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      一個人的營銷部門:40個AI Agent如何顛覆工作方式

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      你能想象整個營銷部門只有一個人嗎?不是那種初創公司勉強維持的一個人,而是能創造出150萬LinkedIn展示量、持續產出高質量內容、監控競爭對手動態、分析數據趨勢的那種營銷部門。更讓人震驚的是,這個人一年前完全沒有營銷背景,甚至討厭在公眾場合分享任何關于自己的事情。他是Jacob Bank,Relay.app的創始人兼CEO,前Google產品負責人。他的秘密武器是40個AI agent(AI代理),每月成本只有500美元。如果用傳統方式雇傭4個高質量營銷承包商來完成同樣的工作,每月需要花費5萬美元。這100倍的成本差異不是炒作,而是正在發生的現實。

      我最近看到Jacob Bank的一次訪談,聽完后感觸特別深。他分享的不是那種"AI能幫你提高10%效率"的漸進式改進,而是一種徹底重新定義工作方式的范式轉變。這讓我開始重新思考一個問題:我們對AI的理解和使用,是不是還停留在非常淺層的階段?我們是不是只發揮了AI能力的1%?Jacob說得很直白:"AI被嚴重低估了。"這句話讓我深思了很久。

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      AI不是你的實習生

      一年前,Jacob自己也認為AI就像實習生一樣。這是當時幾乎所有人對AI的理解:把那些瑣碎的、重復性的任務交給AI,就像你會交給實習生一樣。聽起來很合理,對吧?但Jacob后來意識到,這個心智模型完全錯了。AI能做的事情遠遠超出實習生的能力范圍。

      實習生能做什么?整理數據、發送郵件、做一些基礎的內容編輯。但AI能做的事情包括戰略分析、競爭對手分析、內容創作,這些都是實習生絕對做不到的。Jacob給了一個非常具體的例子:他自己不擅長銷售,沒有銷售背景,這件事對他來說一點都不自然。但銷售電話中有一些技巧是非常有價值的。于是他搭建了一個AI銷售教練,這個教練會審查他所有會議的文字記錄,然后告訴他:"你這里可以講得更好,你可以更清楚地表達這個價值點,或者你太急于跳進演示環節了,你應該問更多發現性問題。"

      這讓我想到一個關鍵點:如果你去雇一個好的銷售教練,每周見一次面,每月要花1萬美元。但你可以自己搭建一個相當不錯的AI銷售教練,經過一些訓練和文字記錄的輸入,每周運行成本只要5美元。這不僅僅是成本的差異,更重要的是可獲得性和反饋的即時性。傳統的人類教練只能每周給你一次反饋,但AI教練可以在每次通話后立即給你反饋,甚至可以實時監控你的對話并提醒你。

      Jacob提到他現在的思考方式是:當有一個新的角色或職能需要承擔,而我沒有經驗或者不覺得自己是專家時,我怎么能建立一個正確的教練關系?我可以把我正在做的原始數據提供給教練,然后讓它以正確的節奏給我反饋——可能是每次通話后,或者每天一次總結,或者每周一次總結。這種思維方式的轉變非常關鍵。不再是"AI能幫我做什么任務",而是"AI能如何幫助我成長和學習"。

      我自己也有類似的體驗。過去幾個月我一直在做深度內容創作,但我不確定自己的寫作風格是否真的能引起讀者共鳴。如果按照傳統方式,我需要雇一個內容顧問,定期review我的文章,給我反饋。但成本很高,而且反饋周期也長。現在我可以讓AI分析我所有發布的內容,告訴我哪些主題、哪些寫作風格效果最好,哪些應該多做,哪些應該少做。Jacob也是用這種方式——他有一個AI教練每周告訴他:"這些主題和風格對你效果特別好,多做這個,少做那個。"這就是為什么他在LinkedIn上有幾篇非常成功的帖子。比如他那篇關于40個marketing agents的帖子,目前已經有150萬次展示和LinkedIn歷史上最多的評論數。

