AI时代真正值钱的四种创新内功

liuyanchen

电影《神鞭》里傻二说过一句很硬核的话：

“祖宗的东西再好，到了该割的时候也得割，辫子剪了，神留着，一变还是绝活……”

把它放到今天的生成式AI时代，几乎就是一句“创新升级指南”。

很多人一边被AI效率震撼，一边又焦虑：

• “AI让人变傻。”

• “不掌握创新方法论，怎么可能创新？”

• “不用传统苦练，会不会能力空心化？”

这些担忧并非没有道理，但真正的问题常常被说反了：AI不是让人变傻，而是把‘过去必须靠苦练才能换来的产出能力’变成了人人可用的工具。

于是我们更需要重新定义：到底该割什么、该留什么、该练什么。

一、“辫子”和“神”在AI时代各指什么

先把傻二的比喻翻译一下。

该割的“辫子”：低价值的重复劳动和形式性流程

比如：

• 为了开会写一堆“看起来很专业”的PPT文字

• 反复改措辞、堆材料、拼接报告

• 为了证明自己努力而“手工做一切”：手动查资料、手动整理、手动写初稿、手动翻译

• 把“会不会某个方法流程”当成创新本身

这些东西曾经很有用，因为它们过去真的很费时、很稀缺。

但当AI能在几分钟内给出多个版本的初稿、结构、摘要、方案时，它们就像辫子一样：再好也到了该剪的时候。

该留下的“神”：创新的内核能力

AI很强，但它替代不了你对现实的负责，也替代不了你对“对错、取舍、价值”的判断。真正要留下的“神”是：

• 发现好问题（不是只会回答）

• 做选择与取舍（目标、边界、优先级）

• 评价与校验（识别漏洞、验证真假）

• 跨域联想与组合（把A领域的方法迁移到B）

• 对结果负责（能落地、能解释、能承担后果）

所以关键结论是：

剪掉的是“手工过程”，保留的是“判断与创造”。一变还是绝活，而且更容易放大。

二、为什么“抱怨AI让人变傻”常常是把矛头对错了

人们说“AI让人变傻”，通常指的是：人不再训练某些传统技能了。

但我们可以用一个人人都懂的例子说明：计算器。

计算器 vs 心算/算盘：数学没死，只是训练重心变了

计算器普及后，你当然不必再靠算盘提高“算得快”。

可这并没有让数学变得不重要，反而让真正重要的能力更突出：

• 会不会把现实问题变成算式（建模）

• 会不会估算与检查（防止按错键、结果离谱）

• 会不会解释结果并做决策（结论与责任）

同理，生成式AI普及后：

• “写得快、总结快、做PPT快、写样板代码快”不再稀缺

• 稀缺的是：定义问题、设定约束、检验质量、做正确取舍

所以更准确的说法是：

AI会淘汰一部分“以过程苦练为荣”的旧能力结构，但会抬升“以结果负责为王”的新能力结构。

三、我们应更关注创新结果，而不是把过程神圣化

很多人强调“只有掌握创新方法才能创新”，这句话有一半是对的：方法确实能减少走弯路。

但问题在于：

在AI时代，“掌握方法”不该意味着每个人都成为方法论专家、花大量时间背框架、练流程、做复杂的工具箱收藏。

更有效的策略是把方法论降级成“可调用的工具”，把主要精力升级到“结果质量的控制能力”。

一句话概括：方法可以外包给AI，判断必须留在你手里。

你不需要成为“创新方法专家”，你需要成为“创新的总导演”。

四、AI时代真正该培养什么，改变什么

下面这部分是核心：不是让人人学一堆方法，而是培养少数关键能力，让你在AI加速下更会创新。

1.该培养的能力：四个“硬核内功”

（1）问题定义力：会选题，比会解题更重要

创新不是“把答案写得漂亮”，而是“问对问题”。

AI能给答案，但它不会替你决定：

• 真正要解决的痛点是什么

• 谁是用户，什么算成功

• 约束是什么（成本、时间、合规、风险）

训练方式很简单：每次做事先写清楚三句话：

• 我们要解决谁的什么问题？

• 成功的指标是什么？

• 不允许牺牲什么？

（2）评审与校验力：会挑错，比会生成更重要

AI会生成，但也会“听起来很对却不一定对”。

创新的关键不是产出一堆东西，而是快速筛掉不靠谱的东西。

你要练的是：

•逻辑是否自洽

•事实是否可验证

•结论是否有边界条件

•风险点在哪里

一句实用原则：

凡是重要结论，都要能指出“依据是什么、如何验证”。

（3）取舍决策力：会选择，比会想很多更重要

很多团队“创新失败”不是没点子，而是点子太多、目标太杂，最后什么都做不成。

AI会让点子更多，这会放大你的“取舍能力”价值：

•先做哪一个，为什么

•哪些不做，为什么

•怎么把模糊目标拆成可验证的小实验

创新更像导演剪辑：剪掉80%，留下20%。

（4）组合与迁移力：会跨界拼装，比单点技能更重要

AI擅长生成“标准答案”，但你要的是“非标准组合”。

创新往往来自：

•把A领域的机制搬到B领域

•把两个不相关的元素拼成新方案

•在约束条件下做重组

训练方式也很朴素：

每次看一个案例，问一句：“这套机制能不能搬到我的场景？要改哪三点？”

2.该改变的观念：三件事越早转过来越省力

（1）从“证明我会”转为“保证结果对”

过去很多工作是在证明“我很努力、我很专业、我会流程”。

AI时代更现实的是：谁更快交付更好的结果，谁更有价值。

（2）从“手工产出”转为“人机协作的迭代产出”

你不再需要把每个字都亲手敲出来，真正的工作变成：

• 让AI一次出多个备选

• 你负责设定标准、挑选、整合、改写

• 快速试错，快速验证

（3）从“学一套大而全的方法”转为“建立一个可复用的创新小循环”

AI时代最实用的不是背十种方法，而是把创新变成一个稳定的小闭环。

五、一个人人都能用的“AI创新小循环”

不做方法论专家，也能稳定提高创新产出。

你只需要掌握四步，像跑步一样重复：

1.定目标：一句话写清楚“给谁解决什么，成功指标是什么”。

2.出选项：让AI给你10个方案/结构/角度/原型。

3.强评审：让AI当反对者，再由你做最终判断：删掉不靠谱的、合并相似的、加约束。

4.小验证：挑最小成本的实验去验证（用户访谈、A/B、样例测试、数据对比）。

这个循环的特点是：

• 不依赖你背方法

• 依赖你持续做判断和验证

• 越用越强，因为你会积累“判断标准”和“验证套路”

六、AI时代，创新是选择，不是苦修

现在可以把那句话翻成一段清晰的结论：

• 祖宗的东西再好：传统苦练、方法论、流程都曾有效。

• 到了该割的时候也得割：当AI让“初稿、整理、模板、表达”成本归零，就别再把这些当成核心竞争力。

• 辫子剪了，神留着：留下的是问题定义、评审校验、取舍决策、组合迁移、对结果负责。

• 一变还是绝活：你不是变弱，而是把时间从“体力生成”转到“脑力判断”，创新效率和质量都上去。

最后需要说明：AI的“创新”水平还要靠方法论专家“培养”，专业的问题交给专家完成。