从“理论”到“脏活累活”，AI 真正改变传统企业的那些事 | 对话元一畅想 COO 李桢

00:05大型企业里面有一个非常大的点，就是AI的培训越来越变相是，除了做降本增效，更多的是人才发展。但是这两个下面最后的一个结晶是什么？实际上是企业文化。

00:23在做AI产品的时候，你就会出现一个，就是用户跟AI产品公司的一个冲突，就是因为容错率。就是换句话来说，AI其实它是有概率的嘛。所以在这件事情上，它的不断调优这件事情会把这个AI产品公司拖垮。与其拖垮，就是干脆除了做产品，我来做你的代运营。

00:48在AI学习，如果你简化就两个事。第一个事就是提示词，你有没有一套好的提示词方法能够写。第二个就是工作流，你能不能梳理清晰工作流，一步一步地推演下去。这两件事学完，基本上你AI就躺平了。

02:33又来了任鑫老师的这个直播间啊，这个非常高兴又过来一次。哦，上一次我们来来分享其实也是分享这类这样的事情，就是关于我们怎么把自己的公司的，就是AI的能力去做自己公司的瘦身，然后如何去做的。一步一步啊，之前我们我们讲过。结果这个事呢，其实发生了一个非常大的变化，就是，呃，我的客户会说，哎。

02:54你先不要讲元宇宙，你先告诉我怎么去在经济下行的情况下先管理好公司，对吧？有AI去去提效，去降降本或提提效。结果我们就做了很多的这样的分享。结果分享完了之后呢，慢慢慢慢他们觉得说，哎，你讲的还行。然后后来我们就编纂了几个工信部的课。

03:11然后编纂课程完了以后呢，就开始有越来越多的人开始去找你去讲，包括去看能不能去落地到职能部门。所以就干脆我们就就做了一家新的关于培训的这样的公司。然后主要是把AI我们总结的理论和方法以及如何落地的，包括真正落地的一些一些实际应用。

03:31把它延展出去。那这样的话就就就有了这个新的故事的这个plan了嘛。就相当于我们现在在又又做了一个培训公司，对。

03:56其实它是一个AI这件事有一个非常重要的点，其实就是人机协同。你要不然在人上下下功夫，要不然在机器和应用上下下功夫。反正这两个东西你要拉平一端，对吧？而这两边都在双向奔赴，理论上来说是双向奔赴。那在在这种情况下，我们会发现一个点就是，其实大企业也想找AI的培训的老师去讲。

04:21但大部分的讲AI培训的老师走向了一个极端，就叫做它是工具培训。它像Office一样去培训你怎么去写东西。但是其实我会发现在这里面的工作思路不不一样。所以我们实际上是搭了一个科研体系，从刚开始的工具，再往深了去讲职能怎么去运营、营销、产品设计等等这些东西。

04:43然后再往下，呃呃开始讲什么呢？其实还不到大产品。实际上是我们在帮他去梳理那个知识库，这个企业的知识库，这个企业的业务流。那么这个东西梳理清楚了，那他就会去去做这个产品，自然而然这个产品就会落下来了。其实这里面有一笔账，企业也在算，就是我买了这个产品，有多少的产品他曾经买过的数字化产品，他会百分之百用到的。

05:10你会发现没有？你会发现他可能买了这个产品只用了那一小部分，那个点。但是如果在AI这个时代，它这么强大，有那么多人可以去做的时候，如何提升我人员的素质来畅想或落地到各个点都能用。然后最后找一个最适合的产品企业，我又有生产资料。

05:29你看我们现在做很多的那个落地的那种Dify的那种，包括那个本地智能体的搭建，其实成本很低啊，就几万块钱，甚至十几万块钱可能就做了。为什么？因为它简单。它简单到什么程度？

05:40简单到我们把前面思路都给它梳理了。其实原来卖产品最大的个难点是你怎么梳理客户的业务思路，落到落到下去。这件事其实培训就解决了，所以他他这个流程就顺起来了，就很好做。

06:24因为你看其实AI这件事大家都知道它有一个什么叫做知识的平权嘛，都这么说。但实际上就是它可以驱动一些插件了，就是人可以有一些东西可以不用，可以用已经成品的插件去做。所以这件事情原他们很多的时候比如说我们说做一个本地的RAG，对吧？

