聲明:本文來自于微信公眾號 增長黑盒Growthbox（ID:growthbox2），作者:yolo，授權微新創想轉載發布。

各位一定很好奇，我們怎么又好久沒發文章了?

其實在過去一個月，我們潛心研究了各種AI技術在個人&企業場景的應用，并親身加以實踐，嘗試用AI重塑自己的工作流。目的也非常純粹:如何利用AI賦能業務增長、給企業降本增效?如何在不懂技術、不寫代碼的前提下，把AI能力用起來?

為此，我們學習了各路牛人的實戰心得、測試了上百個AI工具、研究了各種prompt engineering框架…… 這個過程極其的繁瑣，也付出了真金白銀。可跑通了流程后，我們部分的工作效率翻了不止一倍，而且是長期復利。

后續我將通過一系列專題文章，為大家分享研究和實踐成果。

首先，我們根據A16Z一篇經典的研究報告，將探索框架設定為兩個部分:

生成式AI（GenAI）:給外部看，耗用戶時長。主要集中在信息的發散，即根據一組指令創建新的、原創的內容。這種類型的AI模型能夠生成新的、未經人工干預的輸出，例如文本、圖像或音樂。

決策式AI（SynthAI）:給內部用，省自己時間。主要集中在信息的匯聚，即通過綜合和分析現有的大量信息，以更簡潔、更易于理解的方式呈現出來。這種類型的AI模型能夠從大量的數據中提取和總結關鍵信息，幫助人們更快、更有效地做出決策。

我們作為咨詢顧問，業務的場景自然更符合決策式AI。咨詢師按照時間計費，單位時間內產出越多，創造的價值就越高 – 怎樣在各種瑣碎的工作上節約時間、增加效率，就成為了我們的核心痛點。

本篇文章就從我個人的視角出發，介紹下決策類型的工作有哪些業務場景、有什么好用的AI工具，來幫助個人和團隊提升工作效率，也算是拋磚引玉。

我會圍繞日常工作的三個主要環節來展開 – 這些工具不只適合咨詢顧問來用，營銷部、戰略部、中臺部門……只要涉及研究和分析工作，都可以用起來。

1. 輸入環節

AI工具在此階段能夠發揮出巨大的作用，幫助我們的大腦高效攝取信息– 這不僅用于項目工作上，日常的學習和知識積累也經常用到。

我們一方面希望自己無所不知，另一方也希望篩選出夠深度的信息，而不是一堆垃圾。這件事最耗時間的地方在于人機交互的效率太低。你做不到腦子里想到什么數據，電腦就自動給你顯示出來。于是就存在大量手動重復的工作，甚至還有跨職能的溝通，極其浪費時間。

借助搜索工具快速查詢信息

Perplexity AI提供了一種新的搜索模式，將ChatGPT和普通搜索結合起來，既有ChatGPT式的問答，又像普通搜索引擎那樣列出鏈接，已經接入最新的GPT4模型。

使用案例:

我在研究微信視頻號的發展趨勢，想看看些品類在視頻號熱賣?

1. 注冊登錄后，用自然語言提問，比如:“微信視頻號銷售額最高的品類是什么?”

2. 系統給出答案，并提供信息來源的網頁有哪些。可以繼續在頁面追問相關問題，比如“有哪些品牌案例?”

3. 繼續優化結果，啟動copilot功能，接入GPT4模型細化問題。添加細化的關鍵詞，如“電商”、“直播”等，系統自動調整

4. 安裝官方的chrome插件。當搜索結果中出現了一個有價值的參考鏈接，直接訪問頁面，插件會自動總結頁面內容，并可以基于頁面問答更細節的問題。

測試效果:

對于拓寬信息的廣度幫助很大，尤其是與行業、商業模式、案例相關，精確度上也是OK的，對于中文的支持也不錯。一個比較牛逼的地方是可以給系統設置你自己的profile（有點類似chatgpt最新的功能），AI就會基于你的身份、偏好，給出更加個性化的回答。

網站鏈接:https://www.perplexity.ai/

你可能不知道，web browsing功能下架了，ChatGPT依然可以聯網，還能幫你搜索信息。其實在插件的幫助下，ChatGPT plus版本幾乎可以替代大多數信息收集工具了。

使用案例:

我想要update一下關于微信視頻號的最新動態

1. 登錄plus賬號，在插件商店找到webpilot，并在聊天中啟用

2. 設定合適的prompt，比如“請給我一些視頻號最新資訊，2023年7月之內”

3. 可以直接訪問返回的鏈接，并查看內容簡介

4. 當搜索結果中找到了一個有價值的案例，想要繼續深挖。那么可以繼續提問，比如“愛麗絲服飾這個品牌是如何經營視頻號的?”

