为什么说在AI时代，最重要的不是应用AI，而是重新认识自己？

随着AI技术的迅猛发展，它已经从科幻小说中的概念转变为现代商业运作中不可或缺的一部分，商业人也面临着前所未有的机遇与挑战。AI不仅仅是工具，更是伙伴，它能够帮助我们在海量的数据海洋中找到方向，在纷繁复杂的市场环境中看清机会。然而，尽管AI提供了强大的支持，但其本质仍然是辅助人类决策，而非完全取代人的判断力和创造力。

人有哪些能力是AI无法取代的？

以Deepseek为代表的AI，其强大之处在于精准的数据算力、高效的工作效能以及架构设计上的系统性创新。可商业问题的解决错综复杂，更依赖于在混沌中洞察本质、破局前行的智慧，其所需的创造力、判断力以及洞察力恰恰是AI不擅长的。Deepseek或许能替代程序化的验证与执行，却无法取代专业人对局势的敏锐判断与对全局的掌控力。

穿透现象看本质的思维

在解决商业问题时，我们常常会被各种信息包围，被数据、趋势、热点所牵引。但真正决定成败的，往往不是这些表象，而是那些隐藏在背后、不那么容易察觉的本质。“这是现象，还是本质？”，这句话是RET睿意德工作场景中的高频语句，它不仅是一个提问，更是一种训练思维的方式——提醒我们在每个判断之前，都要先问：我们看到的，是真实存在的规律，还是偶然发生的表象？

AI擅长处理已知的信息和结构化的数据，却难以理解那些没有说出口的需求、潜藏的情绪和复杂的动机。而商业的本质，恰恰在于捕捉客户未尽之语背后的深层诉求。这种能力，目前仍然属于人类独有的思维方式。

比如，“叫好又叫座”是诸多商业项目想要达到的理想状态。但在不同背景和目标下，这个词的具体含义却大相径庭。以RET睿意德近年来服务的很多产业新区商业为例，其通常承载着推动城市配套完善、吸引产业投资与人才导入的战略使命。因此，这类项目的“叫好”，不仅是媒体曝光度或社交平台的好评率，而是能否成为城市的标杆，是否具备良好的口碑、传播力以及一定的公共服务属性；而“叫座”也不再简单等同于人潮涌动或销售额亮眼，而是如何在新区发展过程中穿越周期、应对前期人流不足和后期市场变化的能力。所以，只有当我们穿透“叫好”与“叫座”这两个词的表面含义，理解其背后的本质诉求时，才能做出真正有价值的判断。

见微知著的洞察力

商业的本质，不是复盘过去，而是预判未来。它要求我们“捕风捉影”，去捕捉那些最前端、最微妙的情感变化，用敏锐的嗅觉感知尚未被满足的需求，并通过创意提前一步呈现在消费者面前。

而AI的底层逻辑，是基于历史数据的归纳与总结。它擅长从已有的信息中寻找规律，却难以真正预测未来，更无法理解人类复杂而细腻的情感需求。AI看到的是“已经发生的事”，而商业人要做的，是预见“即将发生的事”。带着对人性的理解、对社会的观察、对趋势的判断，商业人需要创建打动人心的商业形态——不是简单地迎合需求，而是前瞻需求。

这正是专业商业人不可替代的价值所在。他们不只看数据，更看趋势；不只分析现状，更思考未来。比如疫情之后，人们对于户外空间、自然场景的渴望愈发强烈，于是有了“越来越野”的公园商业；又比如，在快节奏、高压力的社会环境下，越来越多的人渴望陪伴与情绪慰藉，于是“陪伴型商业”应运而生；再比如，面对城市化进程中逐渐消失的邻里文化，人们开始怀念胡同巷弄里的烟火气，于是“理想社区”不再只是居住空间，而是一种情感归属的综合载体。

创新与非标准化问题解决

AI在处理标准化、可重复的任务时展现出惊人的效率，比如生成财务报表、整理数据趋势、甚至撰写结构化报告，它都能又快又好地完成。但一旦进入需要创造性突破的深水区——比如设计一个颠覆性的商业模式，或者解决两个完全不同行业之间的整合难题——AI的能力就显得有些力不从心了。

因为这类问题本质上是非标准化的，没有固定的路径可循，往往需要依赖人的直觉、灵感，以及多年积累的跨学科经验来破局。AI的算法是基于已有数据和规则训练出来的，它的“创造力”其实是对历史模式的重组，而真正的创新，常常意味着打破既有框架。

知名顾问公司波士顿咨询与Anthropic的合作即是一个典型例子：他们让AI负责处理海量数据、识别潜在趋势，大幅提升了前期分析效率；但最终的战略构想、方向判断与落地执行，依然由经验丰富的顾问团队主导。这也印证了一个事实：在高度结构化的世界里，AI是加速器，在充满未知与变数的创新战场，人类依旧是无可替代的主角。

