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內(nèi)容來源:2026年3月1日,筆記俠PPE(政經(jīng)哲)書院主辦的“筆記俠第五代企業(yè)家團(tuán)拜會(huì)暨PPE COFFEE SPARK咖啡火花”系列活動(dòng)杭州站。
分享嘉賓:高競,原天貓市場部、規(guī)則部負(fù)責(zé)人,汰勝學(xué)堂創(chuàng)始人。
責(zé)編| 賈寧排版| 沐言
第 9490篇深度好文:8717字 | 17分鐘閱讀
商業(yè)思維
筆記君說:
去年我們談AI,談的是“提效”,讓原本3小時(shí)的報(bào)告1小時(shí)寫完,讓原本10個(gè)人的活5個(gè)人干。
效率當(dāng)然重要,但如果你只把AI當(dāng)成一匹更快的馬,你可能就錯(cuò)過了它真正的價(jià)值:它是一架飛機(jī),能帶你去走路、騎馬、開車都到不了的地方。
今天我們要聊的,不是怎么用AI幫你省時(shí)間,而是怎么用AI幫你做決策、搞創(chuàng)新、破僵局。甚至讓你擁有過去根本不可能具備的能力。
我們會(huì)講到具體的“套路”,真實(shí)的案例,以及一個(gè)核心觀點(diǎn):AI不是工具,它是能力。
無論你是企業(yè)主、創(chuàng)業(yè)者還是管理者,今天這篇文章都將為你打開一扇窗,讓你看到AI如何從幫你"做事更快",到幫你"做以前做不到的事"。
一、怎樣用好AI?
在當(dāng)今快速發(fā)展的商業(yè)環(huán)境中,AI正經(jīng)歷著一場深刻的變革。
過去,企業(yè)對AI的應(yīng)用主要集中在提升效率方面,如自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析、報(bào)告撰寫等。然而,隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,我們需要重新審視AI的價(jià)值,它不僅是效率的提升工具,更可能為企業(yè)帶來前所未有的能力變革。
1.AI,從效率轉(zhuǎn)向能力
首先,對AI的應(yīng)用,大部分公司集中在我們提效,當(dāng)然效率永遠(yuǎn)都對。但我們現(xiàn)在要一個(gè)思路,它可能在效率之外,更多地給一種我們可能從來都不具備的能力——未來,AI從效率轉(zhuǎn)向能力。
如何理解呢?假如一個(gè)人從杭州到北京,走路可能需要三個(gè)月;騎馬可能一個(gè)月就到;如果做一個(gè)四匹馬拉的馬車,可能要比騎馬要少兩天。
那么,相對于騎馬,馬車是有效率的提升;相對于走路,騎馬絕對是能力的變化;如果我們開輛車去北京,可能需要一整天,相對于馬車,也絕對是能力的變化。
如果坐飛機(jī),那就從根本性地解決了摩擦力的問題,算上到蕭山機(jī)場的時(shí)間,到北京4個(gè)小時(shí)絕對夠了。
你看開車要開一整天,人要走三個(gè)月。以后AI的應(yīng)用,可能不再僅僅是效率的提升,很有可能幫我找到一種我們根本看不到的能力。
未來的AI,可能在能力上,是一個(gè)很多人用爛的詞,它可以幫我們做到我們根本想象不到的事,它不是一匹更快的馬,它應(yīng)該是一架飛機(jī),它處理距離的方式,處理空氣摩擦的方式,地面摩擦的方式不一樣。
2.使用AI,要用“套路”
我們在日常的經(jīng)營管理當(dāng)中使用AI要有一個(gè)思路:人工智能知道了全世界所有的知識(shí)。那為什么還有很多人懷疑它的能力?
因?yàn)樗约涸诠ぷ鳟?dāng)中不太擅長使用AI。比如他用AI去搞一個(gè)營銷方案,他只會(huì)打開豆包,出來的方案水得不得了。
為什么呢?