      我認為這里有一個更深層的洞察:AI的價值不僅僅在于執行任務,而在于提供持續的、個性化的成長反饋。這是傳統工具從未能做到的。Excel可以幫你算數,但不會告訴你你的財務分析思路有什么問題。Photoshop可以幫你修圖,但不會告訴你你的設計風格有什么可以改進的地方。AI可以。

      未來的工作:人人都是Super IC

      Jacob在Google工作時,有一個角色叫做Tech Lead Manager(技術主管經理),這是一個混合角色。你既要是技術專家,了解整個代碼庫,能審查技術設計、解決最難的問題,同時你也是管理者,負責協調團隊中的其他人。這是一個非常難的角色,很難同時做好技術工作和管理工作。但Jacob認為,這就是未來所有人的工作模式。我們都需要成為Super IC(超級個人貢獻者)。

      他的邏輯很清晰:如果你的工作是作為初級內容營銷人員,拿到一個YouTube視頻然后基于它寫一篇博客文章,這個工作將不復存在。你不能只靠做這種單一的內容重新利用任務來建立一份工作。如果你的工作是在大公司管理一個1000人的團隊,他不想說這個工作會消失,但他認為這個工作會變得越來越不重要,因為公司會變得更小。我們會有更多精益的、更小的公司。所以管理1000人的技能會變得越來越不重要。

      未來每個人都會像Jacob現在這樣:大約三分之二的時間是個人貢獻者工作。他在做實際的事情——制作YouTube視頻、編輯博客文章、發布內容、與客戶交談。然后三分之一的時間是在協調他的AI agent團隊,這些agent幫助他完成這些事情。

      我特別認同Jacob說的一點:這種Super IC的未來之所以令人興奮,是因為這正是我們大多數人喜歡的工作。他說,大多數處于非常初級角色的人都會說:"我希望除了寫這篇被要求寫的博客文章之外,我能對我們在做什么、為什么做有更多戰略影響力。"而每一個處于完全組織管理角色的人,包括他自己在Google時,都會說:"我希望我能更接近實際工作。我希望我能回到產品中。我希望我能更接近客戶和用戶。"

      所以現在,未來的每一個角色都會結合兩全其美。我們都需要足夠戰略化、足夠資深,能夠決定需要做什么,能夠看到好的結果是什么樣子,這樣我們才能給出正確的指導。但我們也需要仍然足夠動手,能夠實際編輯博客文章、編輯推文、自己制作視頻。這就是工作場所的未來。

      這讓我想起我自己的工作狀態。我既要思考整體內容策略、確定方向,又要親自寫文章、編輯視頻、與讀者互動。過去我可能會覺得這很累,因為我在同時做兩份工作。但現在我意識到,這恰恰是最理想的狀態。我既能保持對實際工作的感覺,又能有足夠的戰略高度。而AI agent正是讓這種狀態變得可持續的關鍵——它們接管了那些耗時但不需要創造性的部分,讓我能夠同時做好戰略和執行。

      如何構建40個Agent的系統

      看到Jacob有40個AI agent,你可能會覺得這太復雜了。但Jacob強調,如果你點進任何一個單獨的agent,它們都非常簡單,而且都有非常具體的工作。比如:每次創建新的YouTube視頻時,自動創建一篇LinkedIn帖子。每次創建新的YouTube視頻時,自動創建一條推文。每次競爭對手的CEO在Twitter或LinkedIn上發帖時,通知他們在談論什么。每周查看競爭對手的定價,如果有重要變化就通知他。

      Jacob是一個一個慢慢建立起這個AI agent團隊的。他發現,試圖構建一個能同時做25件事的單一agent效果不好。這可能是與人類員工的一個區別——當你雇傭一個社交媒體營銷人員時,你希望他們負責所有的社交媒體營銷。但對于AI agent,特別是如果你是初學者,應該從簡單開始:創建一個能做一件事的agent,創建第二個能做第二件事的agent,創建第三個能做第三件事的agent,然后也許有一個agent坐在它們之上,在必要時幫助調用它們。然后隨著時間推移慢慢建立起來。不要一開始就想建立一個40個agent的組織架構圖。從一個開始。