商业人如何借助AI提升自身效能？

数据洪流时代的趋势不可逆，从过去的ChatGPT生成文案，到AI画图，再到Deepseek的全面升级，AI会逐渐成为未来商业人发展的重要竞争力之一。因此，对商业人来说，精通使用AI和提升无法被AI所替代的深度专业能力，都显得十分重要。

精确定义问题

AI的使用效率并不单纯依赖于技术本身的先进性，而是取决于用户提问的精准度，这与我们在商业世界中与客户沟通有着异曲同工之妙。无论是面对复杂的客户需求还是尝试从AI那里获得有价值的反馈，问题是否能够直击要害显得至关重要。

指令越清晰、越具体，AI就能更好地理解我们的意图，高效地提供解决方案。这就要求我们不断提升对“真问题”的定义能力，并强化精准发问的技术。RET睿意德在“定义问题”的训练中，最重要的一个方法是“五步追问”——通过连续五次深入追问，把一个模糊的想法，逐步打磨成一个可执行、可落地的真实问题。

比如当你想问AI：“所在项目怎样与二次元结合？”第一步，AI给你的回答是要通过二次元业态及沉浸场景来激活二次元属性；第二步，结合项目投入成本有限，选择会聚焦到二次元业态上，问题将深化为“二次元的业态生态有哪些？”；第三步，结合项目对于租金收益有一定的要求，问题会转变为“哪些二次元业态能承载项目租金”；第四步，结合项目想要引入二次元业态的目的是为了提升引流能力，问题就会变成“哪些大流量的二次元业态能够承载项目租金”；第五步，结合所在城市拥有的二次元业态资源，问题就会转化成“这个城市还可以引入哪些大流量、高知名度的二次元业态，且能够满足项目租金要求”。

正是通过这样连续五层的追问，问题从宽泛走向聚焦，从理想走向现实。这一过程不仅锻炼了我们的思维深度，也有效提升了我们与AI协同工作的效率。

聚焦高阶决策架构

过去，管理者依赖经验、数据和有限的市场反馈来做判断；而如今，AI的加入让整个决策链条拥有了更强的“计算底座”——它不仅能快速模拟多种路径、生成更多可能性，还能从复杂数据中挖掘出人类难以察觉的规律。

但这并不意味着我们可以把决策权完全交给AI。恰恰相反，这正是我们重新定义人机分工边界的关键时刻：我们要把AI定位为“可能性空间探索者”，而自己则必须成为那个“价值收敛决策者”。

换句话说，AI擅长的是“发散”——它可以同时分析100种商业模式、预测不同策略下的用户增长曲线、甚至模拟未来三年市场的多种演化路径。但最终，谁来决定哪些模型值得投入资源？谁来判断哪条路径最契合当前的团队能力和市场节奏？这些，依然需要人的判断力、行业直觉与战略眼光。

比如，商业地产项目的业态创新过程中，我们可以让AI生成几十种跨行业的融合方案，包括二次元、潮流市集、IP快闪等新兴形态。但它无法判断哪种模式最适合所在城市层级以及相互间怎样协同。这时候，就需要我们基于长期积累的行业认知，从中筛选最具落地性的几个方向，再集中资源做深度验证。

构建领域知识图谱

在信息爆炸的时代，我们每天都被大量碎片化的知识包围。尤其是专业领域——无论是法律、金融、还是商业地产，看似每天都在学习，但真正能沉淀为“认知资产”的却少之又少。

问题出在哪？不是我们不够努力，而是缺乏一个系统性的“知识组织架构”。就像一栋高楼，不能只靠一堆砖头堆砌而成，它需要钢筋水泥的结构支撑。同样，真正的专业壁垒，也不只是掌握了多少知识点，而是我们是否建立起了属于自己领域的“知识图谱”。

今天，AI为我们提供了一个前所未有的机会：将碎片化专业知识转化为机器可理解、可推理、可持续演进的拓扑结构。换句话说，我们可以借助AI的力量，把脑海中的经验、文档里的数据、项目中的洞察，构建成一套可视化、可调用、可迭代的“认知增强网络”。

比如，一名商业地产顾问，可以尝试通过AI整合行业政策、资产估值模型、租金回报率曲线等关键要素，形成属于自己的“商业逻辑认知图谱”。当面对一个新项目时，这套图谱不仅能帮我们快速识别核心变量，还能模拟不同业态组合下的收益路径，提前预判风险与机会。

未来商业地产的行业专家，不再是那些“知道最多”的人，而是那些“组织得最好”的人。他们不仅拥有知识，更拥有一个持续演进的“知识操作系统”。在这个系统里，每一个节点都能被调用，每一次决策都有依据，每一份经验都可以被复用。

结语

无论科技如何演进，商业的本质始终是对人的洞察与回应。真正优秀的商业创领者，不只是技术的驾驭者，更是人心的理解者。他们既懂得利用AI和数据提升效率，更擅长解读消费者行为背后的动机与情感。工具可以加速我们的思考，但唯有同理心才能建立真正的连接。在未来的商业行业，成功者必然是兼具理性思维与人文关怀的人，他们既能用领先的技术优化决策，也能用心去感知世界的温度。