第一個(gè)原因,肯定是AI不夠智能化。
未來的AI應(yīng)該是像那種答題紙,比如我要求AI幫我出一個(gè)新品,一下它整個(gè)方案就出來了,但我不知道這個(gè)技術(shù)哪一年能實(shí)現(xiàn)。
現(xiàn)在我們無法用好AI的原因,是它有人類所有的知識(shí),但我們不知道該如何調(diào)用它。我今天分享的一部分內(nèi)容,其實(shí)就是如何調(diào)用全人類的知識(shí)。
大家都知道“PDCA”( 筆記俠注:PDCA循環(huán)管理法是一種經(jīng)典的管理方法,廣泛應(yīng)用于質(zhì)量管理、項(xiàng)目管理、流程優(yōu)化等領(lǐng)域 )這個(gè)詞的含義吧?
我們假設(shè)有兩個(gè)人交流,但兩個(gè)人都不知道“PDCA”是工作上的流程改進(jìn),那這兩個(gè)人的對話會(huì)很復(fù)雜。而如果其中有一個(gè)人知道PDCA,他就會(huì)告訴另一個(gè)人PDCA的思路。
同樣,今天我們面對AI的時(shí)候,我們需要給它框架,教它用PDCA來幫我們分析問題。
我們知道了PDCA模型( 計(jì)劃、執(zhí)行、檢查、改進(jìn) ),也知道PEST( 政治、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、技術(shù) )模型,還知道SMART目標(biāo)管理模型。
現(xiàn)在,我們要讓AI給我們寫一個(gè)方案,要求用PDCA框架寫方案,用SMART模型、PEST模型分析市場。用這三個(gè)模型的產(chǎn)出就會(huì)比不用這三個(gè)模型的產(chǎn)出效果要好很多,因?yàn)檫@是行家跟行家在對話。
AI擁有的知識(shí)遠(yuǎn)超世界所有的博物館、圖書館,達(dá)到了人類所有已知的知識(shí)。我們需要這種結(jié)構(gòu)化的對話方式來教它,用這種方法幫我們產(chǎn)生結(jié)果。
我們這里講的是通用操作模型,比如麥肯錫的波士頓矩陣,BCG現(xiàn)金流模型,這些商業(yè)常識(shí)幾乎是人人都知道的。但如果我們用各行各業(yè)的行話來調(diào)用AI,產(chǎn)生的效果就完全不一樣。
所以,如果我們想在經(jīng)營決策當(dāng)中讓AI起到效果,就需要用結(jié)構(gòu)化的方法跟他講套話,這些套話有的稱之為模型,有的稱之為框架,有的稱之為套路,有的稱之為模板。
所以,如果想讓AI來輔助我們做決策,我們需要用好這些東西。
3.使用AI,要提供背景
作為企業(yè)的經(jīng)營者、管理者和決策者,在使用AI的時(shí)候,需要有一個(gè)大致的公司介紹。
AI什么都知道,但是它不知道你的公司人數(shù)是多少,公司去年的經(jīng)營業(yè)績怎么樣,凈利潤多少,公司現(xiàn)在面臨著什么樣的挑戰(zhàn),進(jìn)一步準(zhǔn)備怎么搞?(除非你是一家信息公開的上市公司)
所以,在信息保密的前提下,把一些不太敏感的重要數(shù)據(jù)要告訴AI,形成一個(gè)公司介紹。
比如,從增長的角度去思考,我會(huì)這樣跟 AI 描述:我是一家國貨美妝公司,年?duì)I業(yè)額在5億到20億之間,主要競品是橘朵、花西子。
現(xiàn)在我要推出一款新品,目標(biāo)是2026年實(shí)現(xiàn)年銷售額5億,凈利潤率保持在 9%。我們擅長在抖音、小紅書種草,做軟廣投放,也會(huì)和KOL合作,這是我們的基本情況。
如果你前面這些背景都不說,只跟AI講:“給我做一個(gè)美妝新品方案,目標(biāo) 1.5個(gè)億”。AI就懵了,它根本不知道你是誰、你有什么資源、你的對手是誰。
所以,在不泄密的前提下,一定要把基本背景講清楚。當(dāng)然,如果你們公司用的是私有化部署的AI,信息安全和保密程度會(huì)高很多。