5. 系統返回案例相關的最新文章，可直接訪問

測試效果:

無論是廣度和精確度都非常理想，甚至比原來的web browsing功能還好用。能發揮多大價值，全看你prompt engineering的能力。有了GPT4能力加持，你讓它基于搜索結果寫一篇報告都行!對于中文支持程度也是OK的。

剛開始用，感覺很有意思就簡單介紹下:

MindOS并不是簡單的信息搜索工具，而是屬于一個特別熱門的領域:AI agent（代理人）。相當于你可以自己設計一個數字化的員工，為你來完成特定的工作，從簡單的數據分析到復雜的決策制定。這個產品是國內的心識宇宙團隊打造的，主要面向出海市場，國內也可以隨意使用。在producthunt等渠道的用戶評價都很高。

MindOS的高級功能很復雜，大家感興趣就自行研究，此處不展開。我使用最多的是基礎功能:在模板里選擇industry analyst，然后把要研究的問題描述出來。系統就可以直接生成一份簡要的報告給你，包含參考數據源。

網站鏈接:https://mindos.com/

借助摘要工具進行內容速讀和篩選

ChatDOC是一個基于ChatGPT的文件閱讀助手，它可以快速提取、定位和總結文檔中的信息。用戶可以上傳研究論文、書籍、手冊等，然后向ChatDOC提出任何關于文件的問題，ChatDOC將在幾秒鐘內提供易于理解的答案，并標注參考信息在文檔中的位置，同時還能以合集的形式進行跨文檔查詢（最多30個）。支持PDF、word等多種格式，可進行OCR識別。

使用案例:

我想從一份蕉下公司的研報中提取其產品研發創新能力的信息

1. 將研報PDF上傳到后臺，開啟對話模式

2. 提問“公司的研發團隊在哪些方面具備優勢?”

3. 系統給出答案，并指出關鍵信息來自于文檔的哪個段落，點擊即可跳轉原文

我在一份研報中看到了關于比亞迪的財務數據表格，想進一步挖掘這些數據

1. 將研報PDF上傳到后臺，開啟對話模式

2. 在文檔中選中表格，提問“2022年比亞迪的收入增長了百分之幾?”

3. 系統根據當前表格數據給出答案

我有十幾份新能源汽車行業的報告，想用最短的時間總結當前市場有哪些增長機會點

1. 新建一個項目合集，將報告全部上傳進去

2. 在合集頁面開始提問“新能源汽車行業有哪些增長的新機會?”

3. 系統會從所有文檔中總結答案，并標注原文位置。

測試效果:

其原理并不是AI真的讀完了這些文檔，而是根據指令匹配向量化的片段。所以，數據、描述類回答結果理想，但不適合進行邏輯推理（單一文檔的深挖，比如財報分析，建議用Claude2，下文會講到）。對于中文支持良好。

網站鏈接:https://chatdoc.com/

如果你找到了一大堆網頁版的“萬字長文”、“深度分析”，想從中找到關鍵信息，那可以利用工具的組合方案來幫你讀文章。

Monica:國內強大的產品團隊做的出海產品，基于ChatGPT的全能AI助手，可以在所有網站和設備上使用，支持文字總結翻譯、機器人對話、文本圖像生成。這里我最常用它的chrome插件，可以一鍵總結當前網頁的內容，并進行追問。雖然是面向海外市場，但中文支持優秀，日常文章可以用它。

網站鏈接:https://monica.im/

Upword:以色列創業公司開發的新產品，給專業的研究人員使用的網頁總結工具，也支持PDF文檔，這里我最常用chrome插件版。雖然中文不能用，但是英文內容的總結能力非常優秀，一下就能抓住重點。海外文章可以用它。

網站鏈接:https://www.upword.ai/

ChatGPT:還是與webpilot插件組合，能對文章進行更加深度的分析和邏輯推理，中英文皆可。比如你可以讓它站在一個CEO的身份來總結文章的亮點，并延展其它知識。比較驚喜的是，它可以讀取微信公眾號文章!

