10天肝了400份品牌研究報告，我的AI焦慮消失了｜對談操盤手
作者 | 擾擾
馬達剛開始出現的時候就像一只巨大高傲的野獸；但自那以后，他們逐漸縮小成為微事物，融入（并被遺忘于）大多數機械裝置之中?！妒Э亍穭P文·凱利
一代人有一代人的“珍妮紡紗機”，但學習歷史最大的好處就是我們不會再試圖砸毀機器，而是會學習使用機器。
作為營銷人，如何讓 AI 成為自己的外腦，提升工作效率？
刀法研究所找到了秒針營銷科學院上海負責人智天雨，分享了他是怎么用 AI 重塑工作流，兩周之內完成 400 份品牌研究報告的。
智天雨并非技術出身，和很多人一樣，對 AI 的興趣始于 ChatGPT。經歷了研究提示詞工程輔助內容生產，捏智能體給工作效率翻倍的過程后，他也從“AI 玩家”升級到了“AI 傳教士”，分享和交流 AI 技術與工具的使用經驗。
在“布道”的過程中，他發現對 AI 存在誤解的人基本上可以分為兩派：抵觸派和幻想派。抵觸派認為 AI 會搶走自己的飯碗?；孟肱蓜t認為只要用上最先進的 AI 工具，一切問題都能迎刃而解。
他認為，AI 的正確用法一定不是“AI+”，而是“+AI”。AI 無法代替人類思考或指揮，它能做的是完美地執行人類給出的清晰、明確的指令。
以下是智天雨用 AI 重塑工作流的過程和思考，希望能為你帶來參考和啟發。
核心突破點：拆解復雜問題，用 AI 幫每個環節提效
我的工作主要是研究新銳品牌，并每年發布榜單和白皮書。從 2021 年開始，每年都得研究四五百個新銳品牌，其中涉及到大量的案頭研究工作，包括數據的收集、整理和計算。這些工作主要由我一個人來負責，偶爾會有一兩個實習生輔助。
如果我們希望借助 AI 大模型，制作一份品牌研究報告，就需要給出清晰的提示詞（prompt）。“給我寫一份 XX 品牌的研究報告”可能是大部分人現階段會給出的指令，非常簡單粗暴，效果也一定不會好。
因為 AI 執行復雜工作的時候是按照他自己的標準邏輯在操作，給出的答案一定無法滿足每個個體的獨特需求。正確的用法應該是把所有的工作流做拆解，讓它給每一個工作環節提效，而不是指望提出一個簡單需求之后，AI就能包辦一切。這里就體現出了”+AI“和“AI+"思維的區別。
以目前的 AI 技術來說，處理復雜問題的能力依然偏弱，而且特別受到使用者能力高低的影響。因此綜合來看，尋找單點突破反而來的效率更高。例如，假設撰寫一份報告可以分成五個環節，只要 AI 能在每個環節上提效 10%，通過乘數效應，整體的工作效率就能提升 60%+，這才是現在大部分人使用 AI 的正確方法。
所以，為了提高報告撰寫效率，我在兩周的時間內用 AI 重塑了整個工作流。
首先，我問了自己一個問題：“過去僅憑人力來撰寫這份報告時，我是如何思考和規劃整個流程的？”經過仔細復盤，我把所有思考過程都非常詳細的分步驟記錄了下來，然后讓 AI 基于我的思維鏈和工作流，以”品牌研究報告”為產出目標，生成一個它能看得懂、并且能完美執行的提示詞。
當時，我那份提示詞寫了 3000 多字，花了兩周時間來調整和完善。大家都知道，做品牌研究要覆蓋的信息非常全面，包括品牌的基礎信息，像品牌名稱、發展歷史、品牌定位，以及品牌市場表現，例如市場份額、目標客戶、銷售渠道、營銷表現，還有產品服務，品牌形象，競爭分析等等，AI 的分析維度可能沒法一下子非常準確，在互動過程中需要人結合自己的研究經驗不斷來做判斷和修正。但是最終版的提示詞一旦完成，就能節省我 80%-90% 的報告撰寫時間。