4.使用AI,要多輪對話
最后要提醒大家的是要多輪對話。
有很多上市公司,現(xiàn)在也在尋求AI能幫助做產(chǎn)品的具體介紹、對產(chǎn)品的具體設(shè)置。很多蘋果的重要供應(yīng)商也開始讓AI來做輔助。
還有一些大數(shù)據(jù)公司,雖然當(dāng)時(shí)成立的時(shí)候還沒AI的概念,這兩年也在做大量的AI的應(yīng)用投入。
所以,作為碳基的人類,要調(diào)用硅基的AI來幫助我們作相應(yīng)的決策。
首先,在使用AI的時(shí)候,大家要有一個(gè)“提示詞工程”的概念。
我們每一次把一個(gè)復(fù)雜問題提交給AI的時(shí)候,都要當(dāng)作我們在進(jìn)行一個(gè)提示詞工程的建設(shè)。如果你習(xí)慣之后,就可以把提示詞當(dāng)作一個(gè)模版。
所以,我們在使用AI的時(shí)候,越是復(fù)雜的問題,越要注意你向它提出的要求。同時(shí),我也有一個(gè)建議,建議大家使用多個(gè)AI。
我日常工作中同時(shí)使用6-8個(gè)AI,其中包括deepseek的官網(wǎng)、騰訊元寶、Kimi、秘塔,還有豆包、gemini、千問等。
也就是同一個(gè)問題,復(fù)制粘貼給6~8個(gè)平臺(tái),讓他們一起跑。我使用下來的感覺,真的是“士別三日當(dāng)刮目相看”,一個(gè)星期不用,就會(huì)發(fā)現(xiàn)他又聰明了,效果特別好。
二、案例演示
1.SPECTRA模型
這個(gè)模型叫SPECTRA,它有點(diǎn)像我們平時(shí)接觸的PDCA模型( 筆記俠注:一種科學(xué)的管理方法和持續(xù)改進(jìn)的工具,廣泛應(yīng)用于質(zhì)量管理、項(xiàng)目管理、個(gè)人發(fā)展等領(lǐng)域 ),是有固定框架的,但特別有意思的是,它不是商用模型,而是專門給AI用的。
它是由以清華大學(xué)為首的一群計(jì)算機(jī)科學(xué)家,在建設(shè)清華大學(xué)人工智能相關(guān)項(xiàng)目,以及給DeepSeek做支持的過程中開發(fā)出來的,核心用途就是做人工智能相關(guān)的研發(fā)。
而且我在實(shí)際使用過程中發(fā)現(xiàn),這個(gè)模型特別好用。我自己服務(wù)過很多公司,也陪跑過不少企業(yè)。
包括我們老板自己在內(nèi),很多人面對“如何開發(fā)東南亞市場”這種特別復(fù)雜的問題時(shí),都是一臉懵,不知道從哪兒下手。而SPECTRA模型,就是解決這種問題的一個(gè)好模型。
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這里需要注意一個(gè)問題:AI有個(gè)很大的問題,它會(huì)產(chǎn)生自我幻覺。PDCA對于AI來說,永遠(yuǎn)不會(huì)產(chǎn)生幻覺,但“SPECTRA”它會(huì)自己去解釋,它會(huì)用6個(gè)不同的英文單詞來作解釋。
所以,我們在使用AI時(shí),有一些模型則要把英文全文都給它,避免一些誤解。
比如我們有個(gè)“MOOE”模型,豆包會(huì)把它拆成四個(gè)英文單詞,Gemini又會(huì)拆成另外四個(gè),它會(huì)根據(jù)自己的理解去瞎想,而PDCA則很準(zhǔn)確。
各位在各自的公司的經(jīng)營上都是專家,你不會(huì)像我這樣提出比較膚淺的問題。
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你自己是個(gè)專家,你對AI的下一個(gè)追問就會(huì)非常專業(yè),你會(huì)問得很專業(yè),然后可能它給你更多的答案和啟發(fā)。
2.戰(zhàn)略屋模型
