BCG 进一步把个人AI采用分成 5 个阶段：

• Stage 1 信息辅助（像搜索引擎）

• Stage 2 任务辅助（局部、小任务）

• Stage 3 委派（把定义清晰的任务交给 AI）

• Stage 4 半自主协作（AI 参与规划与执行，塑造工作流；人监督）——价值拐点

• Stage 5 全自主编排（端到端无人工干预）

作为一个个体使用者、观察者与系统思考者，对这一阶段 AI 泡沫化倾向的反思，以及对“个人如何对冲效用幻觉”的一次梳理。

泡沫并不来自“无用”，而来自“看起来有用”

如果 AI 没有用，泡沫不会形成。

恰恰相反，当前的泡沫来自一种更危险的状态： AI 是有用的，但这种有用高度碎片化、不可积累、不可迁移，也难以转化为长期优势。

从个人体验看，大多数 AI 使用集中在几类任务上：

• 写得更快一点
• 查得更全一点
• 想得更顺一点
• 把原本要做的事情“换一种方式做完”

这些体验都是真实的，也正因为真实，才极具迷惑性。

问题在于：

这些效用大多是过程效用，而非结果效用； 是局部增益，而非路径改变。

泡沫的形成，往往不是因为虚假，而是因为真实但被高估。

使用量增长≠影响力增长：一个被忽视的个人视角

BCG 的分析指出，大量 AI 使用仍停留在“辅助”和“局部委托”阶段，而真正带来影响力跃迁的，是少数进入更深层协作与重构阶段的应用。

从个人视角，我会把这个判断翻译成一句更直接的话：

当 AI 只是“我做事时会用的一个工具”， 它几乎不可能改变我作为个体在系统中的位置。

这也是为什么使用量可以指数级增长，但影响力却呈现明显的边际递减。

原因并不复杂：

• 每个人都在用
• 会用的人都会
• 不会用的人很快也能学会

当一种能力高度同质化、学习成本持续下降、替代门槛极低时，它很难构成个人层面的护城河。

真正的问题不是“是否替代人”，而是“是否成为第一选择”

在多轮讨论中，我逐渐明确了一个判断： “不可替代性”并不足以定义 AI 的影响力。

更重要的是两个维度：

1. 它是否不可或缺
2. 它是否成为第一选择 / 默认路径

大多数当前 AI 使用，既不是不可或缺，也不是第一选择：

• 没它可以
• 有它更快
• 但不会因此改变“我先怎么想、怎么做、怎么判断”

这正是泡沫的温床： 大量“更好一点”的体验，被误读为“范式正在改变”。

真正的影响力，发生在另一种情形下： 当 AI 成为我处理某类问题时天然的起点，而不是一个需要被主动调用的选项。

过渡形态的启示：为什么“数字员工”比“超级助手”更重要

在与 AI 专家视角的反复推演中，我越来越确信： AI 的真实价值，并不首先体现在创造性，而体现在秩序性。

那些最有可能率先进入“AI 作为第一选择”的场景，并不是“更聪明的写作”或“更强的搜索”，而是：

• 事件驱动的自动执行
• 状态与流程的持续维护
• 规则与约束下的自主行动
• 对异常、例外和系统节律的长期看护

在这些场景中，人类的角色自然上移为：

• tutor（定义边界）
• trainer（持续校正）
• audit（风险与责任）
• manager（目标与资源）

而 AI，成为默认执行者。

这类形态的关键不在于“AI 多聪明”，而在于：

它是否被允许成为默认路径。

ROI、泡沫与个人判断力

一个容易被忽视的事实是： ROI 本身并不需要先验成立，但需要有一个“值得相信的生成模型”。

对个人而言也是如此。

如果我的 AI 使用，只是：

• 把时间从 A 移到 B
• 把认知负担从显性转为隐性
• 把判断责任从自己转交，却又不得不反复校验

那么这种“效率”，很可能只是延迟显性成本。

泡沫的危险，不在于花钱，而在于：

在没有真正改变判断结构的情况下， 过早放弃了自己的判断力。

个人如何对冲 AI 泡沫

经过这段时间的观察、使用与反思，我对个人层面的 AI 价值，形成了几个相对克制的判断：

1. 优先关注“默认路径”，而不是“功能强度”
2. 警惕所有只能带来过程增益、却无法沉淀结构优势的工具
3. 把 AI 当作系统执行者，而不是认知替代者
4. 保留判断权，是个人对冲泡沫的核心资产

AI 的浪潮不会退去，但泡沫一定会破。

真正穿越周期的，不是用得最多的人，而是最清楚自己把判断权交给了什么、又保留了什么的人。

这，或许才是个人在 AI 时代最重要的一种能力。