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在 AI 熱潮席卷而來的當下，許多企業(yè)和個人陷入了焦慮之中，生怕錯過這一輪技術(shù)變革的浪潮。然而，作者通過回顧中臺時代的發(fā)展歷程，提醒我們：新技術(shù)的落地需要冷靜思考和理性規(guī)劃，而非盲目跟風(fēng)。本文將從 AI 時代的焦慮現(xiàn)象出發(fā)，對比中臺時代的興衰，探討如何在新技術(shù)浪潮中保持清醒的頭腦，找到真正適合企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路。

從2023年開始關(guān)注大模型的發(fā)展，到去年開始高強度地與用戶探討AI在企業(yè)的應(yīng)用，再到今年Deepseek爆火之后的AI熱潮。我發(fā)現(xiàn)這一輪其實已經(jīng)很明顯地進入了一個“FOMO”（Fear of Missing Out，害怕錯過）階段。

如果站在培訓(xùn)和咨詢的角度，這肯定是好事啊，畢竟培訓(xùn)的最大需求除了考試和考證，就是緩解用戶的焦慮。但是最近發(fā)現(xiàn)很多老板和產(chǎn)品管理者也進入了這么一個狀態(tài)——為了AI而AI，去做一些焦慮驅(qū)動的決策。這不太對勁兒了，大模型這件事“確實很急，但請你不要急?！边@是我今日偶得的一個感悟。

一、AI新時代你在焦慮什么？

最近看到的客戶和小伙伴大概有這么幾種情況：

1. 被老板催著焦慮：要求所有人都All in AI，但自己手頭的工作沒什么搞AI的想法，也沒什么可以直接拿來用的方案，所以很焦慮。
2. 被短視頻和直播搞得很焦慮：“學(xué)了就工資翻倍，不學(xué)轉(zhuǎn)頭就失業(yè)”，類似這樣的焦慮話題。
3. 自我驅(qū)動的焦慮：天生的好學(xué)生，只要有新東西出來就必須學(xué)，其實也沒真學(xué)，只要為了這個事兒花了學(xué)費或者說收藏到收藏夾里就算學(xué)會了。

這種焦慮有沒有道理呢？其實還是有道理的，因為這幾年基于大模型的AI發(fā)展速度確實非?？?。從對話到生成圖像、視頻、智能體（agent），再到一系列的最佳實踐，都在傳遞一個概念：AI時代不是即將到來，而是已經(jīng)到來。于是老板們怕錯過風(fēng)口，打工人怕錯過老板，錯過自己的崗位…… 是不是就要all in AI？是不是真能夠靠AI解決業(yè)務(wù)中真正的問題？我覺得大概率答案是否定的。

二、“老人”回顧中臺時代

作為中臺時代的“老人”，回想2015年，雖然感覺沒多遠，但實際上已經(jīng)是10年前了。阿里巴巴最早提出“中臺”，到了2018年突然火了，隨后整個行業(yè)里出現(xiàn)了萬物皆可中臺的現(xiàn)象：從業(yè)務(wù)中臺到數(shù)據(jù)中臺，到供應(yīng)鏈中臺和技術(shù)中臺，營銷中臺，增長中臺，甚至有組織中臺，完全與數(shù)字化無關(guān)的中臺。那種勃勃生機，萬物競發(fā)的境界猶在眼前。

雖然從技術(shù)創(chuàng)新性來說，中臺遠遠比不上AI大模型，但從新技術(shù)的角度來看，它所呈現(xiàn)出來的現(xiàn)象還是有不少可以參考的地方。比如

• 當年就有老板去外面聽講座或參訪標桿企業(yè)，回來就要上中臺，什么是中臺，你們做了再說
• 第三方公司也推出各種看起來很“中臺”的產(chǎn)品和解決方案，管你適不適合，反正先把一個七位數(shù)、八位數(shù)的合同框架先簽下來
• 產(chǎn)品研發(fā)團隊也打著中臺的旗號，把各種自己想做但業(yè)務(wù)沒資源的需求裝到中臺這個框里
• 實在沒什么好做的，改個名字也不是不可以，現(xiàn)在叫什么平臺，我就直接改成什么中臺。

結(jié)果可想而知，大量的中臺要么是半途而廢，要么磕磕絆絆推出來但是看不到價值。緊接著阿里傳出消息，要“拆中臺”了，一下子就把脆弱的生態(tài)戳破了不少。

有趣的是，在泡沫過后，最近兩年我在企業(yè)里又看到了有人在做中臺，和當年不同，現(xiàn)在做中臺人不怎么焦慮，很踏實的想解決一些特定的問題，希望達成目標，然后才開始做。至于要不要叫中臺，隨意；要不要長得和標桿企業(yè)一樣，都行。恰恰是這種狀態(tài)做出來的中臺，它的價值感和產(chǎn)出都會更好一些。