戰(zhàn)略屋在全世界已經(jīng)流傳了至少有40年,它的邏輯是把戰(zhàn)略拆解為若干個(gè)目標(biāo),若干個(gè)支點(diǎn),有不同的戰(zhàn)場和戰(zhàn)役,用這個(gè)方法去拆解公司的宏大的戰(zhàn)略目標(biāo)。這個(gè)戰(zhàn)略目標(biāo)要在戰(zhàn)略中拆解完之后,看上去就非常容易實(shí)現(xiàn)。
比如,我去年做到15個(gè)億,26年要干到18個(gè)億,要出兩個(gè)新品、一個(gè)大單品,公司要增長3個(gè)億,整個(gè)公司應(yīng)該怎么做?最終我們會(huì)把目標(biāo)拆解為一級(jí)(戰(zhàn)場)、二級(jí)(戰(zhàn)役)、三級(jí)(戰(zhàn)斗)。
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當(dāng)然,公司的基本情況要標(biāo)注好。然后,戰(zhàn)略屋不適合用來做創(chuàng)新的業(yè)務(wù),它適合在老業(yè)務(wù)上進(jìn)行迭代,比如剛才的增長業(yè)務(wù)就適合做戰(zhàn)略屋,而高速吹風(fēng)機(jī)這樣的創(chuàng)新產(chǎn)品就不適合做戰(zhàn)略屋。
3.STP模型和直覺/反直覺模型
第三個(gè)是STP模型(筆記俠注: 由營銷學(xué)泰斗菲利普·科特勒系統(tǒng)提出,已成為企業(yè)制定營銷戰(zhàn)略的核心方法論 ),做營銷的朋友可能對它比較熟悉。
STP模型有三個(gè)關(guān)鍵步驟:一是市場細(xì)分;二是目標(biāo)市場選擇:三是市場定位。
首先,我們在提示詞中會(huì)告訴AI,要求嚴(yán)格按照STP模型進(jìn)行分析。
當(dāng)然,對于STP三個(gè)詞的中文解釋不一定完全一致,但要對其提出一些具體的要求,比如基于行業(yè)特性( 不同行業(yè)的特性是不同的,體育行業(yè)、大健康行業(yè)、電力管理行業(yè),美妝或者國貨美妝等 )。
用AI來做,相對于人來說快得多,也會(huì)好得多。
我們說人有直覺,動(dòng)物有直覺,但電腦沒有直覺。直覺是一個(gè)很奇葩的東西,我們在工作中可以頻繁要求AI調(diào)用直覺。
比如,你的下屬寫了一份新品營銷推廣方案,這個(gè)方案可能是AI寫的,也許是他自己熬夜寫的,不管怎么樣,你拿到這個(gè)方案之后,你可以一邊看一邊調(diào)用AI。
提示詞可以這么寫:我是某國貨美妝行業(yè)營銷崗位的負(fù)責(zé)人,工作中面臨著新品推廣的問題,我下屬向我提交了一份推廣方案。
現(xiàn)在,我需要你使用直覺思維來檢查這份方案的不合理的地方。( 你可以不用費(fèi)腦子,先讓AI幫你跑一遍 )
大家在使用直覺模型的時(shí)候,一定要注意:直覺思維模型是一個(gè)不太科學(xué)的心理學(xué)專有名詞,當(dāng)你使用的時(shí)候,務(wù)必把英文原文提供上去,絕對不能省略。
我在實(shí)際使用中就發(fā)現(xiàn),加或不加原文,AI的理解是不太一樣的,加了原文它才可能正確地理解。
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假設(shè)我們現(xiàn)在有個(gè)女裝產(chǎn)品,行業(yè)內(nèi)普遍有三個(gè)常規(guī)假設(shè):
假設(shè)一,不用李佳琦,產(chǎn)品就推廣不出去; 假設(shè)二,必須在小紅書使用KOC(關(guān)鍵顧客群體)矩陣,才能推廣; 假設(shè)三,定價(jià)必須要低。
基于這個(gè)服裝公司提出的三個(gè)行業(yè)內(nèi)常規(guī)假設(shè),現(xiàn)在跟AI說:請你扮演一個(gè)意見反饋者,嚴(yán)格遵循反直覺思考的邏輯原則,逐條挑戰(zhàn)。如果同意這些反對意見,會(huì)有什么新的機(jī)會(huì)?
