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商业潜规则:打败你的不是AI,而是人性

2025-03-05 简体 HK SG TW

今天小编分享的财经经验:商业潜规则:打败你的不是AI,而是人性,欢迎阅读。

作者:金鑫 YOYO,来源:微信公众号 " 一个符号工作室 "

2025 开年,以 DeepSeek 为代表的 AI 工具,如同一群脱缰的野马,正以 " 降本增效 " 的名义重构各行各业。

然而,当我深入某些行业亲身实践,或与一线老板交流需求痛点后,才发现:AI 虽然能为很多行业增添光彩,降低生产力成本,但不是决定一个生意是否成功的唯一因素。

真实的情况是:每一个细分市场,都远比你想象得更加复杂;每一个行当,都隐藏着非公开的经验知识。

AI 归纳 " 明规则 " 是一把好手,但未必能搞定那些 " 潜规则 "。很多生意人也不是被 AI 打败的,而是被人性打败的。

一、广告行业:AI 沦为职场内耗的工具

年前就听说,广告行业现在出现了这种荒诞现象:乙方用 AI 创作完内容,给甲方过审时,甲方还会用 AI 对内容进行批评指点,再返还给乙方。

这就导致双方不仅没有通过 AI 降本增效,反而还因为有了 AI,增加了博弈的复杂度和内耗程度。

本应减轻乙方工作强度的 AI,最后竟然起了反作用。

我想这是 AI 应用商应该深度思考的问题:如何让 AI 变成一个能够平衡甲乙方权益的工具,而不是增加双方矛盾的工具。

比如开发一个甲乙方多人协同工作的 AI 智能体,等等。

只有当 AI 真正造福行业,才能被所有人接纳,否则依然会有人选择抵抗。

二、跨境电商:AI 规避不了平台政策的变化

最近,我在研究跨境电商,一开始只看到了利好面:比如用了 AI 后,运营效率增长了多少倍。

但这种冲动让我忽略了最基本的问题——平台考核规则。

比如,一个亚马逊新手卖家可以用 AI 模特将上新效率提升 3 倍,但可能会因为平台的新一轮合规审查,而损失三个爆款链接;或者因为侵权问题被投诉,导致资金冻结,等等。

这种不确定性带来的损失,比你用 AI 提效带来的利益更大。

AI 在这个行业反倒成了一个无关紧要的可选项,有它没它只不过是效率有高低。可是没有一家 AI 应用商,敢拍胸脯保证你不会出现这种风险。

换言之,影响你生意的致命点,有平台规则的制约,也有大国博弈的 " 不可抗力 ",更有中国卖家潜藏在背后的恶意竞争 ......

上述复杂的干扰项,哪一个不比 AI 带来的杀伤力更强?如果 AI 没有解决这些需求痛点,那么它赋能生意的程度就非常有限。

三、洛丽塔服装:AI 无法撼动 KOL 的圈子话语权

现在用 AI 做服装草图,从技术上来说已不是一件难事。但是否所有服装生意都能靠 AI 来改造工作流呢?似乎也不一定。

碰巧这两天,我参加了几场小红书的语音连麦,也结识了不同行业的老板,其中就包括 "Lo 圈 " 的服装老板。

* 备注:"Lo 圈 " 指喜欢穿着洛丽塔(Lolita)服饰的人所形成的社交圈子,"Lo 服 " 是指洛丽塔风格的洋装服饰。

" 你用 AI 前期给我出再多图,其实并不能促进销售。" 一位 "Lo 服 " 老板向我透露," 因为决定一款新品有没有市场潜力,并不在于你能搞出多少款式,而是该‘ Lo 服’画师的权威性和影响力。而且不找这些人都不行,这个前期成本是省不了的。"

在这个小众圈子里,找画师 KOL 设计服装款式测试市场反馈,早已成为卖家上新的 " 默认规则 "。

越知名的画师人气越高,就能鼓舞更多人下单。

而且,这些画师手里都有一批潜力顾客,因此他们不仅能提供设计图,还承担了推广的作用。

当生产出样衣之后,商家还需要寄给社交媒体上的 " 种草姬 " 们去试穿。那些真人实拍效果,会比 AI 生成图更有带货能力,用户反而不喜欢太完美的 AI 模特。

"Lo 服 " 老板坦言:" 我们都不把顾客称为顾客,买卖双方的关系其实更像朋友。甚至很多买家对卖家的宽容度令人费解。哪怕面料材质一般,还是会有人出高价买单。"

在这个小众细分赛道中,顾客购买的不仅是服装本身和圈层认可,更是与画师、" 种草姬 " 等 KOL 的情感羁绊。

因此,AI 很难撼动 KOL 垄断话语权和依靠情感维系的 " 垂直小圈子 "。

四、微商江湖:AI 打不破人情驱动的消费观

除了特殊小圈子,这个底层逻辑同样也适用于微商江湖。

大家身边可能都有这样的家人,因为 " 不好意思拒绝 ",所以购买了微商朋友的产品。

比如我妈,曾经在她朋友那里买了很多瓶洗衣液。我妈的解释是:" 我下单不是因为觉得产品有多好,而是因为我和你阿姨交情很深。所以哪怕家里暂时不缺洗衣液,我还是不好意思拒绝她。"

这种基于熟人社交、血缘 / 地缘的信任网络,和人情主导的消费观念,是 AI 永远无法破解的。

你三姑的减肥茶再难喝,家族群里的红包雨也得准时落下。

这时你会发现,消费者需要的根本不是 AI 标准化的回复,而是好友夹着方言口音的 " 专属关怀 "。

五、金融灰产:有心人会利用 AI 操控舆论

" 道高一尺,魔高一丈 "。

在金融行业,AI 则变成一面 " 人性照妖镜 " ——有人用 AI 辅助金融决策,就有人用 AI 输送误导数据。

当 DeepSeek 成为股市预测的 " 神器 ",市场上反而出现了一批操控股市舆论的灰产团伙。

他们通过批量投喂 " 非法数据包 ",虚构金融内幕或小道消息,甚至伪造上市公司财报,来污染 AI 训练数据,恶意诱导 " 韭菜 " 入市。

"AI 炒股导师 " 一边用 DeepSeek 生成《权威分析报告》,一边在社群里扮演 " 暴富人设 "。

当监管机构追踪到资金流向时,发现所谓的 " 量化策略 " 不过是 Excel 随机函数生成的数字游戏。

这些精心设计的 "AI 幻觉 ",本质上是在利用人对 AI 的信任度,以此达到操控舆论的目的。

AI 没普及前,虚假消息还能追踪溯源;而当 AI 赢得全民信任后,使用虚假消息误导人就更隐蔽了。

所以,千万别过于盲目地相信技术红利。技术的纯洁性在人性贪欲面前,脆弱得如同泡沫。

六、结语:" 三百六十行,行行出状元 "

在一个 " 技术平权 " 时代,AI 工具或许会成为每个企业的基础设施,但真正稀缺的能力,却是洞察人性和对行业潜规则的敏锐感知。

" 潜规则 " 是指在正式规则之外,存在于社会、组织或群体中的不成文、隐秘但被广泛遵循的行为准则或惯例。

这些规则通常没有被明文规定,但却在实际操作中起着重要作用,有时甚至凌驾于正式规则之上。潜规则往往涉及权力、利益、人际关系等因素,其特点是隐秘性、灵活性和非正式性。

商业世界的吊诡之处在于:当 AI 将确定性事务的效率推向极致,真正的胜负反而转移到那些无法被计算的灰色地带。

这些矛盾的背后,是技术理性与人性混沌的永恒角力。

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