      這個建議非常實用。我看到很多人對AI agent望而卻步,覺得太復雜了。但Jacob的方法論很清晰:從最簡單的、最重復的任務開始。比如你可以先建立一個agent,每次你發布新內容時自動在社交媒體上分享。然后再建立一個agent,監控某個關鍵詞并通知你。一個一個慢慢加,每個都很簡單,但加在一起就形成了一個強大的系統。

      另一個非常重要的點是:AI agent不是"設置好就忘記"的東西。你不能只是構建一個AI agent然后說:"這東西會永遠為我工作。"Jacob在不斷修改他的AI agent。他舉了一個例子:他做新客戶評估電話,花30分鐘與客戶一起識別他們業務中AI的機會。他想,如果通話后客戶能收到一份來自他的個性化Google文檔,里面有他們討論的內容、5個具體用例和模板鏈接,那不是很酷嗎?他覺得這太棒了,所以構建了一個AI agent來幫他做這件事。他對agent說:"你的工作是把這個會議文字記錄轉換成一個格式非常好的Google文檔發給客戶。"

      但在做了10次之后,他意識到:"這個格式不對。客戶們不讀Google文檔。我應該直接包含在郵件里。"所以他"解雇"了那個agent,說:"我們實際上不再需要做這項工作了。"他重新利用了那個agent,說:"你能把那個總結直接放進跟進郵件里嗎?"

      有時候你就是不再需要某個功能了。比如他們一年前非常專注于SEO,然后他們意識到這對他們來說現在不是重要渠道。SEO帶來的新用戶占比很小,而且工作量相對較高。所以他們不再專注于SEO了。Jacob告訴他的AI SEO agents:"你們現在可以停下來了。我以后會回來找你們的,但現在你們可以停止做你們正在做的事。"就像你會告訴一個SEO機構:"我們現在暫時不需要SEO服務。以后會再和你們合作。"

      而真正酷的是沒有情感包袱。沒有分歧。沒有協調成本。他只是有一個想法:"嘿AI agent,你能幫我做這個想法嗎?"它們會說:"是的,當然,我們開始吧。"我特別喜歡Jacob說的這句話:他不想把這看作是替代人,而是把它看作是給自己超能力。他希望他有時間做所有這些營銷活動,因為他喜歡做它們,它們對公司非常有價值。現在他可以做到了。

      我覺得這里有一個很深刻的觀察:我們都想在工作中做更多事情。我們都是有雄心的人。我們都是有動力的人。我們都希望我們能做更多,現在我們有工具可以這樣做。這不是關于裁員或替代人,而是關于讓每個人都能發揮出更大的影響力。

      職業風險的重新定義

      Jacob談到了一個讓我特別有共鳴的話題:什么是風險職業,什么是安全職業。在他父母那一代,安全的職業是在一家大型財富500強公司工作40年,退休時拿到你的手表。而風險職業是創辦自己的公司或者每幾年換一次公司。Jacob認為這已經完全顛倒了。

      現在最風險的職業是如果你的技能過于依賴某一家公司的環境,而這家公司可能隨時間而改變。最穩健的職業是那些創辦自己公司、擁有多種不同生活經驗的人。他舉了個例子:他們團隊的很多人都是從Google招來的,因為他們之前在Google一起工作,現在在做這個創業公司。如果你問10個人什么更有風險,留在Google還是加入創業公司,大多數人會說留在Google更安全,加入創業公司更有風險。

      從明年的現金薪酬來看,是的,確實如此。Google明年給你的現金會比大多數創業公司多。但如果你從長遠的職業生涯角度來思考,關注的是你建立了多廣泛的人際網絡、學到了多少新技能、你如何推動自己發展新的經驗,那么留在Google這樣的公司要比加入創業公司或創辦創業公司風險大得多。