我們用不同的AI模型,給出的答案其實(shí)完全不一樣。但如果你把下屬的PPT、word、PDF作為附件,AI看的速度特別快( 在10秒鐘之內(nèi),可以把高達(dá)上百頁的PPT讀完,還給出了批注建議 )。
這可不是用來糊弄下屬的,而是讓我們更快地在做經(jīng)驗(yàn)管理的決策:
下屬寫的這個(gè)產(chǎn)品靠不靠譜?營銷方案對不對?預(yù)算合不合格?有沒有創(chuàng)意?有沒有明確的競爭對手?有沒有精準(zhǔn)擊中競品的軟肋?能不能形成差異化的競爭?是亦步亦趨地跟著它走,還是發(fā)現(xiàn)了它的盲點(diǎn)?
同樣的,當(dāng)你使用直覺思維模型的時(shí)候,需要把英文單詞加上去。用AI分析挖掘思考速度更快,當(dāng)AI給出第一個(gè)答案的時(shí)候,可能就會(huì)引發(fā)多輪對話的念頭,你會(huì)抓住一個(gè)點(diǎn),不斷地深化。
需要強(qiáng)調(diào)的是,直覺和反直覺邏輯不是企業(yè)管理界的東西,企業(yè)管理界沒人用這個(gè)東西。
直覺不是模型,它是心理學(xué)的概念,不是一個(gè)科學(xué)的詞,它所謂的直覺,依然是基于海量的數(shù)據(jù),去模擬人類的推理方式呈現(xiàn)出來的項(xiàng)目程序。
4.BRIDGE框架
BRIDGE框架在人工智能領(lǐng)域用的比較多。這個(gè)框架首先是在商業(yè)領(lǐng)域提出來的,同樣是六個(gè)英文字母的縮寫。它主要用來做跨界整合。
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咱們先從工作里的挑戰(zhàn)說起——我在工作中就碰到一個(gè)特別頭疼的挑戰(zhàn):干這行時(shí)間久了就會(huì)發(fā)現(xiàn),大家互相借鑒、互相抄襲,該學(xué)的都學(xué)完了,不管多大的行業(yè),到最后都逃不過這個(gè)樣子,很難再有新突破。
那這個(gè)時(shí)候,review( 復(fù)盤 )就很關(guān)鍵了,復(fù)盤不是走形式,是能給我們創(chuàng)新思路的。而創(chuàng)新的核心,就在于把不同領(lǐng)域的理念、技術(shù)、元素,跨界放到我們自己的領(lǐng)域里。
比如說我們做體育視頻,正常思路就是要么盯著體育領(lǐng)域,要么盯著視頻領(lǐng)域找靈感,對吧?但你有沒有想過,我們可以去借鑒區(qū)塊鏈領(lǐng)域的東西?這就是跨界融合。
而且光融合還不夠,這只是第一步。當(dāng)你把不同領(lǐng)域的元素融合好之后,我還需要你從根本上打破原有框架、重塑邏輯,把這些融合的元素轉(zhuǎn)換成全新的設(shè)計(jì),而不是簡單堆砌。
我們今天對元?dú)馍忠呀?jīng)非常熟悉了,但在8到10年以前,元?dú)馍挚墒侵袊嬃辖绲囊淮髣?chuàng)新。其中很關(guān)鍵的一點(diǎn)是,元?dú)馍质侨袊谝粋€(gè)給飲料做全腰封的。
你回想一下,以前的娃哈哈、農(nóng)夫山泉、可口可樂,全都是半腰封,元?dú)馍质堑谝粋€(gè)做全腰封的。為什么?因?yàn)檠馓貏e貴,比水還貴。
