李炘
判断力时代，AI取代只会埋头苦干的人
今天看到 Jessica Neal，前 Netflix Chief Talent Officer，发了一条 post。表面上看，她在讲招聘。她说，在 Netflix 招人时，他们不只看技能，还会特别看一个很多公司容易忽略的特质：好奇心。怎么判断一个人有没有好奇心？不是看他说自己多爱学习，而是看他会不会继续追问。“But what about…”“Did you consider…”“Then what happens if…”这些问题看起来很小，但在变化很快的行业里，真正有价值的人，往往不是最快给出答案的人，而是能提前问出关键问题的人。我觉得这件事放到今天更重要。因为 AI 正在让答案变得越来越便宜。很多行业都会出现一种错觉：工具更强了，门槛就低了。但真实情况可能相反。门槛不是消失了，而是换了位置。从执行门槛，转移到判断门槛。从生产门槛，转移到组织门槛。从“能不能做出来”，转移到“什么值得做、为什么值得做、做到哪里该停”。尤其在内容、IP、品牌和大文娱项目里，很多昂贵的错误，并不是发生在上线之后，而是发生在项目开始之前。受众想错了。题材选错了。角色不能沉淀。表达强，但资产弱。数据很好看，但只是短期流量。团队以为自己在提高效率，其实只是在更快地复制同质化内容。所以我越来越觉得，好奇心不是一种温和的性格优势。在复杂项目里，它其实是一套早期预警系统。它让一个人在资源投入之前，多问一句：这个假设成立吗？这个数据说明了什么，又没有说明什么？这个内容只是会爆，还是能沉淀？这个项目是在消耗流量，还是在形成资产？AI 可以更快给出答案。但它不会自动替一个团队问出那个最该被问、却最容易被绕过去的问题。而很多项目的代价，正是从那个没有被问出口的问题开始的。
发布于 上海
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