個企業的基礎設施,但真正稀缺的能力,卻是洞察人性和對行業潛規則的敏銳感知。

" 潛規則 " 是指在正式規則之外,存在于社會、組織或群體中的不成文、隐秘但被廣泛遵循的行為準則或慣例。

這些規則通常沒有被明文規定,但卻在實際操作中起着重要作用,有時甚至凌駕于正式規則之上。潛規則往往涉及權力、利益、人際關系等因素,其特點是隐秘性、靈活性和非正式性。

商業世界的吊詭之處在于:當 AI 将确定性事務的效率推向極致,真正的勝負反而轉移到那些無法被計算的灰色地帶。

這些矛盾的背後,是技術理性與人性混沌的永恒角力。

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