06:42你做一个本地的这种知识库，原来的做法可能要个几十万，大几十万。现在的做法是什么，如果你能给我更好的知识标签和知识类别，我可能这个事十几万就能干。所以在这个情况下，你会发现一个事，就是在决策层他会有一个意识叫做，我为什么不让我自己，因为最终还是我的人用，

07:02不是产品用。我的人为什么不能把这件事带牢了，我都给他天天发工资。反过来，我把这事带牢之后，我梳理清楚了，我再去谈，我有本钱。因为有很多的时候产品谈就是，哎呀，技术一谈就是，哎呀，你这个东西很难梳理，那我需要花更大的精力时间去梳理。

07:21那现在一看现成的，你能不能做，你不能做我找别家。本身在购买AI产品的成本上，它就降低了。所以这件事其实还是挺打动这些用户的，他会想怎么去做。把这个用户做完了之后，自己人知自己事，对吧？自己人能够清楚这些东西，比什么都重要。

07:37所以这个事还是很重要。

08:04那有有几个我正在前期规划的哈，我不能说。大企业和小企业，我跟各给你举一个例子吧。小企业是这样子，小企业是一个做面膜面膜的公司啊，这个这个还还是比较比较好，就是它实际上是一个核心经销商，它是个核心产品公司。但是它是依靠它的经销渠道去做的。

08:22但经销渠道做完了之后，经销渠道再往本地二线三线城市去做自己的面膜啊护肤品这件事的过程，其实这里面就牵扯到一个叫做标准化的问题，你的话术不能标准化的传达，所以他们就会浪费了很多销售机会。那那这件事其实我智能体我们在做一件什么事呢？

08:41就是经销商又担心把客户交回给这个厂家，厂家抛弃经销商。这里面就会有有一个界质点。所以在这个界质点上呢，你会发现一个非常痛的点，就是我们怎么协调大家统一话术，怎么帮助经销商判断这个人有没有购买意愿。原来想的时候就是把这个东西打个标签，对吧？

08:59所以怎么办呢？我们在各种各样的直播间、展会或者这种这种途径下面呢，我们先给他共建他的叫做机器人，但这个机器人的信息是共享的。共享什么呢？我们把本地的这个这个智能体铺设进去，相当于他开始做前期的聊天。因为你要知道人聊天这个东西是情绪化很大的。

09:19你今天呃受到外面的影响可能会会有这种情况，或者是你SOP没走完是一种情况，各种情况都会有。甚至就是可能用户的太多次的say no，他都会觉得说再下一个可能有潜质，他只是委婉的拒绝的时候，你都不想再争取一下，这都是有可能的。

09:38所以于是呢我们这个就机器就就就比较好了，它就执行标准SOP。它就执行了我的标准命令。就哪怕是说我聊天聊到什么程度，聊到我不喜欢聊，我我喜欢用的是水乳，我水乳霜等等各种很细节的东西，它会把这样的标签，把你的就是AI里面有一个很好的叫意图标识。

09:57他会把那个意图标识了，然后标识完了之后呢，我们还能还要做一件事，就是因为他他的整个的聊天周期，他不是他每天会发生变化。比如说他发了朋友圈，我们也能抓。比如说他做了某些变化上，话术上发生一些变化，使得他标签发生变化了。我们通过这个方式来判断说他进到什么期，应该由人来接手，看能好能尽快的去闭单，或者不叫闭单，

10:23叫促单。这样的话，他实际上他们做了一个做了一个测试，就是呃原来他们搞展会，搞这种分销，各种各样，他们之前可能到转化那个层面，就是到真正有意图转化的层面。大约是不到百分之，他们那边百分之零点八到零点九左右，一千个人才有八个人能转化。

10:43但是现在通过这样的一套话术，让他们坚决执行，现在能达到百分之十一点几，就已经很高了，特别高。所以在这里面的话，大家共赢。然后呢，他们又踩了一个边界，就是在这个边界下，机器人不做转单的工作。相当于我只截了销售节的一个节一个节点，不做转单工作。

11:05哎。所以他在这个情况下应用起来就非常的游刃有余，然后这又不损坏各方利益的情况下，他就把这个事做了。我就会发现在这件事情上，就是在一个极小的单点，哪怕是说我叫私域营销里面极小的这个标签化的这个单点上面，普通人，我们的前端一线销售是很难有这个素质或者说很难有这个意识去给这些用户不断的打标签的。