那元?dú)馍值膭?chuàng)新,本質(zhì)上就是跨界,它的跨界靈感從哪來?很簡單,就是直接借鑒了日韓的做法,日韓的飲料早就這么做了,只是中國飲料行業(yè)一直沒人嘗試。
再比如霸王茶姬,大家也很熟悉,它的伯牙絕弦很多人都喝過,覺得它很創(chuàng)新,但它的創(chuàng)新也不是憑空來的,它是從原葉茶沖泡里找的靈感,把原液做成了一個(gè)相對新穎的品類。
所以這就是我剛才跟大家說的,我們要求AI不僅要給我們做跨界融合,還要幫我們重塑,一步一步搭建BRIDGE框架,把不同領(lǐng)域的東西,真正變成我們自己的創(chuàng)新。
我為什么建議大家用這個(gè)框架?因?yàn)槿四X做不到脫離上下文去思考,就像我現(xiàn)在讓你脫離眼前的場景去想一件事,你根本做不到,因?yàn)槲覀兪侨耍兴季S慣性。但機(jī)器沒有情緒,沒有慣性,它可以做到脫離固有上下文,幫我們搭建銜接的橋梁。
所以BRIDGE框架在企業(yè)創(chuàng)新領(lǐng)域,作用特別大。除此之外,AI的推理功能也很強(qiáng)大,它整合了人類所有的知識(shí),可以無窮無盡地給我們推導(dǎo)思路。
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當(dāng)然,我們不是說AI能代替我們思考,而是它能啟發(fā)我們的思考,幫我們想到以前根本想象不到的角度。
5.用AI批改AI
最后還有一個(gè)實(shí)用功能,就是用AI批改AI,幫我們優(yōu)化提示詞和輸出結(jié)果。
具體怎么做呢?先簡單跟AI介紹一下你公司的基本情況,然后明確給AI定個(gè)角色,比如跟它說:“你是我的董事長助理,也是我的CEO助理,同時(shí)你還是我們這個(gè)行業(yè)里非常資深的人。”
大家想想,這句話一講,AI就明白什么了?它就知道,要重點(diǎn)調(diào)用我所在行業(yè)( 比如美妝行業(yè) )的專業(yè)知識(shí),不會(huì)亂給建議。
再舉個(gè)例子,如果你是做歐洲奢侈品代理的公司,就跟AI說清楚這一點(diǎn),這句話一講,它就知道要調(diào)用進(jìn)出口相關(guān)的產(chǎn)品知識(shí)、行業(yè)規(guī)則。
我們都知道AI的知識(shí)庫特別龐大,而我們要做的,就是通過這種提示,讓它精準(zhǔn)調(diào)用我們小領(lǐng)域的核心知識(shí)。
還有一個(gè)特別實(shí)用的場景,比如我把下屬寫的報(bào)告發(fā)給AI,然后明確要求它:
第一,檢查報(bào)告的邏輯完整性; 第二,核對報(bào)告里的數(shù)據(jù)有沒有依據(jù),是不是瞎編的; 第三,判斷報(bào)告得出的結(jié)論是否合理。
大家可以試試,這番操作下來,AI出反饋報(bào)告的速度特別快。
下次你們下屬給你交報(bào)告,你就把這段提示詞復(fù)制過去,再把報(bào)告作為附件上傳,AI很快就能幫你審核完,下屬只會(huì)覺得“我老板看報(bào)告也太快了,太厲害了”,大家一定要記下來這個(gè)小技巧。
你的下屬是不是總愛用“提升、加強(qiáng)、扭轉(zhuǎn)、閉環(huán)” 這類詞?你就直接問他:到底怎么閉環(huán)?
