这要看“完成工作”的标准是什么了。
比如,如果你的目标是糊弄上面那个智商不高的领导,领导签字就算成功——那当然是新手更快、更好。
甚至,不光是新手更快、更好,外行才是你需要的。
为什么呢?
因为内行都会思量一下,这玩意儿理论上可不可行啊?就是理论可行,这个设计会不会有短板、会不会哪里有个脆弱点、动不动就坏掉啊?
这么一嘀咕,设计就开始“保守”、文档就开始冗长、就忍不住一个个细节核对看能不能实现了。
那当然慢啊。
但换个外行呢?
神经网络模拟的是人类大脑,所以我们不需要雇客服了!多买点电脑,训练,客服就有了!
不光客服有了,他们甚至还想直接替代收银员业务员呢……
于是乎,ppt一画,美好的未来一吹,领导两眼放光:对对对好好好!
这事,你必须找新手。其实新手都不好用,必须找外行。越外行,他才越敢吹。
你要找内行,只要他稍微懂一点,就知道这玩意儿现在的上限在哪里、我们能做到什么层次、需要多少投资——是不是真的比雇个客服便宜。
这么一分析,别说真做出来了,立项开始就给你否定了,就给你另外一套更合理、更能达到的技术指标,同时还要搞出“在AI沟通遇到瓶颈时如何切换人工”的入口……
但傻领导面前,这个东西是没用的。大不了搞砸了,雇个人躲后面屋子里装AI遥控呗;美其名曰“等AI研发成功再替换”——能想出这个不伤领导面子的好主意的才是人才。
但如果你的目标是“到市场上和竞争对手刺刀见红”,那这标准马上就不一样了。
举例来说,昨天刚看的一个视频——自行车简单吧?自行车脚蹬更简单吧?喏:
自行车脚蹬子用反螺纹固定,为啥不会越蹬越松掉出来?揭秘踏板转轴的进动原理
光这个“因为存在‘螺纹间隙进动’所以自行车左右脚蹬的螺纹方向都要和‘常识’反着来、否则就可能骑着骑着掉下来”这么一个细节——你,花了多长时间才真的理解?
那么,如果没有看过这个视频,用户给你反馈一个“脚蹬子蹬着蹬着就掉了”的bug时,你又要如何分析出原因、证明你的理论并给出解决方案?又要花多久才能说服管理层?
你看,就这么一个细节,旷日持久……
但你不把它解决掉,到市场上一卖,好了,XX牌子的自行车就是粗制滥造的杀人陷阱,骑着骑着脚蹬子就掉了——你可以用最好的钢、不计工本的把零件制造精度提高两三个数量级、从而把你的自行车制造成本提高100倍1000倍:但你的商品,仍然是粗制滥造。
那么这时候,你说是新手死的快还是老手死的快。
这个问题的重点不是老新手,谁快?而是必要注意:整体满意度。
结论是眼前人人爱比较,但很多任务并没有标准的快慢,只有百分之百满意的结果。