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0|主播介绍|
张美吉
21年高管猎头。前10年为外企和移动互联网服务，帮他们找CXO和业务一号位。后10年，我只服务一类人：1到30亿、还没上市的顶级创始人，帮他们找同样优秀、愿意成为他们创业搭子的合伙人（CHO、COO、CMO）。或者说给创始人找合伙人级别的人找的最准的人。
我做这件事的逻辑很简单：顶级人才只有两个选择，要么自己当老板，要么给自己挑一个好老板。
|本期嘉宾|
生姜iris：Gingiris主理人，AI出海增长顾问，辅导过40+AI出海明星公司，前AFFiNE的cofounder & COO
|本期内容|
这期不是讲“怎么使用AI”，也不是教你“怎么做Skill”。
而是聊一个走了反常规成长路径的年轻顶级人才：当经验和方法论都可以被AI调用，一个人真正无法被复制的是什么？
生姜Iris从爱丁堡大学PhD退学创业，用4年时间把项目从种子轮做到Pre-A，融资超过1000万美金。
就在创业看起来还不错的时候，她却选择进入字节。
因为在第一次创业中，她招了很多履历光鲜的大厂人才，却不知道该如何判断他们；她也遇到了商业化、规模化和平台化的天花板。于是，她决定亲自进入大厂，补上自己缺少的平台视角。
半年以后，她离开字节，重新回到创业者身边。
这段经历没有给她增加一个更值得炫耀的头衔，反而让她完成了对大厂、标签和标准答案的去魅。
今天，她陪伴多个AI创业项目走过从0到1，也把自己的经验和方法论做成了41个Skill。
但真正有意思的问题是：如果Iris的经验、方法论和能力都可以被Skill化，Iris本人还剩下什么？
这一期，我们聊AI，也聊一个顶级人才如何形成真正属于自己的能力。
聊为什么AI可以帮助一个人从0分快速走到60分，却无法替他成为真正的高手；为什么同样一套方法论，有人看完就会，有人依然拿不到结果。
我们也聊AI时代的人才判断。
当简历、内容和表达都可以被AI“美颜”，创始人该如何判断一个结果究竟是他自己做出来的、带着别人做出来的，还是AI替他做出来的？
答案可能依然藏在细节、过程和真实现场里。
为什么AI真正的主战场不是AI for AI，而是AI进入产业。
懂模型、懂工具、会写代码，不代表能够解决真实的经营问题。年轻人进入产业以后，面对的不只有业务，还有组织、关系、预算、利益和完全不同的价值体系。
如果你是32—45岁的COO、CHO、创业者，或者正在AI、出海、内容、新商业方向快速成长的人，这一期会带你重新思考：
当方法论都可以被复制，什么能力才真正长在一个人身上，并且能让他持续变得更贵？
本期你将听到
当一个人的经验和方法论都能变成Skill，他本人还剩下什么？
为什么Iris在创业看起来还不错的时候，反而选择进入大厂？
为什么进入字节半年以后，她就完成了对大厂和头衔的去魅？
为什么同样一套方法论，真正拉开差距的依然是执行？
AI可以让一个人从0分走到60分，为什么不能替他成为高手？
当越来越多人才被AI“美颜”，创始人应该如何判断一个人的真实能力？
为什么有了AI以后，人反而更需要亲自下场、进入真实现场？
为什么AI真正的主战场，不是AI for AI，而是AI进入产业？
懂AI的年轻人进入产业以后，为什么常常会水土不服？
离开平台以后，一个人应该怎样重新给自己定价？
为什么Iris过去十年最重要的三个选择，都不是“进入”，而是“退出”？
五年以后，她为什么想成为“AI时代的琅琊阁”？
时间戳
00:41｜过去十年，最重要的三个选择都跟“退”有关
两次退学，一次离开大厂。
真正改变一个人的，有时候不是他得到了什么，而是他终于敢于放下什么。
01:10｜从PhD退学创业，到重新回到创业者身边
创业、字节、出海、AI创业辅导，看起来都是Iris的标签。
但她一直在做的，是不被别人定义，而是不断重新定义自己。
02:38｜拿掉所有头衔，今天的Iris是谁？
不是AI博主，也不是创业导师。
Iris把自己重新定义为一个擅长发现问题、解决问题的普通人。
05:28｜创业风生水起时，她为什么反而选择进入大厂？
第一次创业遇到商业化、规模化和人才判断的天花板。
对Iris来说，进入字节不是找一份工作，而是带着问题去上学。
10:56｜真正的去魅，不是否定，而是知道是否适合
拥有过福布斯30 Under 30，真正进入过字节，才能平等地看待这些头衔。
字节依然是一家伟大的公司，只是它不一定适合所有人。
14:00｜当写长文档都能被AI取代，人还剩下什么？
把简单的事情做复杂很容易，把复杂的事情做简单却很难。
文档可以交给AI，但理解问题、洞察本质和拿到结果，依然需要人。
16:34｜当所有能力都能变成Skill，Iris还剩下什么？
Skill可以复制方法、解决重复问题，却无法自动完成判断。
真正不能被取代的，是判断力、执行力，以及人与人之间建立信任的能力。
21:45｜AI能让人从0分到60分，却不能替你成为高手
AI让入行变得容易，但从60分走到90分，需要专业积累、闭源知识和真实现场。
一个人的底色越好，AI越能放大他；缺少判断力的人，只会获得更多错觉。
23:34｜那些被AI“美颜”的人才，应该怎么判断？
简历光鲜、表达漂亮，不等于真正做出过结果。
把结果拆开，追问过程和细节，才能看见一个人究竟是自己做的、带着别人做的，还是AI替他做的。
25:26｜有了AI以后，人为什么更需要亲自下场？
AI没有办法替你完成判断。
只有比AI更懂真实场景，才能驾驭AI，而不是最后变成AI的牛马。
27:10｜AI真正的主战场，不是AI for AI
商业化做得好的AI公司，最终都要进入具体产业和垂直场景。
当技术越来越容易，真正稀缺的是谁能理解业务、用户和一家公司如何挣钱。
30:28｜懂AI的年轻人，为什么进不了产业？
年轻人看见的是工具和效率，产业老板面对的却是组织、关系、预算和风险。
想进入真实产业，除了懂业务，还要先懂人。
35:15｜离开平台以后，一个人怎样给自己定价？
在大厂，是平台替你定价。
离开平台以后，你不仅要为自己定价，还要说服市场相信你的价格。
38:52｜三次“退出”，如何塑造了今天的Iris？
两次退学，一次离开大厂。
比起二手经验，Iris更相信亲自入场，因为体验本身无法被别人和AI替代。
41:14｜翻过第一座山以后，开始建立自己的标准
赚到第一个100万以后，Iris发现，有些钱明明可以赚，却不再想赚。
真正的自由，是逐渐拥有Say No的权利。
43:41｜五年以后，成为AI时代的琅琊阁
给创业者一个人、一条路、一个渠道，帮助他们进入下一层和下一步。
这是Iris对自己下一座山的想象。
44:34｜给年轻人的建议：先去做，答案在现场
不要等到完全想清楚以后才开始。
只有真正去做，才能逐渐排除不喜欢的东西，找到自己真正想走的路。
45:41｜Iris眼中的张美吉：一个拥有闭源数据的智者
见过足够多的人、企业和周期，才知道什么人应该被放在什么位置。
这也是为什么很多AI依然无法替代张美吉。
47:28｜收尾
这里没有推手，只有一个懂你的人。
你们都是独一无二的艺术品，而我是你们的专业策展人，I see you。
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