如果你想從視頻、播客中找信息，那么可以用另一種組合。

Monica:如果安裝了chrome插件，你在打開youtube視頻的時候，網站上就會自動顯示視頻亮點總結

bibiGPT:國內技術圈大牛開發的AI學習工具，可以深度總結B站視頻和小宇宙播客。將視頻鏈接復制到網站上就可以生成總結、大綱、思維導圖等。

網站鏈接:https://b.jimmylv.cn/

微信公眾號可以說是信息質量最高的渠道，各種行業干貨，我都習慣從公眾號里找。但這也給我們帶來了信息過載的負擔，比如有不少讀者跟我開玩笑:增長黑盒發了新文章，立刻點進去，收藏，就沒有然后了。上面提到的網站和PDF應用場景，能否搬到公眾號里來，讓AI幫我們速讀、篩選、歸檔文章呢?

最近國內有團隊做了一個叫會讀的產品，打造了一條從速讀到精讀的漸進式路徑，減少信息噪聲、算是解決了我在這方面的痛點:

1. 添加小助手（企業微信）

2. 看到萬字長文又沒時間讀，通過聊天窗口轉發給小助手

3. 小助手自動回復文章摘要，并可以通過網頁繼續追問

4. 下載APP，所有轉發過的文章原文和摘要會自動備份下來

5. 可以隨時歸檔文章，并添加筆記和標簽

借助轉錄工具進行訪談紀要的整理

我嘗試過各種語音轉錄工具，效果最好的還是科大訊飛旗下的訊飛聽見。如果是其它設備錄音后交給訊飛聽見轉文字，價格會比較貴。但是科大訊飛新出了一個星火認知大模型，于是有了一個新功能叫做寫作。我通過內測申請拿到了使用資格，便宜又好用。轉文字相對精確，還能夠一鍵規整文檔，去除語氣詞等。當完成文字轉錄后，就可以拿給ChatGPT來整理核心觀點了。

使用案例:

我想從專家的訪談中，快速整理出有關消費市場發展趨勢的觀點

1. 將訪談稿拆分，每段不超過2000字

2. 編輯好prompt，分段復制到對話框，GPT4表現更好

3. 要求ChatGPT分段改寫成想要的格式，最后復制出來拼到一起，人工審閱

4. 要求ChatGPT對于全文提煉核心觀點，與人工結果交叉驗證

測試效果:篇幅越短連續性越強，歸納總結的效果越好。

如果你想更省時間，可以嘗試OpenAI的頭號競品Claude。它厲害的地方在于，可以一次性接收10萬token，你直接上傳一本電子書，都能全文讀完不需要做任何拆分!而且完全免費。這樣一來，你就可以直接將完整的訪談稿上傳，并要求系統從中挖掘洞察、總結觀點，甚至是重新寫一遍稿件。重要的是，Claude輸出的結果不遜色GPT4。

網站鏈接:

https://www.iflyrec.com/

https://claude.ai/

2. 分析環節

AI對于這個階段的幫助雖然也很大，但僅適用于部分階段。原因在于不同的公司、組織、職能的知識體系和業務邏輯千差萬別，通用型的AI經常匹配不上。AI也許熟悉世界上所有的分析方法，但可能不知道如何套用到你所在的項目上，自然也就無法得到獨特、深刻的洞察，會有很多正確的廢話。

因此，我們不需要追求完美和高度的自動化，只讓AI來處理其中一部分耗費時間的工作，最核心的思考還是交給自己的大腦來處理。

借助ChatGPT獲得更多的靈感和思路

當我們想要獲取更多靈感的時候，比如拓展分析框架、提出核心假設，我們依然可以直接向ChatGPT提問。這對于prompt的要求就更高了，否則答案過于籠統，沒什么幫助。Prompt沒有萬用的模板，而是通過大量學習和實踐，不斷根據ChatGPT的反饋進行調試優化，這個過程費時費力。

