#AI工作流 从最近俩月「在业务/工作流中使用 ChatGPT」的经验来看，从「自己用」到「疯狂安利给聊得来的人用」，过程无比丝滑；但从「疯狂安利别人用」，到「和行业专家一起用」，却有不小的鸿沟。

1、

毕竟投入了十几二十年精力，专家们或多或少有点手艺执念或心理障碍。第一次被专家叫过去跟他手下的小朋友安利的时候，就受到过小朋友比较激烈的抵制。

事后才发现，他们已经提前安排了大量的人力，花了不少预算。我跑过去跟他们说，一人一电脑足矣，那不是打他们脸么……

这周很意外地，突破了这个“鸿沟”。真的非常非常意外，不过意外之中肯定也做对了点什么，趁还记得赶快写下来。

2、

最意外的，当属让大部门最资深的大客户销售专家认可了 ChatGPT 的产出。这位专家曾给我传授过ta的理念：

“做大客户销售，本质上做的人的生意。

因此，第一步是要真诚利他，想客户之所想，不仅要从浅层考虑他们的工作诉求，还要尽可能从深层考虑他们的心理诉求、底层动机；

第二步则是做取舍，因为很难在过多人的身上投入那么多的关注，你只能选择有限地客户去持续地跟进。”

3、

之所以大篇幅讲 ta 的理念，是因为从中不难看出，ta 相信的是人，不是产品，更不是工具。所以，我从来没想过，要跟 ta 一起在业务中用 ChatGPT。

那两天，ta 遇到一个非常需要重视的对象，于是很专心地做了大量准备。在准备过程中，我开玩笑似地提了嘴要不要帮忙。可能是因为真的很重视，ta 也半信半疑地丢给我了一个文件。

我就笑着说，自己肯定没那么专业，所以会跟 AI 一起帮 ta 解决。旁边其他两位吃过我安利的人就起哄，说我用 AI 效果特别好。

不过，第一次给过去的结果，对方并不是很满意。后来仔细想了下，原因在于对诸多言外之意的理解还不够到位。但是对方给到的信息就这么多，还有太多隐性的东西是我不知道的，没法在提示词中充分体现。

4、

第二天，我就转换了一套思路，试着直接基于有限的信息，让 ChatGPT 帮我分析其背后的诉求，并且按照另一种行业通用的结构化形式来输出。

再次把东西交付给专家的时候，我其实已经不抱什么希望了。因为跟人打交道本就不是我擅长的，人家是二十多年研究人、从人那里拿大单子的，很难相信我用上 AI 就能打动到 ta。

没想到，下午 ta 就过来找我了，说那套结构化的东西完全是 ta 想要的，梳理得非常清楚，甚至连一些ta没注意到的都写进来了。这一套东西，ta还想在更多的业务场景中用，打算微调后直接给到大老板……

5、

以前安利 ChatGPT 的心得是，只要让 ta 看到 AI 能多快多好地完成 ta 手头工作，ta 大概率会对 AI 产生巨大的好奇。

从这次安利给专家的过程来看，短期内，AI 很难又快又好代替他们办事儿。不过，术业有专攻，在他们工作流中有要用到自身专业的地方，也有需要用到其他专业的地方。

很多时候，专家是希望让自己看起来处处都很专业的。这个时候，如果能用上AI，让专家在「不专业的地方也做出专业的水准」，那么他们会非常地开心。

6、

而在帮助他们「不专业的地方也做出专业的水准」的过程中，其实也会用到大量他们的专业知识，而且还会有些逆向解码的工作，这对我的学习也有非常大的帮助。

或者更具体一点说，当他们要把专业知识放到不专业的领域的时候，必须要打破原有的专业名词甚至黑话，过程中也会尽可能地还原言外之意。

这个是大语言模型非常擅长的，也是我比较擅长的。当一切玄之又玄的“专业”，转化为 15 岁高中生都能听懂的大白话之后，专家会惊呼原来还可以这么讲，而我也在专家“手把手的指导下”完成了费曼学习法。

下一个阶段，我希望自己能花更多时间去支持专家用 ChatGPT。因为从这周跟多位人力资源行业资深专家合作的经历来看，ChatGPT这柄利器，在普通人那里不如杀猪刀，但到了专家手里就成了“宝刀屠龙”。

ChatGPT 需要懂它的人，同时更需要有大量行业知识、隐性知识的人，才能在业务/工作流中发挥出更大的价值。

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配图：庆祝自己成为了即刻“AI 探索站”圈子的「本周优秀动态作者」，真是意外之喜啊，开心🥳