最重要的,還是我們要學(xué)會(huì)怎么樣用框架、策略、套路、模板去調(diào)用AI。
而且,如果它第一步的解答你不滿意,甚至好幾個(gè)AI同時(shí)給出的答案都不滿意,你還可以要求它:你給我的回復(fù),我不甚滿意,請按照剛才提的要求重新回復(fù)。
你可以永遠(yuǎn)都說這句話,尤其是做頭腦風(fēng)暴的時(shí)候,在回答中,我們會(huì)逐漸找到感覺,受到啟發(fā)。
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等你把AI用熟練之后就會(huì)發(fā)現(xiàn): 老板還是你,只不過你會(huì)憑空多出來一批特別能打、成本又極低的“下屬”。
尤其是快速找線索、快速解決問題、快速出方案、無休止腦暴創(chuàng)新這些事,它們反應(yīng)速度極快,效率超高。你用AI去優(yōu)化、修改下屬的工作,等于白撿了一個(gè)免費(fèi)得力助手。
當(dāng)然,最后要提醒的是,上傳資料的時(shí)候要注意保密。
三、AI不是工具,它是能力
未來,AI會(huì)用智能體結(jié)合工作流的方式輔助我們決策,工作流都是智能體在執(zhí)行,AI會(huì)直接幫我們做出決策。AI會(huì)推演出整套方案、流程,你只需按下一個(gè)同意鍵。
你不用擔(dān)心,你知道的它全知道,你不知道的它也知道,它全給你規(guī)劃好,直接給你拿個(gè)方案:
比如,柬埔寨不要去,要去就通過越南的20個(gè)代理商間接去柬埔寨。它連這樣的方案都可以搞,因?yàn)閯e人已經(jīng)告訴它了,只是你不知道而已。
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未來的AI,應(yīng)該會(huì)脫離今天所謂的輔助決策,未來的AI應(yīng)該會(huì)把輔助兩個(gè)字去掉。它會(huì)幫我們決策,只由我們來做審批。
未來的AI,會(huì)給出一次次精準(zhǔn)、正確的洞察。它能幫我們分析倉儲(chǔ)物流、人員招聘等各個(gè)環(huán)節(jié),甚至直接判斷出:公司多了六個(gè)人。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,我們以前只能靠數(shù)據(jù)大概看出問題,但具體是哪六個(gè)人,我們不知道。而未來的AI不一樣,它有數(shù)據(jù)、有證據(jù)、有結(jié)論。
你只要有一個(gè)大致方向,AI就能直接告訴你:
公司多了哪六個(gè)人、問題出在哪、下一步該怎么調(diào)整——該解雇的解雇、該換崗的換崗、該輪崗的輪崗,整套方案都給你做好。你只需要輸入想法,點(diǎn)一下確認(rèn),就能批準(zhǔn)執(zhí)行。
未來AI會(huì)幫你做內(nèi)外部洞察,幫你發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì),相當(dāng)于給你配了一個(gè)專屬VIP智囊。而且這些事在很多場景里落地起來并沒有那么復(fù)雜。
最后我想提醒大家:你在公司里級(jí)別越高、地位越高,越要有覺悟。因?yàn)榈匚辉礁撸苍饺菀酌撾x一線。
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AI和Excel、PPT、Outlook完全不是一回事。那些只是提效工具,是用來提升效率的。
但AI不是工具,它是能力。作為老板,一定要高頻使用AI。
AI的未來,絕不只是提升效率,它本身就是一種核心競爭力。老板決定了整個(gè)公司的生死和發(fā)展,所以最需要賦能的是老板。
所以說,如果這些已經(jīng)被提煉出來的、里程碑式的方法論,你直接拿來用,去解決你專業(yè)領(lǐng)域里的問題,會(huì)特別高效。這其實(shí)就是利用今天AI建設(shè)過程中那些成熟的方法論,來給我們自己的商業(yè)賦能。
我舉個(gè)簡單的例子,我經(jīng)常給其他公司做基層團(tuán)隊(duì)管理培訓(xùn),有很多30來歲的年輕主管,都會(huì)問我一個(gè)問題:“老師,輔導(dǎo)員工太難了,我根本沒法說服他們。”
我就跟他們講,人類的大腦其實(shí)很容易被說服,關(guān)鍵是用對方法,容易被隱喻、借喻、比喻和類比這些方式說服,這些不同的修飾手法里,類比尤其好用,能快速讓人懂得核心道理。
