这篇文章的主角 Bill McDermott，现任 ServiceNow 董事长兼 CEO。如果你不在企业软件圈子里混，可能对这个名字不太熟，但他绝对是个狠角色。
这个超模打扮的老哥就是 Bill McDermott
他 16 岁买下街角的一家熟食店，靠给顾客送货、陪小屁孩打游戏赚到了人生的第一桶金。后来他一路开挂，在 Xerox（美国复印机巨头，上个世纪的科技明星）摸爬滚打，在 SAP（全球最大的企业管理软件公司，帮大公司管理财务、人力、供应链的系统）做了近十年的全球 CEO，把这家德国软件巨头从困境中拉了出来。2019 年，他接手 ServiceNow（一家全球领先的企业工作流自动化平台公司），短短几年时间，把这家公司转亏为盈。他用 25 年的职业生涯证明了一个被今天很多人忽视的事实：在 AI 时代，人的连接比算法更值钱。这不是因为人比机器聪明，而是因为信任和判断，只能在人与人之间产生。如果你还在纠结”AI 会不会抢走我的饭碗”，或者”我们公司该不该自己搞个大模型”，这篇文章或许会给你换个脑子。01 生意的底牌主持人： 你 16 岁就买了一家熟食店。为什么？Bill 之所以一直带着墨镜，是因为他在 2015 年的一场事故中被割伤了左眼。这是他很罕见的一张没有戴墨镜的照片Bill McDermott： 我当时就是个到处打零工的高中生。在超市理货，在加油站加油，在餐厅端盘子。买那家店，其实是想把这几份苦差事凑成一个正经活儿。这段经历让我发现：做生意的底牌不是卖东西，而是跟人打交道。你认识的人越多，信任你的人就越多。信任你的人越多，他们就越愿意为你”欠债”——不管是钱、时间还是机会。这才是赚钱的秘密。买店的钱是 5500 美元，加上利息一共 7000。条件很生猛：按时还钱，店归我；断供一次，人家直接收走。对一个高中生来说，这就是签了生死状。Bill McDermott 的中文名是：孟鼎铭这家店教会我的事很简单：看顾客脸色。顾客点头，你活；顾客摇头，你死。没有中间地带。我当时有三拨客源。第一拨是蓝领工人，跟我爸一样。周五刚发完工资觉得自己是个富翁，到了周日早上口袋就空了。第二拨是老人，他们懒得出门。那时候没外卖平台，我们就挨家挨户送货。最难搞的是第三拨——小屁孩。那时候刚兴起街机游戏。孩子们一放学就往 711 跑，把零花钱全砸进游戏机里。我怎么把他们抢过来？我也搞了几台游戏机。这帮小崽子打完游戏，顺手就在我店里买吃的。有个年轻顾客跟我说了一句话，我记到现在：”当我们想好好吃顿饭、被当个人看、顺便打打游戏的时候，我们来你这儿。当我们想顺手牵羊偷点东西的时候，我们去 711。”这就是全部秘密：摸透顾客的底细，顺着他们的毛捋。不管卖什么，做到这点，想输都难。主持人： 这听起来像是在做人类学研究。Bill McDermott： 确实是。那家店让我每天跟 500 个形形色色的人打交道。这种历练，花多少钱都买不到。我现在看科技圈，太缺情商了。所有人都在琢磨算法和数据。但没人在想：我怎么才能真正理解一个人，让他相信我？主持人： 那你是怎么从零开始，靠关系把生意做大的？Bill McDermott： 我没有钱。但我有个杀手锏：我已经和所有供应商混熟了。我直接摊牌：”我一分钱没有。但我给你们打欠条，算利息。我要是还不起，货你们全拉走。”他们同意了。我说，这不是做慈善，这是做生意。你们把货铺满，我帮你们卖。第一批货的钱，我砸锅卖铁也还你们。他们给我的进货价肯定偏高。但我根本不在乎。我只想要个上桌的机会。机会就是礼物。别人给你个口子，你就得死命钻进去。我对人脉的定义是：不是你认识多少人，而是有多少人愿意为你”欠债”。而愿意为你欠债的人，通常是因为他们相信你会还。主持人： 这个逻辑现在还管用吗？Bill McDermott： 更管用了。现在所有人都在说”构建生态”。但本质还是这个——你能不能让足够多的人相信你，愿意跟你一起赌？这不是 AI 能教的。这是人与人之间的事。02 信任的重量主持人： 从熟食店到 Xerox，再到 ServiceNow。这中间有什么关键时刻吗？Bill McDermott： 有个时刻，并且它改变了我的人生。我 21 岁，去 Xerox 面试。那时候的 Xerox 就像现在的 Google，牛得不行。我爸把我送到火车站，我跟他立了军令状，说今天肯定把员工证拿回来。我爸劝我别这么拼，我一口咬死：”不行，我今天必须拿下。”当时我跟另一个哥们儿坐在长椅上等。但我等不及了，我直接走到前台 Joanne 面前说，”我今天哪儿也不去，有的是时间。麻烦告诉 Fullwood 先生，我在这儿等着，非常期待见他。”