PromptPerfect是一款自動化提示優化工具，專為大型語言模型設計。它可以自動優化提示詞，支持多種AI模型如GPT4、ChatGPT等。用戶可以自定義優化目標，支持多語言優化，讓ChatGPT更聽話。

使用案例:

我手里有一份消費者問卷調研的數據，想要讓ChatGPT給我提供一些分析框架和研究思路。但我不知道prompt怎么寫

1. 用最簡單的方式描述問題，比如“我有一份在線問卷調研的數據結果，統計了消費者在某個線上渠道的購物行為和偏好。但我不知道該從哪些方面去分析這些數據，請為我提供一個針對這些數據的分析框架”

2. 可以選擇不同的模式，系統會自動生成優化后的提示詞和ChatGPT的答案

3. 二次修改和調試，重復上述步驟直到滿意

測試效果:

懶得去想prompt的時候，用它的效率很高。當構思出新的prompt，進行調試的環節也能節省不少時間。

網站鏈接:https://promptperfect.jina.ai/

如果大家對于prompt engineering感興趣，除了看吳恩達出的官方教學，還推薦一個非常不錯的入門視頻:https://b23.tv/Xcw8zHV

借助數據工具進行整理和分析

最讓人頭疼的任務莫過于拿到一份有幾萬條數據的excel – 不但要清洗格式，還要從中提煉關鍵洞察，并畫成圖表。

如果讓AI來批量處理數據，那目前測試下來ChatGPT自帶的Code Interpreter功能是最好用的。這是一個沙盒化的Python環境，允許用戶在聊天界面中執行Python代碼。用戶可以通過自然語言指揮ChatGPT編程，以完成各種任務，如OCR轉換PDF文件、視頻剪輯、數學問題解答、數據分析和可視化等。你相當于有了一位私人專屬的數據分析師+程序員。

Code Interpreter有各種神奇的用法，大家可以慢慢探索。這里只是舉一個實用的場景:

我剛剛收集了幾千份消費者調研問卷的數據，想根據數據驗證幾個市場的趨勢，并將核心結論畫成圖表。但我不會用SPSS，也不會寫代碼。

1. 在GPT plus設置中開啟code interpreter功能，并在聊天中勾選。

2. 上傳excel文檔，并簡單說明數據格式（比如每列數據代表什么）

3. 根據返回結果確認系統是否正確理解了數據

4. 設計prompt并提問，比如“25歲以上/以下的消費者行為模式有什么差異?”

5. 系統會自動生成洞察結果

6. 提取關鍵信息，讓系統自動生成圖表

測試效果:

只要數據格式沒有問題，且指令清晰，輸出結果都是比較讓人滿意的，很少出現數據錯誤等問題。但問題在于，首先企業保密數據肯定不允許上傳，這個沒法解決;其次，對話輪次受到系統限制，文件存儲也有時限，必須即時處理。

有的時候我們還要去直接操作excel – 其實最好的辦法是等微軟官方的AI copliot正式發布。在此之前，我也發現一個小工具Formualbot，可以幫助我們加快excel操作的熟練度。

Formulabot提供了兩個版本:

excel插件:能夠根據你的自然語言描述，在文檔中自動生成一系列公式，執行各種日常任務。比如處理格式、提取特定字符、甚至是文本的情感分析等。

在線版:除了插件的功能外，還提供了一個excel操作百科，你可以問各種excel操作技巧。另外，也有跟code interpreter類似的功能，上傳表格自動分析數據，但效果很爛。

測試效果:

適合一些簡單的公式，復雜的指令效果不好。就當成救急的工具箱來用，避免被一些小問題卡住。

網站鏈接:https://formulabot.com/

借助私域知識庫打造“第二大腦”

雖然訓練大語言模型的數據量已經超乎我們想象，但這并不意味著大模型是全知全能的。它最缺乏的就是企業內部或個人的非公開信息，比如內訓資料、個人筆記等。想讓ChatGPT吸收我們“私域”的信息，就需要我們把資料都喂給它學習，從而形成一個結構化的知識體系，供我們隨時調用。這樣在分析難題的時候，就相當于有了一個外掛的“第二大腦”。

