全世界都在喊AI轉型。
老闆看到同業在用，焦慮了，花了大把預算，叫IT部門把客服、報表、審批流程全部串上AI。三個月後回頭一看──客服回覆速度是快了，但答非所問的比例也變高了；報表自動生成了，但裡面的分類邏輯本來就是錯的，現在只是錯得更快。波士頓顧問公司調查了280位大企業財務主管，AI投資的實際報酬率中位數只有10%，連他們自己預期的一半都不到。
為什麼？因為一個本來就有問題的流程，你把它自動化，得到的只是「更有效率的混亂」。垃圾進，垃圾出，古老的資訊工程鐵律，到了AI時代一樣成立。
這個教訓，Tesla用一次差點倒閉的代價才學到。2017年Tesla推出Model 3，第一次大規模嘗試用機器人全面取代人工組裝，結果機器人在產線上撞來撞去，車體從輸送帶上掉下來，到處塞車、卡件，產能遠遠達不到目標，公司現金瘋狂流失，離破產只剩不到一個月。
當時Tesla的汽車產品負責人提了一個聽起來很瘋的解方：
在工廠旁邊的空地搭一個帳篷，裡面擺一條純人工組裝線，讓工人用最原始的方式手工造車。零件直接從停在帳篷外的貨車上、穿過側牆搬進來。
聽起來像倒退20年，但第一週，這條手工產線就造出75台Model 3，六週之後，效率提升了10倍，一週產出750台。更關鍵的是，在這個過程中，每一個動作、每一個零件的路徑、每一個環節的耗時，全部被看見、被記錄、被優化。等到流程跑順了，機器人才一台一台地重新放回產線。
這條帳篷裡的手工產線，後來成了Tesla全球超級工廠的設計原型，從上海到德州奧斯汀，那套「零件直接從貨車穿牆進廠」的做法，變成了現代汽車工廠和供應鏈設計的新標準。
馬斯克把這個教訓提煉成一套五步驟框架，在Tesla和SpaceX內部反覆使用：第一步，質疑每一個既有的要求；第二步，刪掉所有可以刪的步驟；第三步，簡化和優化剩下的流程；第四步，加快循環速度。而自動化，被放在最後一步。
為什麼放最後？因為前四步沒做完就急著自動化，你的流程裡還有多餘的步驟、不合理的順序，這些問題你還沒清乾淨，就全部一起寫進程式裡了。你還沒弄懂每個動作該怎麼做、每個零件該走什麼路線、每個環節可以省掉幾秒鐘，就急著把程式寫好、把機器架上去，最後只會得到一個跑得很快但方向錯誤的系統。
這個道理不只適用於製造業。
Amazon早年賣書的時候，有人下單，員工就跑去書店把書買回來，自己打包寄出去。DoorDash創業初期，三個創辦人把附近餐廳的菜單掃描下來放上網站，電話號碼用Google Voice，有人打電話點餐，他們就自己跑去餐廳買，自己送。
這兩家公司後來都建起了極其複雜的自動化系統，但起點都是最笨的手工操作。因為只有親手做過，你才知道哪個環節有摩擦、哪個步驟是多餘的、顧客真正在意的是什麼。這些東西，坐在辦公室裡畫流程圖，永遠畫不出來。
現在滿街都在講AI賦能、數位轉型、流程自動化，好像慢一步就會被淘汰。但真正厲害的人在做的事情剛好相反：他們在動手寫程式之前，先把流程拆開來看，一個環節一個環節地問：這個步驟為什麼存在？可以拿掉嗎？可以更簡單嗎？
等到這些問題都有了答案，程式寫起來反而快得多，因為你已經知道自己要什麼了。
自動化是加速器，但加速器裝在一台方向盤歪掉的車上，只會讓你更快撞牆。
NO.1068 馬斯克5步演算法