11:29特别好的销售才会做，现在这很难去做。你这个例子对我的一个有一个启发和一些困惑。

12:54两件事哈，就是我们先一件一件说哈，就是第一个，他那个企微这个，他们确实是用企微做的。标准号是用企微做的。然后然后除了这个企微做完了之后呢，他们还会去做一个标准是标准，但是你的那个网页数据，他的那个朋友圈的类似这样的数据，

13:11呃。然后他是用一套爬虫的系统单独做的，然后给它补充补贴上去的，补贴上去就是这套系统需要单独开发的，相当于单独拆花给它贴标签上去。这是一套啊，然后第二个事情就是所谓叫做RAG，其实我会发现一个会发现一个点就是每一家公司的SOP可能都不一样。

13:30你每做一个呃RAG或者或者说就就每做一个东西，它的调整度会很高。所以在这里面的话，我们与其做这种东西还不如，说实话这些公司他可能自己都没有SOP，他自己都没有这个话术话术话术表。所以怎么办呢？在做什么话术做通了什么话术的时候，我们会想办法尝试把它变成问答对。

13:51就是如果这个客户有意愿更多的沟通的时候，怎么扭转了这个意愿，我们会把它，就是他那个标签发生变化的时候，我们会把这个标签做成问答对，然后然后去做这种自动的提示和转化。就是即时的，呃。我我是有一套专门的方法论，比如说在整个的方式里面，我会分多个的角色，进入到多个的标签，只要标签发生变化了，

14:16我们就会意识到说，你比如说，要不然你发过来你折后给我瞅瞅，比如这句话，那我们的标签里面就可能是他有购买意愿，但是是需要评价这个价格敏感程度会偏高，他会有这样的一个标签出来。好。那么我们就会研究这句话是不是刺激了用户。然后完了之后如果这句话是用户如果有回馈的话，他们有人专门会会看，如果说这个这个这个话可以，他就收到问答对里面。

14:43然后完了之后这句话如果再去做，我们叫叫什么呢？叫引导话题，就是有很多时候人他会把话题聊死。机器它没有没羞没臊的，对吧？所以所以会会再给你莫名其妙在什么时间节点或什么的，他会出一个这样的话题出来。那么既然他出这个话题，我们需要怎么设这个话题的时候，基本上是根据这个产品不断积累的。

15:06反过来吧，我不是有一套成品东西，因为成品东西可能未必好，所以我们就是用就是相当于现场对话的方式，就用你的产品，然后多做几次这种问答对的这种迭代来做的。那这这个它效果其实还比那个，我我们我们现在感受是，它的它的效果会很好，因为毕竟是他们之间的这种发生的沟通产生的这种问题嘛。

16:32呃。有这个可能，因为最近不是也在跟那个一些大的咨询公司啊，类似麦肯锡啊，类似他们这种公司合作，他们会发现这种咨询的业务用AI做特别便宜。然后完了之后，他们觉得这种便宜的方式实际上就是说最基础的做这种麦肯锡那种咨询东西是第一步需要做什么事，

16:50叫做流程梳理，画流程图。这个事本身用AI，而且用AI加上这种呃新的业务流程梳理就可能非常的好用。所以所以这个本身从咨询的角度，它已经下切下来了。那既然下切下来，那它就可以，它它本身这个咨询角度下切下来之后，你就可以干很多落地的事。

17:10原来麦肯锡像类似这种咨询公司干不了落地的事，现在是可以干了。哎哎。这就可以交融了。

17:18我给你说一个大公司的例子吧。好的。大公司的那个例子就就有点那个什么了，就不说谁了哈。这是一个大的生产企业，那这个生产企业呢有一个规划，有个什么规划呢，叫做，呃，他想把自己的整个所有的优秀曾经表彰过的优秀员工，想让这些员工就是什么流水线上的呀，客服的呀，他他公司有几万人。

17:41然后他想把这几万人当中里面被表彰过的可能四五千人，这四五千人的优秀案例知识萃取出来，变成他自己的一套完整的方法论。那这件事原来你是没法做的。原来的做法就是因为这些人第一有本职工作，第二在本职工作下他又不知道怎么去萃取。你要找那个专门的萃取师，帮他把那个经验给他落地和收集下来。

