第284章 课 一堂被AI重构的生产力课（1/4）
同学们，先停一下手里的笔，咱们今天这堂课，核心是聊一个藏在AI时代里的“老问题新答案”——过去我们用“人天”算工作量，用“打卡时长”评效率，可当三个AI替你24小时干活，你只坐了40分钟电脑前，这一天的工作量到底该算多少？
咱们先聊个真实的案例：清华附中的开学典礼上，校领导推荐了咱们今天要聊的《快刀广播站》和《科技参考》，这不是凡尔赛，是想告诉大家，不管是初中生还是打工人，AI带来的变化，和每个人都息息相关。
今天咱们不聊虚的，就从李宁教授那篇文章说起——《人月神话》里的“人天”度量，在AI时代彻底“破防”了。
AI不用开会、不用培训、不用对齐需求，你同时调度5个AI并行工作，一天能完成过去五人团队三四天的活儿。
可咱们的问题是：这种新的生产力，到底该怎么衡量？
又该怎么适配？
接下来的时间，咱们就用课堂对话的形式，拆解AI时代的注意力逻辑、Jira的新功能、埃森哲的晋升规则，最后再给大家留一道思考题，咱们一起把“AI时代的工作法则”讲透。
课堂正文
和蔼教授（以下简称“教授”）： 同学们，先问大家一个问题，你们平时怎么判断自己一天的工作量？
是看钉钉打卡时间，还是看做完了几件事？
学生叶寒： 教授，我一般看打卡时长，坐够时就算完成，要是中间摸鱼了，就觉得今天没干多少。
教授： 这就是咱们传统的“人天”思维——把“坐在工位上的时间”和“产出”划等号。
可李宁教授举的那个例子，刚好戳破了这个神话：三个AI终端，你只花40分钟定义任务、检查结果，就拿到了市场报告、数据库架构、文献综述，相当于15-20人天的工作量。
学生秦易： 教授，那AI不用沟通吗？
咱们之前学《人月神话》，布鲁克斯法则说“加人会拖慢进度”，AI之间也有沟通成本吧？
教授： 问得好！
这就是AI和人类最大的区别。
人类协作要花时间培训、对齐目标、开会扯皮，可AI之间是“指令级”的配合，你给AAI分配“做市场分析”，给bAI分配“整理数据”，两者能直接对接信息，不用你中间协调。
咱们再看Assian的Jira，现在直接在看板上显示“人类员工+AI智能体”的进度，任务分配、截止日期、产出都放在一起。
这说明什么？
AI已经不是“工具”了，是同事。
学生许黑： 教授，我有点疑惑，那AI时代的“好员工”标准，是不是变了？
以前看加班，现在看啥？
教授： 核心从“时间”变成了注意力。
咱们分四种情况拆解，大家仔细听：
第一种，启动注意力。
就是你给AI下指令的那一步。
比如你要做一份产品分析报告，不是直接丢给AI“帮我写”，而是先花15分钟想清楚：要分析哪个产品？
覆盖哪些人群？
哪些数据不能碰？
这一步，决定了AI最终产出的质量。
有经验的人，15分钟就能把任务定义精准；没经验的人，可能花两小时还在吐槽“AI笨”。
这就像做饭，你连菜谱都没看清楚，厨师怎么可能做出你想吃的味道？
第二种，监督注意力。
AI干活时，你不用全程盯着，但关键节点要回来“纠偏”。
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