商业潜规则:打败你的不是 AI而是人性

时间: 2025-04-25 12:05:40 |   作者: 产品中心

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      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,都远比你想象得更为复杂;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。

      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 对内容做批评指点,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。

      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。

      最近,我在研究跨境电子商务,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。

      AI 在这个行业反倒成了一个无关紧要的可选项,有它没它仅仅是效率有高低。可是没有一家 AI 应用商,敢拍胸脯保证你不会出现这样一种风险。

      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 没解决这些需求痛点,那么它赋能生意的程度就非常有限。

      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,也结识了不一样的行业的老板,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 服画师的权威性与影响力。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 。

      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,商家还需要寄给社会化媒体上的 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 。

      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。

      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 。

      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。

      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,但却在真实的操作中起着及其重要的作用,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。

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