這不是一份 AI 工具手冊，只是一些學習和體驗時的感受。
01
朋友說，他們部門要針對店鋪改造做設計，大家一起用 AI 來生成參考圖。
結果呢？五花八門，參差不齊。
她感慨道：果然，重要的不是工具，是使用工具的人。
02
AI 的使用上有個基本邏輯：把它當乙方。
比如品牌方在跟廣告公司溝通時，需要給出一條 brief （簡報），說明清楚背景、目標、受眾、資訊要點、創意方向、投放渠道、預算分配、時間規劃以及效果評估指標等關鍵資訊。
類似的，日常在跟 AI 對話時，儘量提供更多的資訊，才能避免產出的內容不合需求。
· 不好的對話：幫我寫一下專案策劃。
· 最佳化後對話：幫我寫一份策劃，主題是「保險銷售人員的培訓計劃」， 100 人參加，需要包括「領導講話」「實戰演練」「銷冠經驗分享」等內容，共 1000 字。
你想清楚了自己要什麼，它才能更好地提供答案。
03
都在談 AI 會不會替代職場人。
分享朋友的一個有趣觀察：AI 會取代能力強的領導的下屬。
如果領導能力強，那麼他知道自己想要什麼，只是藉助 AI 來拓寬思維、完善方案，那他確實不需要那麼多下屬。
但如果領導能力差很多，只能丟擲「給我寫一個方案」，那 AI 就很難給出滿意的答案。而下屬則不同了，他會去了解更多資訊，然後揣度你的目標，並結合前幾年的成果來寫這份計劃。
這個角度蠻有意思的。
04
我覺得有一類人面臨較大的挑戰：吃資訊差的公司。
比如部分做諮詢的人。
當面對企業的需求時，很多諮詢公司的工作模式是：
-
看環境：分析經濟、社會、人口和科技等因素。 -
看對手：分析企業競爭對手的動作。 -
看自己：分析這家企業的優勢、劣勢、機會和風險。 -
給方案：基於以上分析，給出解決方案。
以前企業可能沒時間、沒渠道去了解大部分資訊。但現在，AI 可以快速整合網上的資料，甚至可以給出解決方案。
如果諮詢顧問沒有一手資訊，或者掌握專屬的資源庫，那很多普通的諮詢服務都面臨被取代的風險。
05
企業的資源，越來越集中在自己掌握的優質資訊上。
不過這裡面臨一個挑戰：如何保證這些資訊不被上傳到 AI 上？
老闆肯定會守住護城河，但員工呢？當他們知道，只要把部分資訊餵給 AI ，再輸入一串指令，就可以節省 80% 的精力，他能抵抗住這個誘惑嗎？
以及，這個操作還很難被發現。
所以，老闆能做的，只能是自己去部署 AI 。員工不用藉助外部渠道，就能提質增效，那自然就斷了壞的念頭。
06
還有一群人可能會逐漸感覺到沮喪：工作三五年的人。
好不容易積累了很多行業和專業知識，突然發現，AI 提供的解決方案跟自己差不多，甚至好像更好。
那這些年的積累，到底算什麼？
有人說，人的創造力、溝通力、決策力和判斷力不會被替代，但是這四個能力都不是一朝一夕能積累好的。
對更多人來說，日常工作都是完成資訊整理後，交給領導：請做決策。
07
有朋友勸我，公眾號趕緊轉型吧。
目前的很多寫作主題，都比不上 AI 直接生成的內容。
那轉什麼呢？
情感博主。畢竟，愛恨情仇千人千面，家家有本難唸的經。人想從 AI 中尋找確定性，但不希望看到一模一樣的情感故事。
好像挺有道理的。
不過這也給出一個思路，那就是寫的內容要避免「 AI 化」。少一些一板一眼的建議，多一些自己的親身體驗。
畢竟，我不是 AI 。
08
最後，有一個真誠的建議。
有意識地去搜集、整理優質的資訊，比如優質的講話稿、優質的策劃。
未來，人和人的差異，就在於誰能用更優質的資訊，藉助 AI 產出更優質的結果。
這是目前自己在做的一個嘗試。
希望本文對你有啟發。