比如毛主席在決定出兵援朝的時(shí)候,就用了一個(gè)特別經(jīng)典的類比:“打得一拳開,免得百拳來”。就這十個(gè)字,把極其復(fù)雜的戰(zhàn)略決策道理,講得明明白白、精煉至極,換成別的方式,很難做到這么透徹。
這些管理者聽完都會(huì)說:“行,老師,我懂了,道理我都明白。”但問題來了,道理懂了,真正面對員工時(shí),怎么用類比去說服他們?大家都會(huì)覺得特別困難,無從下手。
我就跟他們分享我的方法:我今天沒提前準(zhǔn)備,就寫了一段很長的提示詞,核心就是——每次要跟別人溝通、博弈之前,先問大模型:“我要用類比的方法說服一個(gè)人,請給我一段話術(shù)。”
沒想到大模型瞬間就寫出來了,你打開電腦照著跟那個(gè)人說就行,他根本不知道你是提前準(zhǔn)備好的,更不知道你用了AI。而且你只要找對那個(gè)人熟悉的領(lǐng)域,他就特別容易被說服。
這里有個(gè)關(guān)鍵:要提升類比的有效性,你得先知道那個(gè)人喜歡什么。
比如,要是他是瑜伽愛好者,你跟他講任何道理,類比都要圍繞瑜伽來;他喜歡沖浪,就用沖浪的例子;要是他是福建人、還特別愛美食,那你就盯著福建美食來做類比。
你直接跟大模型說:“這個(gè)人是福建籍的美食愛好者,我想在營銷方案上說服他,請給我一套說服策略,全程用福建美食做類比。”
大模型就會(huì)給你一套完全貼合的策略,全是用福建的特色美食做類比,你拿著這套話術(shù)去跟他說,他一聽就容易接受。
為什么呢?因?yàn)槿硕枷矚g在自己熟悉的領(lǐng)域里思考。
如果客戶從來沒玩過沖浪,你跟他講沖浪的類比,他還得先花時(shí)間理解沖浪是什么,根本沒法專注聽你的道理;
就像我們中國人大多不懂板球規(guī)則,我要是用板球來做類比,你們聽著肯定越聽越懵,但用棒球、籃球、足球就不一樣,大家都熟悉,一下就能懂。
我講這個(gè)案例,核心就是想告訴大家:我們利用大模型,正好可以借助它模擬人類認(rèn)知的這個(gè)特點(diǎn),用大模型熟悉的類比邏輯,結(jié)合對方熟悉的領(lǐng)域,就能輕松解決說服難的問題。
結(jié)語
AI知道全世界所有的知識(shí),卻不知道你的公司有多少人、你的對手是誰、你的現(xiàn)金流緊不緊。所以,能不能用好AI,不取決于它有多聰明,而取決于你會(huì)不會(huì)“提問”。
你給它的框架越清晰,它給你的答案越驚艷;你給它的背景越具體,它給你的方案越落地。
當(dāng)你能用一套結(jié)構(gòu)化的“套路”,調(diào)用全人類的知識(shí)幫你思考時(shí),你就不是一個(gè)人在戰(zhàn)斗。
更重要的是,AI正在改變決策的本質(zhì)。作為企業(yè)的掌舵人,最需要AI賦能的是你。因?yàn)槟愕恼J(rèn)知邊界,就是企業(yè)的成長邊界。
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我們深嵌于一個(gè)政治、經(jīng)濟(jì)、科技、哲學(xué)都在經(jīng)歷持續(xù)變革和深刻重塑的復(fù)雜社會(huì)與商業(yè)系統(tǒng)之中。
真正的挑戰(zhàn)是:我們的認(rèn)知框架、組織形態(tài)和行動(dòng)工具,還停留在“前AI時(shí)代”。
在前所未有的復(fù)雜系統(tǒng)性變革中,我們需要的是理解世界底層的“元能力”。
面向AI新時(shí)代,筆記俠PPE(哲學(xué)、政治學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué))課程,正是為理解這樣的復(fù)雜系統(tǒng)而生:理解國際貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)政策、理解國際政治與治理模式、理解全球技術(shù)與科技范式、理解AI哲學(xué)和科技經(jīng)濟(jì)、理解文明進(jìn)程與哲學(xué)意義。
這是第五代企業(yè)家應(yīng)有的一套“操作系統(tǒng)”。
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*文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn),不代表筆記俠立場。
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