叶小钗

AI训练营一个月遭学员质疑:AI含量太低!

如前所述,去年关于AI+管理的创业在商业上是比较失败的,只不过“成功”、“失败”这事很难定义;

因为之前10多家公司都觉得我挺靠谱,偶尔会让我推一些AI人才给他们,于是我做起了猎头服务,没花什么功夫,平均下来一个月居然有2万多的收入!

我那个去,这可给我惊呆了,马上着手劝身边的朋友赶紧跳槽,待遇方面也是各种看涨:

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只不过后续问题很快就出现了:优秀的AI人才TMD是硬通货,出来就被人抢了,我陷入了无人可推的境地,所以很多公司依旧缺人!

但另一方面也很奇怪、甚至夸张:我在Boss直聘发布一条招聘信息,收到的简历足有数千份!只不过满足要求的却不足十分之一。

这批同学,削减了脑袋转型做AI,却不得其法而入,这里产生了一个巨大矛盾:企业方要经验丰富的AI人才但要不到,想找AI工作的员工因经验、认知不足进不去...

这是为什么呢?

学习曲线畸形

企业视角的原因很简单:员工AI能力曲线畸形导致AI项目试错成本极高。

区别于传统项目,AI项目在技术路径上是容易栽跟头的,比如我去年看到的两家公司,他们在AI项目上的投入约500万,其中有近300万是浪费的,原因很简单:技术路径错了...

比如,其中一家公司是长期为药企提供市场报告的,他们手里有大量私有知识库,很自然的老板想要找人做一个AI知识库,只不过收到的报价就很夸张:便宜的10万不到,贵的300万都打不住!

这突然就给他们老板整不会了,试探性的选了个大几十万的做实践,一个月就看见demo了,还感觉挺不错;但三个月后依旧不能超过第一个月的效果,并且技术团队表示无论怎么努力都无法再进一步,最后结果只能推倒重来。

后面这个老板辗转找到我,原来他们找的技术团队之前在Coze上做知识库,根本没有大型AI项目的经验。

这个老板会选择他们,好像是因为包装宣传做得好,之前给他展示了一个一键复制1000份公众号文章,给震撼到了,至于具体内容,他没细看,这种团队能做得好就奇了...

但,这里并不能怪这个老板,因为AI技术这个东西确实挺令人迷惑的,AI项目就是写个提示词,这不有手就行?这同时也是很多人的疑惑:

AI技术非常简单,简单到就是模型API的调用,几乎是个互联网人就行;

但AI项目又极其复杂,他要求关键人具有复合型能力,包括业务KnowHow、模型能力边界认知、强大的工程能力

而就是因为AI技术好像很简单,一个人一个月就能出demo,会让人觉得AI项目成本很低;但当他们实际遇到模型幻觉、对话生硬、答非所问等问题时,又总是束手无策。

这里就形成了很诡异的AI领域非对称性

  1. 花一个月的时间,就能习得LLM 60%的使用技巧;
  2. 花一年的时间,只能习得LLM 70%的使用技巧;

所以,AI是一个学习曲线异常诡异的“学科”,多数人折腾一个月和折腾一年是类似的,并且我这里还有更夸张的数据:花10万可以学到60%的知识,但花100万只能学到70%的知识,90万的区别就是这10% !

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综上,问题也就出来了,当前行业里AI人才可以分为几批人:

  1. 第一,对AI项目几无认知的落后玩家。他们虽然在从事互联网相关工作,但对AI是比较后知后觉的,而这部分人数量巨大,远超60% ;
  2. 第二,AI水平达到及格线的人。他们付出的代价其实很小,就我认识一个哥们,代码都不怎么会写就拿着Coze各种搭建工作流,结果月收入20万以上,只不过你让他去做什么AI项目,是很难的;
  3. 第三,及格线以上的人。他们多半在AI项目上做过很多实践,使用预算在1000万以上,这批人对AI认知较深,会深刻知道模型能力边界在哪,他们离大高手只差一个成功案例;
  4. 第四,大高手,与第三类人才差不多,唯一区别就是产品已经做出来了;
  5. ...;

这里再分享2个数据给大家:

  1. 前面1000份简历筛选出来的10个候选人,多半连扣子都没玩明白,这种怎么可能找到AI相关工作呢?
  2. 及格线与及格线以上的人差距不是非常明显,稍微包装一下就能欺骗不太懂的公司,之前药企知识库的情况不是个例!

基于此,我这边想到一个赚钱的点子:

  1. 快速培养人才到及格线;
  2. 传授他们一些及格线以上的知识,让他们通过面试;
  3. 他们在具体工作中的问题,再讨论解题思路;

由此,达成了所有人都开心的局面:企业招到人了、我赚到钱了、同学们找到工作了!

在这个基础上,我召开了AI培训班,至今已经过去了一个月了,他运行得怎么样呢?

AI培训不讲AI

首先,看看我们AI训练营的课程大纲:

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当前是哪些人在报这个课程呢:

  1. 第一,想要系统性了解AI的人,他们是AI创业者、产品负责人、技术负责人;
  2. 第二,想要转型AI的产品、研发;
  3. 第三,各个职能部门的老大,包括HR、财务;
  4. 第四,自媒体相关;

其次,就是该AI训练营的特点了:“含AI量巨低”!并且学员很快的发现了这个事实:

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而所谓模型的能力边界一词,在一次次的作业与探讨中,具象化了:

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而学员们也逐渐认识到了,AI项目的核心不是AI而是KnowHow,也就是如何用AI配合做数据工程:

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而在进一步的讨论中,课程的真实目的也被学员知晓:知识内容确实挺干,解决了之前漫无目的摸索的很多疑惑!

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明白AI应用是如何演进的:

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因为课程分享的是:做AI应用的know-how,并且短短一个月就已经产生了很多优秀学员,他们找工作肯定是没问题的。

学员作品

分享其中一些学员作品,可以说已经达到了生产水平:

一、AI HR 该如何设计

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二、实际应用

也有同学根据课程作业,做了实际实现在工作中应用,以下是简单流程图:

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其次还有一些不错的认知或者科普输出:

三、作业产出

看一下你对AI的理解在哪一层

你真的会写Prompt吗?高质量提示词指南来了!

DeepSeek幻觉率高达21%?聊聊大模型的幻觉问题

使用RAG构建高质量知识库 (一)

结语

话不多说,大家应该也看出来今天的课程目的了,哈哈!

我们8月底即将进行第三班开课,心动不如心动,期待你的同行!

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