      這個觀點我深有感觸。我看到太多人選擇留在大公司,覺得這是安全的選擇。但他們忽略了一個關鍵問題:在大公司里,你的很多技能是特定于那個公司的內部系統、內部流程、內部政治。一旦離開那個環境,這些技能的價值會大打折扣。相反,如果你在創業公司或者自己創業,你被迫學習各種通用技能——如何從零開始構建東西、如何快速學習、如何在資源有限的情況下解決問題。這些技能是可遷移的,無論你去哪里都有價值。

      Jacob說他從來不想傳達你應該冒更多風險。他框定討論的方式不是你應該冒更多風險,而是你應該優化你的職業生涯以實現個人成長和學習新技能。通常創造個人成長和學習新技能的方式是進入更新的、更不確定的環境,在那里你會有更多責任,你不太確定會發生什么。他不認為這有風險。他認為最有風險的事情就是停滯不前。

      對他來說,這完全是關于重新框定關于什么是風險的對話。風險就是停滯。進步意味著學習、成長和推動自己。所以他總是希望人們優化進步、成長和推動自己。

      我完全同意這個觀點。在AI時代,這一點變得更加重要。如果你的工作技能可以被AI輕松替代,那你的職業就非常脆弱。但如果你持續學習新技能、適應新環境、解決新問題,你就在構建一種AI無法替代的能力——適應性和學習能力。這才是真正的職業安全。

      Jacob自己也是個例子。他沒有營銷背景。他對營銷很糟糕。一年前他甚至不在任何社交媒體平臺上。他討厭在公眾場合分享關于自己的事情。對他來說,成為負責營銷的人深感不適。但他意識到有機社交媒體和LinkedIn上的營銷是他們公司成功的最佳渠道。所以他努力學習了一年,變得擅長這個。現在他熱愛這個。

      這本可以感覺像:"把這么多精力投入到我們沒有嘗試過的營銷策略上太冒險了。"但不是,這是一個利用不確定性在新方向上學習和成長的機會。這就是我認為的關鍵態度:把不確定性看作成長機會,而不是需要回避的風險。

      給下一代的職業建議

      Jacob談到他思考很多關于他孩子的職業會是什么樣子。他有兩個核心觀點,我覺得非常有洞察力。

      第一個是清晰表達的能力。能夠清楚地闡明什么是重要的、需要做什么、如何去做的指導,這將永遠是重要的。在未來這只會變得更重要,因為我們的工作將更多地是如何有效地指導AI需要做什么,而不是我們自己如何做所有事情。所以Jacob花很多時間,他真的希望他的孩子學習邏輯和哲學,因為他真的希望他們能夠非常清楚地表達他們想要什么。

      這讓我想到,在AI時代,prompt engineering(提示工程)可能會成為一項基礎技能,就像今天的打字或使用Excel一樣。但prompt engineering的本質不是學習一些技巧,而是學會清晰思考和清晰表達。你需要知道你到底想要什么結果,你需要能夠把這個結果準確地描述出來。這需要邏輯思維能力和語言表達能力。

      第二個是個性化和社交連接的能力。Jacob希望他的孩子思考他們的獨特個性和能力能在哪些領域以AI無法做到的方式閃光。這就是為什么他錄制自己的YouTube視頻,因為這是他個性的表達,人們建立社交連接。這將是未來工作場所的兩個基本技能:你有多擅長表達你想要什么并告訴AI?你有多擅長與他人建立社交連接?他認為這些將是任何職業未來的持久技能。

      我深深認同這一點。在一個AI能夠完成大部分技術任務的世界里,人類的價值越來越體現在兩個方面:一是提出正確的問題和目標,二是建立人與人之間的信任和連接。AI可以寫文章,但它不能替代你作為一個真實的人與讀者建立的連接。AI可以分析數據,但它不能替代你作為領導者給團隊帶來的激勵和信任。

      Jacob還提到了一個有趣的觀察。他住在舊金山的Potrero Hill,非常接近Waymo和Zoox的主要測試區域。Zoox是亞馬遜的自動駕駛汽車部門。他送兩個大女兒去學校時,她們坐在后面的貨運自行車上,會喊"Waymo,Zoox,Waymo,Zoox"。對她們來說,看到沒有人駕駛的汽車是如此正常。她們覺得很酷是因為車上有很多攝像頭和激光器,但對她們來說,汽車可以自己駕駛這個想法是如此自然。

