在复杂的商业环境中，人性、行业潜规则以及非技术因素往往才是真正的胜负手。本文将揭示AI在商业应用中的局限性，以及那些被忽视的商业本质，供大家参考。

2025开年，以DeepSeek为代表的AI工具，如同一群脱缰的野马，正以“降本增效”的名义重构各行各业。

然而，当我深入某些行业亲身实践，或与一线老板交流需求痛点后，才发现：AI虽然能为很多行业增添光彩，降低生产力成本，但不是决定一个生意是否成功的唯一因素。

真实的情况是：每一个细分市场，都远比你想象得更加复杂；每一个行当，都隐藏着非公开的经验知识。

AI归纳“明规则”是一把好手，但未必能搞定那些“潜规则”。很多生意人也不是被AI打败的，而是被人性打败的。

一、广告行业：AI沦为职场内耗的工具

年前就听说，广告行业现在出现了这种荒诞现象：乙方用AI创作完内容，给甲方过审时，甲方还会用AI对内容进行批评指点，再返还给乙方。

这就导致双方不仅没有通过AI降本增效，反而还因为有了AI，增加了博弈的复杂度和内耗程度。

本应减轻乙方工作强度的AI，最后竟然起了反作用。

我想这是AI应用商应该深度思考的问题：如何让AI变成一个能够平衡甲乙方权益的工具，而不是增加双方矛盾的工具。

比如开发一个甲乙方多人协同工作的AI智能体，等等。

只有当AI真正造福行业，才能被所有人接纳，否则依然会有人选择抵抗。

二、跨境电商：AI规避不了平台政策的变化

最近，我在研究跨境电商，一开始只看到了利好面：比如用了AI后，运营效率增长了多少倍。

但这种冲动让我忽略了最基本的问题——平台考核规则。

比如，一个亚马逊新手卖家可以用AI模特将上新效率提升3倍，但可能会因为平台的新一轮合规审查，而损失三个爆款链接；或者因为侵权问题被投诉，导致资金冻结，等等。

这种不确定性带来的损失，比你用AI提效带来的利益更大。

AI在这个行业反倒成了一个无关紧要的可选项，有它没它只不过是效率有高低。可是没有一家AI应用商，敢拍胸脯保证你不会出现这种风险。

换言之，影响你生意的致命点，有平台规则的制约，也有大国博弈的“不可抗力”，更有中国卖家潜藏在背后的恶意竞争…

上述复杂的干扰项，哪一个不比AI带来的杀伤力更强？如果AI没有解决这些需求痛点，那么它赋能生意的程度就非常有限。

三、洛丽塔服装：AI无法撼动KOL的圈子话语权

现在用AI做服装草图，从技术上来说已不是一件难事。但是否所有服装生意都能靠AI来改造工作流呢？似乎也不一定。

碰巧这两天，我参加了几场小红书的语音连麦，也结识了不同行业的老板，其中就包括“Lo圈”的服装老板。

*备注：“Lo圈”指喜欢穿着洛丽塔（Lolita）服饰的人所形成的社交圈子，“Lo服”是指洛丽塔风格的洋装服饰。

“你用AI前期给我出再多图，其实并不能促进销售。”一位“Lo服”老板向我透露，“因为决定一款新品有没有市场潜力，并不在于你能搞出多少款式，而是该“Lo服”画师的权威性和影响力。而且不找这些人都不行，这个前期成本是省不了的。”

在这个小众圈子里，找画师KOL设计服装款式测试市场反馈，早已成为卖家上新的“默认规则”。

越知名的画师人气越高，就能鼓舞更多人下单。

而且，这些画师手里都有一批潜力顾客，因此他们不仅能提供设计图，还承担了推广的作用。

当生产出样衣之后，商家还需要寄给社交媒体上的“种草姬”们去试穿。那些真人实拍效果，会比AI生成图更有带货能力，用户反而不喜欢太完美的AI模特。

“Lo服”老板坦言：“我们都不把顾客称为顾客，买卖双方的关系其实更像朋友。甚至很多买家对卖家的宽容度令人费解。哪怕面料材质一般，还是会有人出高价买单。”

在这个小众细分赛道中，顾客购买的不仅是服装本身和圈层认可，更是与画师、“种草姬”等KOL的情感羁绊。

因此，AI很难撼动KOL垄断话语权和依靠情感维系的“垂直小圈子”。

四、微商江湖：AI打不破人情驱动的消费观

除了特殊小圈子，这个底层逻辑同样也适用于微商江湖中。

大家身边可能都有这样的家人，因为“不好意思拒绝”，所以购买了微商朋友的产品。

比如我妈，曾经在她朋友那里买了很多瓶洗衣液。我妈的解释是：“我下单不是因为觉得产品有多好，而是因为我和你阿姨交情很深。所以哪怕家里暂时不缺洗衣液，我还是不好意思拒绝她。”

这种基于熟人社交、血缘/地缘的信任网络，和人情主导的消费观念，是AI永远无法破解的。

你三姑的减肥茶再难喝，家族群里的红包雨也得准时落下。

这时你会发现，消费者需要的根本不是AI标准化的回复，而是好友夹着方言口音的“专属关怀”。

五、金融灰产：有心人会利用AI操控舆论

“道高一尺，魔高一丈”。

在金融行业，AI则变成一面“人性照妖镜”——有人用AI辅助金融决策，就有人用AI输送误导数据。

当DeepSeek成为股市预测的“神器”，市场上反而出现了一批操控股市舆论的灰产团伙。

他们通过批量投喂“非法数据包”，虚构金融内幕或小道消息，甚至伪造上市公司财报，来污染AI训练数据，恶意诱导“韭菜”入市。

“AI炒股导师”一边用DeepSeek生成《权威分析报告》，一边在社群里扮演“暴富人设”。

当监管机构追踪到资金流向时，发现所谓的“量化策略”不过是Excel随机函数生成的数字游戏。

这些精心设计的“AI幻觉”，本质上是在利用人对AI的信任度，以此达到操控舆论的目的。

AI没普及前，虚假消息还能追踪溯源；而当AI赢得全民信任后，使用虚假消息误导人就更隐蔽了。

所以，千万别过于盲目的相信技术红利。技术的纯洁性在人性贪欲面前，脆弱得如同泡沫。

结语：“三百六十行，行行出状元”

在一个“技术平权”时代，AI工具或许会成为每个企业的基础设施，但真正稀缺的能力，却是洞察人性和对行业潜规则的敏锐感知。

“潜规则”是指在正式规则之外，存在于社会、组织或群体中的不成文、隐秘但被广泛遵循的行为准则或惯例。

这些规则通常没有被明文规定，但却在实际操作中起着重要作用，有时甚至凌驾于正式规则之上。潜规则往往涉及权力、利益、人际关系等因素，其特点是隐秘性、灵活性和非正式性。

商业世界的吊诡之处在于：当AI将确定性事务的效率推向极致，真正的胜负反而转移到那些无法被计算的灰色地带。

这些矛盾的背后，是技术理性与人性混沌的永恒角力。