把公式 Q = f(T, S, C) 套到任何工作
| 符号 | 共性定义 | 软件研发 | 数据分析 | 供应链运营 | 市场销售 |
|---|---|---|---|---|---|
| T (Taste / Judgment) | 价值判断 & 问题分解 | 需求澄清、架构取舍 | 商业假设、指标选择 | 交付优先级、风险权衡 | 用户洞察、品牌定位 |
| S (Skill / Execution) | 把想法落地的专业技能 | 编码、测试、CI/CD | 数据清洗、建模、可视化 | 选品、排产、流程设计 | 跟进、谈判、内容创作 |
| C (Cost / Cycle) | 完成一次迭代的时空资源 | 编译时间、Review 轮次 | 拉数、跑模型、改图表 | 运输、仓储、人机协同 | 资料准备、方案审批 |
AI 在三个维度的典型作用
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压低 S
- Copilot 写样板代码，AutoML 代跑调参，智能排产直接给 Gantt。
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压缩 C
- 云端并行+自动化流水线，分钟级反馈；知识库召回秒级答复。
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提升 T（辅助）
- Retrieval-Augmented Generation、数据洞察推送，让决策者“少走弯路、多看盲区”。
- 但最终取舍仍由人类拍板——这是 T 的护城河。
快速迁移公式的 4 步法
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写清“价值输出 Q”
- 例：24 小时内上线无 Bug 功能；或本月库存周转率≤8 天。
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拆出本岗位的 T / S / C
- 把隐性判断与显性技能分离，把可量化流程与不能量化流程分离。
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映射 AI 工具
- 哪些 S 可以被自动化？哪段 C 可以被并行？哪步 T 需要辅以洞察型模型？
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设指标复盘
- 以“Q 的提升幅度”或“同等 Q 下的成本下降”来闭环，而非“用了多少模型”。
示例：用公式重构三个场景
| 场景 | 原流程痛点 | AI 介入点 | 公式变化 |
|---|---|---|---|
| 代码审查 (DevOps) | Reviewer 排队→延迟合并 | LLM 自动生成评审意见，标红高风险段 | S↓，C↓；T 仍由资深架构师定最终标准 |
| 月度经营分析 | 拉十张表，PPT 堆图 | Agent 自动 ETL + 报表 + 总结 | S≈0，C↓80%；分析师把时间花在 T：策略解读 |
| 生产补单决策 | 人工估库存→手动排单 | 预测模型 + 优化器给出多方案 | S↓，C↓；采购经理做 T：风险/关系权衡 |
给个人与组织的操作清单
| 角色 | 下一步动作 | 预期收益 |
|---|---|---|
| 个人从业者 | 每次任务写一行： “此处 T，此处 S，此处 C” | 找到 AI 可替代区，专注高价值判断 |
| 团队主管 | 建立“人机分工矩阵”——列流程、列工时、标可自动化级别 | 确认可节约时长 & 重分配人力 |
| 高层决策者 | 把 KPI 调整为 “T 质量 + S 自动化率 + C 周期” | 激励组织把 AI 当效率发动机而非炫技 |
收束一句话
无论写代码、跑工厂还是做销售，输出质量 Q 永远是 T、S、C 三变量的乘积。
AI 可以把 S 和 C 压到近乎零，但能否形成壁垒，取决于你对 T 的掌控深度。