      Jacob說他非常高興他的孩子們可能永遠不需要自己開車,因為當所有這些車都是電動的時候,這會更安全、更方便、對環境更好。對于他的孩子們來說,AI驅動的世界將是默認狀態,而不是需要適應的新事物。這讓我意識到,我們現在所經歷的AI轉型,對下一代來說將是理所當然的。他們不會記得沒有AI的時代。所以我們現在教給他們的技能,必須是在AI時代仍然有價值的技能。

      我的一些思考

      聽完Jacob的分享,我有幾個深層的思考。第一個是關于"構建AI agent是未來30-40年的基礎技能"這個觀點。Jacob說,就像過去40年知道如何使用Excel這樣的電子表格是一項要求一樣,未來40年知道如何構建AI agent將是一項要求。這不是夸張。

      我觀察到,現在大多數人使用AI還停留在最表層——偶爾問ChatGPT一些問題,或者用AI工具生成一些內容。但這就像只會在Excel里輸入數字,而不會用公式和透視表一樣。真正的AI使用能力,是能夠設計和構建適合你特定工作流程的AI系統。這需要一種新的思維方式:不是"AI能幫我做什么",而是"我怎么設計一個AI系統來解決我的問題"。

      第二個思考是關于工作的未來形態。Jacob提出的Super IC概念非常有洞察力。我們正在進入一個時代,每個人都既是執行者又是管理者——管理的不是人,而是AI agent。這要求我們同時具備兩種能力:足夠的專業深度來知道什么是好的結果,以及足夠的技術能力來構建和管理AI系統。

      這對教育和職業發展有深遠影響。傳統的職業路徑是要么走專家路線(一直做個人貢獻者),要么走管理路線(逐漸遠離具體工作)。但未來的職業路徑可能需要同時發展這兩條線。你需要保持技術的手感和對具體工作的理解,同時也要學會設計和管理復雜的AI系統。

      第三個思考是關于成本結構的根本變化。Jacob的例子很說明問題:傳統營銷團隊每月5萬美元,AI agent團隊每月500美元。這不是10%或20%的效率提升,而是100倍的成本差異。這種差異會重塑整個商業世界。它意味著小團隊可以完成過去需要大團隊才能完成的事情。它意味著個人創業者可以擁有過去只有大公司才有的能力。它意味著競爭將更加激烈,因為進入門檻大大降低了。

      但這也帶來一個問題:如果每個人都能以低成本獲得AI能力,那么競爭優勢在哪里?我認為答案在于Jacob提到的那兩個核心能力:清晰表達和建立社交連接。技術能力會越來越平等化,但人的判斷力、創造力、社交能力仍然是稀缺的。

      最后一個思考是關于AI agent的管理哲學。Jacob強調每個agent做一件簡單的事,而不是一個agent做很多事。這個原則很重要。它反映了一種模塊化、可組合的系統設計思維。每個agent都很簡單,容易理解,容易調試,容易替換。但組合起來就形成一個強大的系統。這和軟件工程中的單一職責原則是一樣的道理。

      而且Jacob提到的"解雇"agent的概念也很有意思。這提醒我們AI agent不是一次性投資,而是需要持續管理和優化的系統。你需要根據業務需求的變化來調整你的agent團隊。有些agent可能不再需要了,有些agent需要重新設計,有些新的agent需要被創建。這種靈活性正是AI系統相比傳統軟件的優勢——它們更容易調整和進化。

      我相信我們正處在一個轉折點。未來五年,每個行業都會經歷類似Jacob在營銷領域經歷的轉變。那些早期擁抱這種變化、學會構建和管理AI agent系統的人,將會獲得巨大的競爭優勢。而那些堅持傳統工作方式的人,會發現自己越來越難以競爭。這不是關于AI會不會取代人類的問題,而是關于會使用AI的人會不會取代不會使用AI的人的問題。答案已經很清楚了。

      結尾

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      - END -

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