18:05然后还要去编纂，最后还要把把这个东西当成课讲出来，对吧？然后他们之前想的方法是什么呢？我找个数字人讲，但问题是，它的核心知识这件事情是没有办法，就是数字人只能照个图嘛，对吧？他又不他他又不能去做这件事。所以，呃，怎么萃取这件事情，其实是个非常大的痛点。

18:26我们就做做了一套，就是相当于内训师的关于知识的这个萃取的方式。他就可以把一个人的访谈，人对人的访谈啊，他把人对人彼此互相聊天的访谈，变成一个知识的一个逻辑框架或模型，放在以以他比如说他公司的核心理念为基础的一种模型，彼此萃取。

18:48那我们现在做过一个测试，就是彼此萃取的话，一次访谈大约半个小时到一个小时左右，拿到访谈的语音记录之后，彼此萃取的时间大约控制在15分钟，基本上这个模型包括这堂课的相关内容和口播文档，就用AI全做完了。15分钟一堂课。但是他们又是彼此萃取的，他们又做了个裂变。

19:10我们现在给他做可能30人30人培训完了之后，这60人开始彼此互相去传播。然后他们计划2025年要做一件什么事呢，把自己公司有经验的所有的好的经验的，呃6000个员工表彰过来，统计下来要做两万门课。一门课15到20分钟，他准备一年完成。

19:30原来的预期成本极高，然后一直也得不到批复，但是现在通过这套方法。大家互相做萃，互相萃，互相做。而且这个东西呢也会根据这个我们有个工作坊，根据这个东西去，呃，去把它的生产的、营销的、服务的全部用不同的提示词写好，然后完了之后包出来，直接给他们。

19:50包出几个这种智能体来，他们把文档一扔进去，一调就出来了。所以这样的话，呃呃，他就做得非常快。那也不用做什么东西啊，对吧？你的你的知识就做完了，所以他原来预计可能的内容，没一个大几百万做不下来的，现在估计几十万就能干完，对吧？

20:06所以这就是他们那大集团嘛，它有很多的嗯分子任务，那这就是一个很小的任务，那这个任务就完成。所以所以这这这个也是非常多的这种案，典型案例。然后完了之后，还有现在用那个，就是像这种保险公司，用内容扭转的系统，把抖音转成小红书，转成知乎，

20:25然后在各种平台上去发。所以我觉得这种例子呢，它现在变成了更多的是一种指导性的方案啊，然后完了这个指导性的方案最后落地出出出这个事儿，我觉得特别有意思。而且有一个点，我觉得嗯，是我在这过去的这个半年当中，这半年培训特别热嘛，然后我自己也带了呃呃一些一些老师一块儿去做。

20:47然后我会发现有一个点，其实特别是大型企业，你刚才我们提过大型企业，大型企业里面有一个非常大的点，就是AI的培训。越来越变相是，除了做降本增效，更多的是人才发展。但是这两个下面最后的一个结晶是什么？最后一个结晶实际上是企业文化。

21:08我我我举一个特别小的例子哈，就是我给那个像什么方正证券去做这样的这个培训的时候，我们做了一个大赛。然后完了之后，你知道这个，呃，现在他们有一个员工成为他们公司全员学习的典范。他他做了一件什么事儿呢？就是所有的投资顾问，如果你要抖音，或者是你要在微信直播号里面去做直播的时候，你必须拿到投资资，

21:32就是那个叫做金融资格证，要不然你没法做。结果他做了一个极其较好的错位，就是他把投资的人群标签，我们我们讲过这个类似标签的东西，他就觉得说，那么投资标签我如果不做金融还能做什么呢？哎。他找到一个点叫做艺术品收藏。

21:49然后他就干了一件事儿，就这个这个孩子是他特别厉害，就是我们给他做，他后来去给全公司做表彰的时候，全公司表达他的AI解决方案的时候，我们带陪跑，他站上台，他只能说我是呃长沙某某某某某某这公司里面的什么什么投资顾问，说完了就说不出来了，他自己完全就是在站上台的时候超级紧张，他完全表达不出来。