我立马就被请进了他的办公室。面试聊完，他说，”Bill，跟你聊得挺有意思。人力资源部过两周会找你。”我盯着他：”Fullwood 先生，你可能没搞清楚状况。在我的 21 年人生中，我从来没骗过我爸。我今天出门前跟他保证过，晚上一定带着员工证回家。”他彻底懵了。然后他冒出一句：”Bill McDermott，只要你身上没背着案子（一句类似开玩笑的话），你被录用了。”我赶紧确认了一遍。真录用了。我冲出办公室，一路狂奔到第六大道找了个公用电话，打给我爸妈：”把家里的那瓶香槟开了，我拿下了 Xerox 的职位！”主持人： 这个故事的关键是什么？Bill McDermott： 关键是，25 年后，Fullwood 跑到罗切斯特理工学院给我站台。他当着所有学生的面说，他在 Xerox 待了那么多年，唯一一次坏了规矩，就是那天拍板招了我。我以前根本不知道这事儿。他记了 25 年。他当时就知道自己在破例，但他觉得我值。一个人的信任，能改变另一个人的人生。这种信任，不是靠算法算出来的，而是靠直觉和判断。现在我组织 CEO 的活动时，他还会来，我们是一辈子的铁哥们。主持人： 你现在怎么看待 AI 在这个过程中的角色？Bill McDermott： 这就是我想说的。我看着现在满大街谈 AI 的人，总觉得我们丢了点什么。我们把人与人之间那种能砸出火花、搞出奇迹的连接给弄丢了。AI 是拿来伺候人的，是拿来放大人的野心的。它不是来抢饭碗的。但现在所有人都在想怎么用 AI 替代人。而不是想怎么用 AI 来加强人与人之间的连接。我在 Xerox 的成功，不是因为我比别人聪明。是因为 Fullwood 相信我。这种相信，你能用算法算出来吗？不能。现在我管理 ServiceNow 的 5 万人。我的工作不是让 AI 替代他们，而是让 AI 帮助他们做得更好。我要做的，还是 Emerson Fullwood 当年对我做的事——看准一个人，相信他，给他机会。03 11% 的清醒者主持人： 现在圈子里都在传”SaaS 启示录”，说大模型迟早要把传统企业软件全干掉。你怎么看？Bill McDermott： 让我用数字说话。那些吹”SaaS 启示录”的人，根本不知道用大模型替换一个企业级平台要烧多少钱。第一步：你得把现成的平台扔了。第二步：你得养一帮人去手搓原本平台自动干的活儿。第三步：算算 GPU 的开销，算算那些 token 的账，这些成本能直接把你的商业模式干趴下。我们内部还算过一笔账。想用大模型重新捏一个我们平台上的基础应用，成本直接飙升 10 倍。这还没完。假设我塞给你一个大模型，它出 bug 了。你打电话骂我：”Bill，你这破模型算错了！”我怎么回你？”模型没毛病啊，概率上它是对的（做乙方的都知道：甲方爸爸骂你你就得受着，没法反驳）。”你说：”对个屁，它就是算错了！”问题出在哪？大模型不认死理。它根本不知道你公司过去二十年是怎么运转的，它没有业务的底噪。商业世界有个铁律：老板能容忍手下人犯蠢，但绝对忍不了系统出 bug。人犯错，你骂一顿就行。软件犯错，信任直接清零。所以真相极其残酷：花点小钱买个顶级的平台，简直是白菜价。然后再自己 DIY 一下，把平台跟 AI 绑在一起，你既能搞创新，又不用担心系统崩盘。非要自己从头捏？花 10 倍的钱，出了事连个能打电话骂的客服都没有。主持人： 那为什么还有这么多公司在自己搞呢？Bill McDermott： 我觉得他们还在实验的阶段。他们还在问”我们要不要搞 AI”，而不是问”AI 怎么改写我的商业模式”。我估计只有大概 11% 的公司真正走出了实验阶段。他们在用 AI 重新配置人的角色，提升团队的效率。他们在问：我怎么让我的人用 AI 做得更好？主持人：你能说说那 11% 的公司到底在做什么吗？Bill McDermott： 他们在做一件事：AI 出主意，工作流干活。假设你们公司遇到个棘手的薪酬纠纷。你问大模型，它一秒钟给你吐出个建议。听着挺唬人吧？但它能帮你把事儿平了吗？根本不能。在 ServiceNow 的系统里，处理这种事需要吃透数据。假设是个销售的薪酬问题，这事儿得过 HR，得过财务，还得过法务和合规。数据要在各个部门的数据库里转好几圈，最后才能把案子结了。AI 负责出主意，但真刀真枪干活的是工作流。大模型特别擅长生成建议。但建议不等于解决方案。工作流平台才是把建议变成现实的东西。那 11% 的公司搞明白了这一点。他们用 AI 帮助人做决策，然后用工作流去执行。这个过程中，最关键的还是人——人的判断和执行。AI 只能是个工具，它不能代替你和这个销售谈判、它不能在没有经过人的审核就给这个销售提高薪酬。