這件事難度很高，市面上也沒有發現非常成熟的解決方案，定制化開發又很貴。于是，我找到了一些低成本的產品，能夠幫助我們解決部分問題。其中比較好用的是dify這個產品:提供可視化、無代碼的方式構建基于大型語言模型的應用。我們就用它來構建一個聊天機器人應用，基于我們專屬的知識庫進行問答。

使用案例:

我收集了所有微信官方提供的視頻號運營規范和指導教程。我想形成一個知識庫，當運營視頻號的過程中遇到難題，或者評估是否違規時，就去找它咨詢解決方案。

1. 將資料統一輸出成dify支持的格式，上傳到后臺

2. 設定文本切分規則，并進行數據標注，使得大模型可以順利讀取

3. 鏈接你的OpenAI API（調用大模型），并設置各種參數，比如選擇GPT3.5

4. 設置prompt，給這個機器人立一個人設，規范回答問題的格式

5. 測試成功后，你就可以通過鏈接訪問機器人，并直接向它提問，比如“在視頻號直播銷售泳裝，主播可以穿泳裝出鏡嗎?”

測試效果:

這個過程需要大量的訓練和調試，比較費力且無法做到完美，總會有錯誤。dify比較強大的地方在于它是開源的，可以本地部署，解決一定的數據隱私問題。

網站鏈接:https://dify.ai/

3. 輸出環節

從我的實際體驗來看，在這個環節AI能夠提供的幫助非常有限。與大眾流通的內容不同，咨詢師創作的“內容”標準特別嚴格，單說抽象能力就足夠難倒AI了，更別提輸出PPT等復雜格式。所以，我一般會有兩個選擇:

1. 將一個系統性的輸出拆分成小模塊，讓AI只做單一模塊的工作。比如AI雖然沒法直接給你寫完整的proposal，但你可以讓它寫幾百字的background模塊、也可讓它只做錯字的審查和語氣的修改（如果所有模塊都足夠標準化，那是有可能通過自動組裝完成系統輸出的）

2. 可以制作非客戶交付類的、要求較低的內容。其實每個咨詢顧問都是一個IP，對外的交流活動、個人名義寫的文章等也少不了。那這些營銷向的內容素材，是可以用AI來制作的，跟生成式AI一樣的邏輯。只需要做到60分-80分，主打就是時間消耗的性價比。

借助創作工具生成文本內容

如果訓練得當，ChatGPT作為文字創作還是非常好用的。網上的教程也很多，這里就簡單介紹下三個比較實用的技巧:

1. 設定custom instructions:這是plus最新出的功能，通過提供背景資料，讓AI更了解你的個性化需求。比如咨詢師寫的材料與營銷文案不同，并不需要情感表達和個人印記，而是注重精簡、語氣專業嚴謹。那么你就可以告訴ChatGPT自己是咨詢顧問，以后所有生成的內容都不要說廢話，直入重點。建議大家參考OpenAI CEO奧特曼本人在使用的instruction:https://twitter.com/sama/status/1682826943312326659

2. 提供上下文:ChatGPT憑空生成的內容，肯定沒法滿足我們的要求。更好用的方式是幫助我們改寫、縮寫、總結一段已經有的內容，讓它可讀性更高。所以，先用大白話講出核心觀點，不要在意文筆，然后丟給ChatGPT進行修改，會減少突然卡住的情況。

3. 生成流程圖:借助ChatGPT提供的插件show me diagram，我們可以將自然語言轉換成流程圖，具象化表達。比如描述一個商業模式、customer journey等。也可以讓ChatGPT直接輸出Mermaid格式，復制到大部分流程圖工具里，都可以生成圖像了。不過遇到太復雜的邏輯，輸出結果不理想，還不如自己畫。

一個更加方便的工具是Notion AI。使用ChatGPT生成內容的最大問題是操作繁瑣，還需要科學上網，而且Token數量也有限制。Notion本來就是一個筆記軟件+團隊協作空間，其云文檔的體驗已經非常優秀了。Notion AI直接內嵌在文檔中，你可以直接在文檔頁面上進行改寫、翻譯、總結、續寫等各種操作，而且對中文的支持也很好。雖然國內外有很多生成文字內容的工具，但針對專業性寫作場景來說，我個人認為Notion AI是最好用的。