22:14然后但是他做了一件事儿，他就是因为他缺少这个能力，所以他嗯去尝试着用AI写了各种各样艺术品的收藏，然后直接用闪剪，每，就是他特别肯干，就是这个事儿其实跟AI它就是个手段，但是他特别肯干。然后他把这件事呢，就是每天都做，他做了三个月，每天都做，是有谁保证每天可以做一个五到十分钟的视频来讲艺术品收藏，

22:39他就敢做，这是个错位竞争。然后在这个情况下，他这三个月他自己这个人，呃，涨粉涨到，就是纯粹这个号九千八百个人。然后一千个人跟他取得了线下联系，有四十二个人是高潜客户，有二十个人落地。

22:58用AI做的，也就是做的口播，数字人口播，讲这个艺术品。很多嘛，现在很多做这种，他不是用AI做视频，他是用AI做做做直播。所以说口播文案。所以这个事儿你就会意识到一个一个点，就是呃大家在动脑子想，就很值得大家去学习。那么那么还有一个也是同样一个公司，我们我带了几个学生，还有个公司的那个人，那个人呢是从头到尾干了一件什么事儿呢？

23:23十五年，在在方正证券，就一直干一线。结果他就发现一个问题，他说所有的投资顾问其实是很苦的角色。就是因为他做的很多的内容之后，如果这个股票跌了，这些投资的人会找他事儿的，你知道吧？他是真的很苦，就是有人会训他。然后他就觉得说为什么这样，他他会发现一个点，就是投诉的人或这些跟他产生异议的人会觉得说，你做做的不好，

23:48呃。因为你没有对这个企业有完整的分析，所以他就跟AI一块儿合作，做了一个行研报告的标准模板，八个维度，四十二个小点，把所有这个行业里面需要研究的东西全做出来了。然后把这个无偿分享给了他们的同事，然后他们同事就觉得特别受益。

24:08然后当时的时候你会你会觉得说，这里面除了AI的工具之外，它更多的是对于企业里面的关怀和文化、人文的一些东西，包括呃大家彼此的这种帮助，这种东西其实点燃了整个大家对于AI的学习，包括对于它不是一个相悖的理论。人和机器在培训的角度上，某种意义上它不是一个相悖的理论，它反过来是个互相促进的理论。

24:32所以在这个节点你会发现，呃，有很多的涌现就会出来。所以我觉得这个特别好玩，就是这个培训比做个工具的情感价值会更高，对吧？啊。你就天天陪着他们熬夜，然后完了觉得他们都特不容易，然后完了之后来来，然后来学这个东西，然后学完了之后学成这个样子，

24:49我觉得真的真的很棒。就是所以就这个点是让我觉得，哎，很有价值的一个点。企业文化，包括人文的，彼此之间的那种关注啊，都挺好。

25:57其实不是的，其实我们在在里面，我们会把AI进行细一些的切分。你看大模型，我们会把它分成大模型的嗯吐字机，叫做文生文，还有一个我们管它叫做大模型的这个多文档整理，对吧？你可以把一堆文档去做整理，我们把功能拆开了，还有一个叫做AI搜索。

26:17所以我们现在实际上做的所有的这个行研的工作，大部分的数据来源依据是来源于秘塔，来源于这种搜索工具。然后根据这种关联项，它有那个专门的，他们自己公司有专门的那种需要收集的，有一些相关的表格，它把准确数据填进去，然后再做分析。

26:37所以它是有框架的，在这个框架下，它又把框架填补了，然后告诉你，你没你找不到的，原来有很多信息它找不到。现在用AI搜索它能找到，然后回填回来，然后还能引用这个信息是从哪来的。那这样的话，用户看上去就完整。你在这个题外，你是看你是感受不到你自己做的。

26:56但是他们公司有一个公司的框框，你按这个框框去填，它就反过来好很多。

27:17就我们现在讲叫工具链，不要工具，千万不要理解工具，工具不行啊，工具链才行。

28:00所以我们我们现在是怎么办哈？现在是先让用户通过工具链的尝试，先达到一定效果，然后再去看这个效果能不能产品化，你需要具备什么能力，再然后才做产品。要不然上来你来一个产品，直接给我说你能做全部，但最后做下来东西大家交互不了，然后这经济下行，