巴菲特說過：“只有當潮水退去時，你才知道誰在裸泳?！蓖瑯拥?，只有當潮水退去時，你才會發(fā)現(xiàn)有些人已經(jīng)在水面下偷偷構(gòu)建了豐厚的基礎(chǔ)。用不了多久就能蓋起高樓?，F(xiàn)在的AI其實也讓我有這樣的感覺，漲潮的時候人人都在瘋狂追趕，大批公司以及政府、學(xué)校、各類機構(gòu)都會為AI整出一大筆預(yù)算，特別是這些預(yù)算也要在年內(nèi)努力花掉。到底怎么花？到底出什么效果？和當年的中臺一樣，并沒有經(jīng)過充分的思考設(shè)計，大家都是一種“來都來了”的狀態(tài)。

三、可以快一點，不用那么急

我們在經(jīng)過這段時間的交流和思考后發(fā)現(xiàn)，站在新技術(shù)落地的視角上看，中臺和數(shù)字化、智能化之間其實有一些相似的地方。特別是在數(shù)字化中臺的出現(xiàn)，就是從領(lǐng)域型的數(shù)字化系統(tǒng)向跨領(lǐng)域的集成系統(tǒng)發(fā)展的過程，代表大型企業(yè)需要發(fā)展力的集成和跨領(lǐng)域的系統(tǒng)。做智能化也是類似的，背后的邏輯是從你“有數(shù)據(jù)”，數(shù)據(jù)在領(lǐng)域中“被智能化”使用，然后不同領(lǐng)域之間的智能又被跨領(lǐng)域“協(xié)同和集成”。

回到當下，正在焦慮的伙伴們，我建議

• 清晰理解業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)：站在業(yè)務(wù)視角上，清晰理解業(yè)務(wù)當前遇到的挑戰(zhàn)和問題，定位其中智能化、數(shù)字化可以帶來怎樣的支撐，提供什么樣的價值。
• 融合數(shù)字化工具和AI能力：思考如何通過數(shù)字化工具和AI的能力給出更好的解決方案，不是為了AI而AI，而是為了解決特定問題或者更好地優(yōu)化系統(tǒng)，融合AI能力。
• 全局視角定義架構(gòu)：站在全局視角上，定義最理想的架構(gòu)是什么樣的，架構(gòu)落地的過程是什么樣的，以及落地之后如何運營、迭代，實現(xiàn)整體價值的最大化。

最重要的是避免單向接收外面紛繁的信息，而是

回到企業(yè)現(xiàn)狀：了解企業(yè)當前的狀態(tài)，有沒有智能化的需求，更重要的是有沒有智能化的能力。自己處于哪個階段——是前期的數(shù)據(jù)準備階段，還是在領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用的階段，還是需要多領(lǐng)域、跨領(lǐng)域進行協(xié)同的階段，甚至是什么都沒有，只是引入第三方工具的階段。

避免盲目跟風(fēng)：不要因為你焦慮就嘗試什么都做。如果離開了業(yè)務(wù)上的問題，就會像當年的各類中臺一樣，大概率沒什么結(jié)果，不僅浪費了資源和精力，還錯過了很多可以學(xué)到更多和成長的機會。

一旦熬過了這個階段，掌握了業(yè)務(wù)視角、架構(gòu)能力和融合AI的產(chǎn)品設(shè)計能力，你會發(fā)現(xiàn)，自己不再是一個單純接需求的人，不管是業(yè)務(wù)方的還是老板提出來的無理要求，自己從單純的接需求變成了一個具備全局架構(gòu)思維、復(fù)雜產(chǎn)品和方案設(shè)計能力的產(chǎn)品經(jīng)理。從而實現(xiàn)能力的進階。到了那個階段你看任何一個新的概念出來都不會再那么焦慮，因為你知道所有的技術(shù)都是你的實現(xiàn)工具而已，是你基于對業(yè)務(wù)和產(chǎn)品的理解來使用它，而不是讓它改變你。

于是，要零幀起手開始推薦這本完稿于AI大模型時代之前的《數(shù)字化中臺產(chǎn)品設(shè)計指南》，零chatGPT 零Deepseek，零Kimi/Qwen …… 純手工打造的數(shù)字化產(chǎn)品經(jīng)理進階指南，以數(shù)字化中臺為主線，用一系列故事和案例幫助大家構(gòu)建數(shù)字化中臺產(chǎn)品的業(yè)務(wù)視角、全局視角、架構(gòu)視角以及設(shè)計、迭代、運營能力，讀一遍解決中臺產(chǎn)品設(shè)計的困惑，讀兩遍緩解AI時代的焦慮，讀三遍……“我佩服你”

即便現(xiàn)在沒有建中臺的需求，沒有AI的焦慮，也可以暫時放在購物車中，以免哪天老板出去參訪游學(xué)回來就又“學(xué)到了”什么……

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