本篇文章，就有很大一部分利用了ChatGPT+Notion AI來生成、改寫。

生成簡單的PPT

前面已經提到，咨詢級PPT暫時還沒法由AI來自動制作。我用的最多的功能，要么是做一下某個頁面的圖表，要么是ChatGPT幫我梳理一下storyline。不過，如果你要準備一次對外的演講，或者公司內部簡單的匯報，倒是有工具可以幫忙。

Tome和Gamma都是號稱能夠自動化制作PPT的工具，你只需要提供一個storyline，就會自動幫你去生成頁面。甚至還可以用對話的形式指揮排版、頁面內容優化。帥是真的帥，但只能做很基礎的架構，各種圖表元素也不豐富。因為兩者都是注重storytelling而不是系統性框架搭建和分析，反倒適合媒體人、營銷部門、企業服務商來用，pitch項目的場景或許比較好用。

總之，PPT生成的工具只能先觀望一下了，該用thinkcell咱們還是得用。相信總有一天AI會解放廣大PPT男工女工們!

借助ChatGPT輔助溝通

溝通作為咨詢顧問最核心的工作，AI能幫忙的地方確實更少，否則我們就真的失業了。但是，利用ChatGPT，我們依然可以提升一些碎片化溝通的效率。

舉例來說:

1. 我從linkedin上找到若幾十個海外的創業者，想與他們交流專業性話題。但想要提升cold reach的成功率，邀約郵件自然要根據每個人的特點來寫。這本來是個特別麻煩的事，但如果我將每個人的profile交給ChatGPT，再設置合理的prompt，它就可以針對每個人寫一封針對性的郵件。從效果來看，完全不比人工差。

2. 我想要申請微軟的OpenAI創業扶持基金，但要求我必須寫一個技術性文檔，告訴他們自己開發的AI程序是什么。我不懂編程，就把想實現的功能用大白話告訴ChatGPT，它就自動幫我生成一份技術文檔了。看上去寫的有模有樣，就等申請結果看看能不能過了。

3. 我訂閱了一個國外的saas，每年要花幾千塊。今年用不到了，但忘記取消續費，又給我扣款了。他們并不支持退款政策，所以我讓ChatGPT給我想了一套說服策略，幾輪溝通過后成功退款。

畢竟人無完人，誰都有考慮不周的時候。在與客戶、團隊、合作方的溝通中，不妨讓AI幫你出出主意。

總結

我通過實踐行動，驗證了咨詢顧問的工作效率和生產力可以通過AI工具來提升:包括但不限于信息獲取、數據分析、內容創作、溝通等daily work。

另一方面，AI并不能取代人類的專業知識和判斷力，在短期內AI還不至于讓顧問們失業。但身價能不能漲，還是跟AI有很大關系的。

這要求我們需要保持平衡，既要利用AI工具做提效，又要依靠人類直覺和洞察力做創新，為客戶提供最好的服務，創造更大的商業價值。

雖然我也很期待AI能夠幫助我們解決更多的問題，但它們目前只能夠打輔助，主角還是我們自己，也不要過度神化AI。最后有幾點坑需要注意:

1. 一定要人工審查AI的輸出結果:不要100%相信AI，就如同人類不能信任三體人那樣。

2. 工作流的重要性大于工具本身:用業務場景的痛點來匹配AI工具，注意力不要放在新奇特的工具上。優化工作流程，效率提升才明顯。

3. 敢于嘗試和創新:其實大部分AI能力也就只能做到60分。但我們要相信技術的飛躍是很快的，如果對AI有偏見，不去做試錯，必然會阻礙我們進步。

4. 組織上的支持少不了:如果團隊里只有一個人能夠熟練使用AI工具，是不能讓企業生產力得到提升的。要形成協作的流程和體系，并加強培訓教育。

5. 不要焦慮:等到你業務需要AI幫助的那一天，你自然能學會怎么用。不需要刻意去追風口。

祝愿從事研究分析工作的朋友們能夠早日搭建起自己專屬的AI工作流，擺脫dirty work的困擾!