28:22就就就结不了账，对吧？啊，就就就这样导致。

29:24我觉得首先第一点哈，你要过了那个阶段，就是呃ChatGPT，因为现在大家都不说，特别是国内都不会特别大，大部分国家其实都不说这个。呃，大家知道AI是什么。但我觉得主要是大家对于这个东西的动力不足，所以导致他们的参，就是学习的层次和理解程度完全不一样。

29:46我举几个简单例子，金融行业啊，为什么金融行业这么这么聚集，呃，聚集精英？我在金融行里面经常会问到智能体啊、RAG啊这种问题，很多。但是你到传统行业，不用说农业了哈，就是生产级的行业，OK，包括类似这种这种家电级的行业，类类似这种生产级的行业，

30:07就是工厂生产级的行业，大部分还停留在呃公文写作，还停留在呃我怎么去做个报告的这种层面。就是他们的这个，你你就是做了培训，你会发现，就是呃就好像那那我印象特别深，以前听贾老师在讲说，我们现在已经到了商业4.0时代，对吧？商业3.0、5.0时代，但是真正挣钱的是什么？

30:31商业2.0、商业商业商业3.0。北京这个城市，北京的朝阳区跟呃跟平谷，这都不是一个一个level，对吧？二线城市也是一样的，三线城市更是这样。就是大家对于这个呃这个AI的这个渗透率，或者我们叫新新内容的渗透率这件事儿，它就是需要一个漫长的过程。

30:53在这个过程里面，呃你的这个惊讶其实是我我我正我正常操作，基操，对吧？你见到的人我都要测测，我说不行不行。今天这个培训我们要降难度，为什么？大家大家一看get不到这个点，我们就把那个难度放慢，降一下难度，呃。这个讲的内容，甚至我们就只能讲到文文生文的难度，稍微高一点儿的，我们开始讲PPT，或者是开始讲呃呃行研，

31:18或者开始讲相关的呃具体的实操，呃。包括营销类似相关的这种，因为只要带这个，它就会带有一些业务理论，这个就跟不上了。加上AI操作就手眼无法协调了。所以这件事儿其实每个企业不一样，我们可能要就企业去看这个企业的文化和这个企业能不能能接受到什么程度，

31:40再来定说，哎，到底讲到什么深度，讲深了也不行。我我我遇到过的情况就是讲深了，呃。下课说，我还很疑惑，我说能听懂吗？啊？然后完了之后，下就是就有人就说，呃，不行，我我完全听不懂啊。

31:53我说哪听不懂，我什么也听不懂，就已经崩溃了，你知道吗？所以我们就单独给他开个小灶，然后让他去辅导。还是要适度，就是大家难度系数真的不能超过百分之二十，我觉得超过百分之二十就超过极限了，大家就很难接受。

32:28环境压力不一样，呃。处事方式不一样。评判结果不一样。比如说很简单，有有几个事儿，你比如说我们有的企业去做，他们就他们就会很很想做一些东西，他们的他的领导也很开放。但是有的企业就会很敏感，甚至敏感到什么程度呢？

32:46就是敏感到你都不能说AI这个程度，你只能说数字化。

33:07我觉得现在是这样的，中大型企业解决的就是办公效率问题。还没涉及到别的问题。

33:16办公效率就是他日常做的所有的数字化的呃内容生成。

33:25对，内容生成这个是最常见。然后我们有意识到的是比较多的是在大消费行业开始已经开始进入。就是你如果你如果看生产型企业还没有到，但是大消费行业也真的就在营销切口上，已经开始大量应用AI去做内容生成。

33:45就是你比如说那个我们的一款那个呃退烧药，这款退烧药现在目前就是直接把这个内容直接，他就找了专门就是找了AI分包，每周输出1000篇小红书文案，然后直播文案相关内容和相相同东西，直接把这些东西拿回来，或者是直接外包出去，哎。

34:06我觉得这是一个非常有意思的点。我觉得以后可能也会成为一个非常大的一个一个AI的一个切入点，就是AI的运营。现在有一个事儿，就是有可能AI在做AI产品的时候，你会出现一个一个一个比较大的呃不一样的点，就是呃就是用户跟AI产品公司的一个冲突。

34:26呃，什么冲突呢？就是因为容错率。就是换句话来说，AI其实它是有概率的嘛。所以在这件事情上，它的不断调优这件事情会把这个AI产品公司拖垮。与其拖垮，不如做一件事儿，就是干脆我来做你的，除了做产品，我来做你的代运营。