提示詞示例
除了寫報告外，目前我也負責管理秒針的知識庫。過去幾年我一直堅持收集公司產出的優秀報告和案例，以前翻閱資料的時候只能通過關鍵詞搜索來查找內容，有了 AI 后，智能化的搜索和思考成為了可能。它能很快地基于知識庫里的報告，幫我提煉出能回答我的問題的最有價值的信息。
受到公司知識庫的啟發，我也自己用智能體開發平臺扣子做了一個個人知識庫的智能體。比如我今天看到一篇好文章，很多觀點未來我寫文章或者和人聊天的時候都可以用到。過去的做法可能就是轉發到自己的微信小號或者企業微信帳號上，回頭再來看，但往往就沒有然后了。
有了智能體后，我只要把網址輸入進去，它就能幫我完成文字解析，而且會自動將這些內容填入到在線表格里。等我需要提取關鍵信息時，只要再輸入關鍵詞，就能把我存在知識庫里的相關文檔調取出來，大大節省了我平時做知識管理的時間。
智能體前端界面和后端在線表格
我也很早就把這個智能體的制作教程免費分享到了個人公眾號上，目前有很多同學依葫蘆畫瓢，做出了自己的個人知識庫，大大提高了知識管理的效率。努力幫身邊的朋友一起積極擁抱AI，也不辜負別人稱我為“AI 傳教士”了。
警惕 AI 幻覺，人依然是最后的防線
從我的使用體驗來看，如果把 AI 作為外腦，AI 幻覺作為潛在的風險是我們必須要警惕的。AI 生成的內容看似有理有據，但實際上它有時候會為了完成指令硬捏造一些信息和數據出來。
今年年初我就遇到了一個關于 AI 幻覺的真實案例。在我和 AI 互動的過程中，它在一次回答中提到，明略科技有一套“需求-行為-場景”三維分析法”，并引用了一份由秒針營銷科學院和復旦大學聯合撰寫的生成式營銷藍皮書作為信源。作為在明略科技工作四年多的員工，并且還讀了這份報告不下 10 遍的我，從來沒聽說過這個分析法。在不自信地和主筆同事反復確認后，最終證實這套分析法完全是AI自己憑空虛構的。
這份藍皮書長達 99 頁，任何沒有讀過的人，很難辨別 AI 提供的信息是否真實。假如輕信了 AI 的說法，并將其應用到實際工作中，可能會導致嚴重的后果。
比如客戶來向我咨詢明略科技的“需求-行為-場景”三維分析法”，如果我作為研究人員對此一無所知的話，在客戶看來就會懷疑我的專業性，甚至會影響到對公司的信任。
更可怕的是，AI 幻覺可能會污染中文互聯網的信息環境。如果 AI 生成的虛假信息被廣泛傳播，長此以往可能會導致“以訛傳訛”的局面，人們會難以分辨信息的真偽。
那么，如何應對 AI 幻覺？我這里有 3 個建議：
在提示詞中明確限制：在使用 AI 時，要明確告知 AI 不允許胡編亂造，不允許引用錯誤的、不靠譜的信源。
使用多個大模型交叉驗證：對于個人不太熟悉的領域，將同一問題輸入 DeepSeek，豆包，Kimi，騰訊元寶等不同模型，對比核心結論的一致性，可以在一定程度上防止 AI 幻覺。
人工核查是最后的防線：說到底，我們作為AI工具的使用者，本身需要具備扎實的專業知識，只有通過大量的閱讀學習，才能有能力最終辨別 AI 提供的信息是否真實可靠。
當然，人工核查需要耗費大量的時間和精力，并非每個人都能做到。因此AI 幻覺造成的挑戰，有時候可能會大過AI提效帶來的收益。
除了 AI 幻覺，垂類數據的重要性也不容忽視。我通過 AB 測試發現，如果只依賴通用大模型，AI 生成的洞察和觀點往往比較泛泛。但是，如果將一些垂類行業的特定數據，比如社媒數據喂給 AI，它輸出的觀點和數據質量會有顯著提升。
