[電子報]20250312 - v6
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AI 學習的悖論
「AI 讓你看起來更聰明，實質卻有可能學得更少。」 剛剛看到一篇文章談論 AI 對學習的可能傷害，他的參考資料是來自一篇文章《The Myth of Automated Learning》。這篇文章提到一個蠻重要的概念。 當人們使用機器自動執行他們本來可以自己完成的任務時，會發生以下三種情況之一： 1. 他們的技能不斷提高。 2. 他們的技能退化了。 3. 他們永遠學不會這項技能。 這三種狀況分別容易發生在三類人身上： 1. 如果使用者已經是專家，AI 工具可以進一步增強他們的技能。 2. 如果使用者尚未成為專家，而這項技能需要不斷練習，那麼 AI 自動化可能會導致技能退步。 3. 如果使用者是新手，而 AI 從一開始就執行任務，那麼這個人就可能永遠不會真正掌握這項技能。 作者舉的案例是工業時代，那些工匠等級的人，他們的工作被產線工人+自動化機器給大量取代，但這些生產線的工人離開自動化機器後其實什麼都不會。 對這個觀點我一半認同一半存疑，認同的點在於，產線工人熟悉的是機器操作，而工匠擅長的則是不靠機器來完成任務。哪個難度更高？通常是工匠。但從商業角度來思考
互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(2)-餐飲品牌 Yum Brands 的案例
這幾篇文章都是我觀看 Mary Meeker 2025 年報告後的一些整理跟心得。原始的文件可以參考：https://www.bondcap.com/reports/tai 本篇要聊的話題是在 75 頁看到 Yum Brands 在 2025 年 2 月開始推動旗下餐廳的 AI 化與數位化。 這份報告中可以看到的資料很有限，不過我對餐飲業的現況有點興趣，所以我請 ChatGPT 幫我針對 Yum Brands 使用 AI 的狀況做一些整理，發現一些比預期有趣的資料。 首先介紹一下 Yum Brands 這家公司，因為這名字相信很多人都沒聽過，但說到他旗下的公司大家應該就知道這家公司的規模有多大了。它旗下的主要品牌有以下四個： * KFC（肯德基） 全球知名的炸雞品牌，在 150 多個國家擁有超過 27,000
互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(1) - AI 的任務，增效優先於降本
到今天才有時間把互聯網女王 Mary Meeker 2025 的報告好好閱讀一下，報告的原始網址在此，有興趣的人自行閱讀：https://www.bondcap.com/reports/tai 在報告的 68 頁中我看到了一個很重要的觀念，我結合圖表做說明。 下面這張圖是 BOND 團隊針對 Morgan Stanley 的一份報告作出的整理，這張圖主要強調的是許多大型企業(調查了 400 多家年營收在 5 億美元以上的企業)對 AI 的觀點是放在「營收與事業擴展」上，而非「成本降低」。 以下幾項是被 BOND 團隊歸類在「營收與事業擴展」的項目： Production / Output (提升生產產出) ~70% Customer Service(提升顧客服務品質) ~65% Sales
AI 時代我們需要什麼樣的產品經理
早上聽 Lenny 專訪 Revolut product head Dmitry Zlokazov 的內容，Revolut 是一家位於倫敦的科技公司，專注於提供金融領域相關的軟體服務。在這個專訪中我聽到幾個很可能是接下來產品經理定位的轉變。 Revolut 在找什麼樣的人來擔任產品負責人？以及如何培養他們成為全球等級的產品負責人？ 重視原始智力與飢渴感 在招募時，比起應徵者豐富的經驗，更看重他們的原始智力 (raw intellect) 和渴望打造事物的永不滿足的飢渴感 (unquenched hunger to build things)。有飢渴感的人就算經驗較少，也能快速學習、適應並推動改變並解決問題。 而 Revolut 也更傾向於招募那些處於早期職業生涯 (early in their career) 或具有創業背景的人。 專注於不懈的執行 如果一件事情只完成了 99%，那它更接近 0% 而不是 100%。這包括確保產品不僅僅是開發完成，還需要確保客戶服務、銷售和行銷團隊都能充分利用，否則它可能只是一個無人知曉的無用功能。