本周工作思考
- 《原子习惯》最省力法则 & 企业生成式人工智能发展的长期游戏（四）
- 人类行为遵循的最省力法则，我们倾向于付出最少工作量的选择。
- 这是一个非常有趣的心理学法则，站在不同的角度都可以思考到更深一些的很多问题，不过在我看来，应该是：“省力”但有效
- 一个逆向问题，如果一件事情，没有最“省力”的方法，我们该去如何完成这件事情。 在很多人类活动中，人们不是选择什么都不做，而是选择去做，用什么方法最，可以用“省力”的方法做，也可以用不省力的方法做。如果没有最“省力”的方法，大部分人们还会选择去做，因为人类存在意义不是为了“最省力”。其实这个也可以缩小到我们的工作习惯中，要用“最省力”的办法交付结果，但我们的目标不应该仅仅是找到“最省力”的办法，应该是交付结果，然后通过各种原子习惯，让组织使用“最省力”的方式，达成总体的组织上的需要的结果。
- 在考虑的约束因素里，除了“最省力”，还需要考虑“最省钱”，“最省时”
- 站在工程师的角色的理解，省力不是目的，用省力的思路达成有效的结果才是最省力法则。 在几年前在网络一些论坛里关于工程师有一个说法是，高效率或者聪明的工程师是“很懒的”，这句话一定程度上是正确，就是因为工程师会用最省力法则完成他的工作，最省力的完成工作，意味着很多工作需要被最“省力的”算法，用最省力的工具，用最省力的思路，用最省力的代码。当为了交付同样的结果，聪明的工程师就会在“省力”上花费很多心思和精力，于是产生了更多的工具库，更方便易用的开发工具，更加性能优良的算法，更加自动化和智能化的工作流程
- 站在我们客户公司的员工角色，他们也是客户公司里最聪明的员工，最聪明的销售员，最聪明的培训讲师，所以“省力”而有效的工具 应该是他们的遵循的选择思路，我们的产品设计和功能也开发过程也是遵循这个思路进行的
- 企业生成式人工智能发展提到企业的长期游戏策略时提到，企业优先选择价值而不是快速获胜，也就是关注是否能够长期提供可衡量价值，而非当前的价格，这个似乎有点“违背”最省力法则，但实际上，这恰恰是关注省力法则的表现。生成式人工智能对企业发展意味着什么，对企业来说，企业永续发展，持久的营利是根本目标，人工智能应该是实现这个根本目标的“最省力的”办法，同时包括了“最省时”，但是人工智能是基础性建设，不管短期看还是长期看，不见得是最省钱的，但是“省时”“省力”会让“省钱”变得不是主要考虑因素了。
- 对我们来说，如果高效的工具能够客户的工作流中占有一席之地，在“省时”“省力”方面让客户和客户那的聪明的员工们体验到“省力”，让客户获得员工的结果更“省时”，客户就不会在意“省钱”这件事，这对我们来说就是最大的利好逻辑。