事實上，現在有越來越多的公司開始構建自己的知識庫，以及做大模型的私有化部署。通過將公司內部的數據資產灌輸給 AI，可以使其成為更加好用的垂類大模型。在未來的競爭中，如果企業僅僅依賴通用大模型，而沒有自己的專有數據和知識庫，將難以生存。
打工人注意：你的老板為什么認為 AI 會取代你？
AI 已經在重構營銷生產力，它在提升營銷工作的效率方面仍然有巨大的潛力可以開發。
在洞察方面，過去我們需要依賴大量的案頭研究、線下調研、社媒數據分析，才能挖掘出有價值的消費者洞察。但這些方法效率比較低，思維模式也比較固定。
現在，有了 AI，我們可以將大量的社媒數據直接輸入 AI 工具，讓它自動分析并提煉出不同類型的關鍵詞，揭示消費者情緒和心態，挖掘數據背后的隱藏洞見。AI 已經可以在幾分鐘內就完成分析師半天的工作，還能給出更深刻、更全面的觀點和結論。
在創意方面，AI 的應用也很廣泛。現在我們已經能看到很多受到 AI 輔助完成的社交媒體內容。
無論是小紅書、抖音還是微信公眾號，我們能看到大量的各種類型的圖片和視頻，AI 甚至可以模仿特定的風格。這些過去都需要花費很多時間和精力去做，現在 AI 可以批量生產了，大大提高了創意生產的效率。
在媒介效能方面，AI 的優勢更加明顯。AI 的計算能力和效率遠超人類，可以更高效地優化廣告投放策略，提高 ROI。此外，AI智能客服也逐漸取代了傳統的人工客服，能夠更準確地理解用戶需求，提供更個性化的服務。
AI 帶來的生產力提升，必然會引發生產關系的變革。
我認為，生產關系的變化主要體現在四個方面：客戶關系、員工關系、組織關系和生態關系。
在客戶關系方面，AI 打破了信息不對稱的局面，使得甲方和乙方都能更便捷地獲取對方的信息和資源。客戶可以通過AI 工具了解行業趨勢、競爭對手情況，提出更明確、更專業的需求。
在員工關系方面，AI 的普及使得員工能夠更輕松地完成復雜的工作，提升自身能力。它也可以提供靈感、優化文案、分析數據，使得員工能夠更專注于核心業務，提高工作效率。
在組織關系方面，AI 打破了傳統的層級結構，使得組織更加扁平化。過去，專家掌握著大量的信息和知識，擁有較高的地位。但現在，AI 抹平了信息差，使得普通員工也能借助 AI 完成專家級別的工作。
這種扁平化的趨勢催生了“超級個體”的涌現，員工需要具備多項技能，能夠獨立完成各種任務。
在生態關系方面，AI 的普及促進了營銷行業的創新和發展。AI 工具的出現降低了營銷門檻，使得更多的人能夠參與到營銷活動中來。同時，AI 也推動了營銷模式的創新，例如個性化推薦、智能廣告等。
總而言之，AI 不僅帶來了營銷生產力的巨大提升，也深刻地改變了營銷行業的生產關系。我們應該積極擁抱 AI，適應新的生產關系，推動整個行業高效和有質量的發展。
分析師點評
當 AI 被定義為驅動新質生產力發展的引擎，它最終也將會馬達一樣被編織到我們生活和工作的細枝末節中，成為看不見卻無處不在的技術。
人類總在追求資源的最佳利用和效率的最大化，AI 可以幫我們更好地梳理工作流程，在這個過程中，形成以可交付成果為導向的思考方式，把時間和精力用在做判斷這樣更重要的事情上。
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