04 没人有耐心听你忽悠了主持人： 当你和头部客户打交道时，他们现在对 AI 到底是个什么态度？Bill McDermott： 这事儿挺有意思。所有人都知道必须得搞 AI，但现实很骨感。在政府部门，他们想用 AI 把烂摊子理顺，让部门之间能说上话，别再让钱被骗走。在医疗保健，他们在搞基建。看病体验差，不是大夫不行，是破系统太拖后腿了。在金融圈最狠。他们直接盯着商业模式算账：”我怎么用 AI 把公司翻个底朝天？怎么用更少的人赚更多的钱？”但这些公司有个共同点：他们都在投资人。不是简单地裁员，而是在重新配置人的角色。让人从低价值的重复工作里解放出来，去做更高价值的决策和创新。主持人： 过去一年，客户跟你聊 AI 的方式变了吗？Bill McDermott： 变了。现在没人听你废话。他们不想听你分析痛点，也不想看你兜售通用方案。他们直接拍桌子：”你懂我这盘生意吗？不懂就滚蛋。要是懂，别废话，直接告诉我怎么干。给我个能马上落地、马上见钱的方案。”没人有耐心听你忽悠了。他们只要结果：”快点给我弄好。”05 被人看见的力量主持人：你那种敢跟命运叫板的狼性，真能靠后天教出来吗？Bill McDermott： 绝对能。我小时候其实是个闷葫芦，特别害羞。我是在烂泥地里摸爬滚打，硬生生把自己逼出来的。当你在不同的环境里干活，跟各种各样的人打交道，你自然就学会了怎么跟人沟通，怎么理解他们的想法。但这个过程中，有个关键的东西：你需要一个人去相信你。我在熟食店的时候，有供应商相信我。我在 Xerox 的时候，有 Fullwood 相信我。如果没有这些人的相信，我再怎么努力也没用。因为你需要机会。而机会，通常是一个相信你的人给你的。所以这个过程不是”自我修养”，而是”被人看见、被人相信、被人给机会”。这个过程，AI 永远替代不了。因为这涉及到信任、判断和赌注。这些东西，只能在人与人之间产生。主持人： 在 ServiceNow 之外，什么让你好奇或启发你？Bill McDermott： 我会被很多事情吸引。在技术这块，真正吸引我的是它能怎么改善世界。可能是环保问题。可能是我们在太空看到的东西。可能是一个全球公司想在新的地方做新的事儿，他们以前没去过，但现在可以用技术来做。这一切的前提是人的决策。是一个人或一个团队，决定用技术去做这些事。技术本身没有目标。目标是人定的。结语：两个问题第一，在你的朋友圈里，有没有一个 Emerson Fullwood —— 那个愿意为了你打破规矩、给你上桌机会的人？如果没有，你现在是不是该去敲门了？但更重要的是，你自己能不能成为别人的 Emerson Fullwood？你在面对员工和客户时，有没有把他们当成活生生的人，而不是一堆数据？第二，当 89% 的企业还在 AI 实验阶段时，那 11% 的早期采纳者正在做什么？他们为什么能走出实验？这一切的背后，还得是人的决策。是一个 CEO 或团队，做出了清晰的战略决策，然后坚定地执行。决策的质量，决定了你能走多远。在 AI 时代，很多营销号都在鼓吹：xx 企业用了 AI 之后又裁了多少人。但 Bill McDermott 用 25 年的职业生涯告诉我们：真正的竞争力，不在于你的算法有多聪明，而在于你能连接多少人，有多少人愿意为你赌一把。这种”我相信你”的力量，永远比任何算法都值钱。官网：https://soloship.club/在 5 月中下旬会有一场持续三周的“线上+线下” OPC 共学营，欢迎大家来参加，找到“相信你的那个人”
=欢迎加入磨坊掘金群，跟志同道合的小伙伴聊一聊作为专注赋能创业者的社区，我们正在积极调整内容及活动安排，欢迎大家建言献策——提需求，或自填坑（成为细分行业分析师 contributor）一起共建！
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Jeannie Yi 裔锦声博士专访 加州财长马世云Fiona Ma the 34th Treasurer of California 好莱坞家庭电影奖代主席 BIBS访问教授 .GHYTVcom/
Jeannie Yi (裔锦声博士)专访加州财长马世云（Fiona Ma） the 34th Treasurer of California 好莱坞家庭电影奖 ( The Family Film Awards) /裔锦声博士 好莱坞家庭电影奖代理主席、缅街影视集团总裁＆制片人／世界电影学院院长／华尔街重心集团创始人／华尓街人力资源专家／BIBS访问教授／华尔街直播间／https://youtu.be/kllc0IhxsrE