34:47然后完了我来接承担这个容错率，我只是多发一百篇一百篇帖帖子的事情。为什么出现这个事呢？我跟你说，就是那个这个退烧药的这个事儿，就是这个事儿你每个星期要给他发发发，比如比如说1000篇，他一定有不满意的，他一定有不满意。然后他会觉得这个东西不行，那个东西不行，他会从里面挑出几个他认为文案不行的，让你重写，让你重新按照这个方式去输出。

35:12那你还不如说这样，来来没事，我再给你多写20篇，同时这几篇我也改了，你就别别揪这个事儿。

36:06对。本身产量这件事情其实就是没没什么大产量。但问题是我们既然签了这个约子做这个事儿，然后他最难的就是有挑来挑去的这个东西。如果他自己来，他就会死抠那一个点。我说别死抠了，你就干脆再出几个几个model，再出几个几个其他的方案，直接把填死算了，对吧？

36:23一样的，对吧？他还觉得开心，对吧？所以所以这个我们就我们就拿成目标就好了。所以这个是我们真正的真实体会，就是就是如果跟他做，一定要把容错率跟他讲清楚。那如果不行，我们用什么办法给你弥补，别死抠那个点。

36:37啊，有的人很多人就很较真。

37:27我都是劝大家先用API先搞，没必要，没必要钱少花。然后完了之后呢，还有一个事儿，就是我建议他们去用洗过的数据做一个，就是有一些有一些工作，我们会给他建议用密码本的方式，就是你做一套密码本。然后完了之后，你把数据翻译一下，然后扔进去，然后完了再翻译回来，多这一步，你先看能不能行。

37:49如果能行，且确实能够work，然后你再考虑自己做。要不然你你怎么办呢？因为你的数据在里面，你换了名字之后，其实说实话也是安全。因为他就按他就上别的思路上，别的公司去找了。所以这个方式是一个现在比较通用的方式，就是你要担心，没关系，你换密码本。

38:06然后完了，我告诉你，比如说张三丰，我叫张三，对吧？王王宝强，我叫王五，对吧？然后我公司我再换一换这些东西，我们有一套完整的密密码交换措施，你设计完这个，然后再去做，

39:01呃，两两种情况，就是呃，遇到这种情况，要不然是人为的，要不然就真不会。

39:09里面有一有有一个有一个点是什么呢？比如说他说内容上不好，他说内容上人味儿很多。我们有专门一堂课教你怎么去人味儿，教你怎么去AI味儿，专门一堂课就是教你怎么去AI味儿。那么你学完了，你只要用了这个方法，大概率的话它不会出现那么多的AI味儿。

39:27比如说哈，很简单，有一些东西，比如说标点符号，比如说首先、其次、再然后、再总之，类似这样的结构化内容，在我们教完以后它就不会了。就是这件事实际上是可以调的，它可以用示例法去调的，few shot就可以调出来。那然后完了之后，再就是设计这件事，设计这件事情它没有灵魂的这个点，源于哪呢？

39:47源于设计师在提示词上没有灵魂。我们在很多的时候，呃，我们会做一件事儿，叫做什么呢？叫做把，呃，其实很多的工作，特别是AI设计，很多的工作是，我们要指导他建立自己的素材库。那这个就很重要了，比如说你写完东西，它老画不出来，急了，大家还不如手画，PS画，对吧？

40:08那怎么办呢？就是你要，就是我们一直跟跟所有设计的人员啊，再或者是说做内容内容营销人员，我们说你要有一种敢于为人后的，呃，这种，呃，素材积累的能力，你要把这个事做了。我们就可以现场做。我举个最简单的例子哈，我们曾经给那个大师也在做一个，在做一个项目，在做一个项目的时候，就是大家就做那个叫做短视频直播的钩子。

40:31短视频直播它是分三段式嘛，钩子，然后产品功能，最后引流。好，钩子这件事，钩子这件事我们就开始梳理，发现原来钩子一共就八种下法，每一种下法里面有四，有有个五到六种句式。每种句式下又有大约十，呃，四五个实例。好，八个小组，一个小组一种句式，一个句式十五分钟之内给我一个钩子，按照你这个产品给我下钩子，

40:56包括什么借势、借名人啊、恐吓呀，然后完了优势法，这种所有法，反正就八种。呃。每个人写一百种，每个每个组写一百种，他们每个人写多少种呢？呃。就八个人一组，一个人大约写个五十种，这就四百种，然后再删减删减，它这个钩子库就出来了。

41:15同样的做法，一下午在做这一个单一产品的时候，这一下午围绕这个产品，未来一年的所有的钩子、产品优点介绍以及最后的引流，所有的条目都出来了。然后我们用智能体做三个库，自己匹配，你来筛选。那你看，这一下子这个产品出来，好。那么你有多少个品，你的品难道可以更到日更吗？

41:37不可能吧。所以在这种情况下，他们就知道这个方法，快速一下一下子，所有的所有的内容就可以把内容全部整理起来。所以我们要先有一个积累，整个就是敢为人后积累知识库的能力。你比如说在服装行业里面，我们要知道所有材质该用什么提示词，仰角拍摄的角度要用什么，然后那个模特的角度要用什么，

41:59它是一个非常精细化的提示词的堆积，然后把它拼接起来。因为绘画提示词比文本提示词更不一样。所以你说这个灵魂怎么来，来的是这儿。然后还有一种办法，什么办法呢？呃呃。

42:12我不知道你知不知道P站，Pinterest。知道。他们做拼，呃，做这个东西，把Pinterest上跟它产品相关的所有东西，按照元素拆解下来。我们带着它一点点地拆，这是什么风格，这是什么拆解，然后让AI去画。画完以后，这就是风格选项。

42:28然后整个的设计它是有一套设计思路的，从concept到，就是从主主主概念，到整个的元素，到元素优先级，到字体，它是一套流程下来，你把流程梳理清楚，它就不会出现这个问题。所以这件事最后就是，特别喜欢，就是以系统化的方式去看待所有的事儿。

42:48其实他都他都不会，他都不会太差，他至少不会是一个，呃，他说不能完全不能干的活，大约是个六七，呃，七八十分的活是能干的。

43:33我我说有一个有一件事让我特别受启发，就是就是那个MJ Midjourney上它有一个，嗯，绘画提示词里面有一个指令叫shorten，你可以试试，我不知道你试过没有。Shorten那个指令，那个提示词，如果你你把那那个提示词扔进去，然后斜杠指令shorten，

43:52把提示词扔进去之后，它会告诉你这幅画里面每一个词的权重是多少。啊哈。每一个词。然后你就突然意识到一点，不管是绘画还是提示词，每一个词都影响AI，所以这件事情是可以局部调的。

44:11所以它可以单独打磨的。你试一下shorten，这个非常有用的一个，我们叫做AI绘画的设计的高阶课程里面才讲到的一个特殊指令，这个指令非常有用。

44:23而这个指令就启发到我，我所有的提示词都可以用这个方式来测，我哪怕少一个字对这个提示词的内容有没有影响，最后打磨出一个特别有用的提示词，这件事非常重要。

45:16就是先买卡了。

45:20对对对。好多公司就是，我不管什么样，先把硬件做起来，先把咱们先把卡上上，然后怎么做再说。买了卡发现自己知识完全不准备，然后完了就急在那儿，他又不愿意再额外投入梳理知识，然后这就卡在这儿了，进退不是，停了半年，然后完了之后想办法把它卖出去。

45:37对

45:53就是现在做完所有的东西完了之后买了卡出来，自己行业里面有一堆数据，然后完了之后买了卡出来发现不会用，然后然后又想找这种专业的做RAG的这个老师去给他讲讲看怎么去调，结果讲了一一两次之后，他们发现技术跟技术讲，没有任何人对知识理解，所以就就停在那儿。

46:17买了一堆啊，我我看了，买了一堆现在又急着把它卖出去啊，就好多这种，先先先砸上去，先先要宣称一下，啊自己有这个实力来做这个事儿。

46:48就是你说在培训过程当中吧。

47:07你知道他们干了一件什么事吗？就是做了个什么，做了个公文写作的独立一体机。

47:17装了个，因为因为有一些的材料是本地才能用的，不能用，不能放在公有大模型上。这是个巨好的生意，卖了巨多钱，八万块钱，九万块钱一个，一个独立一体机。

47:34为什么？因为因为政府的相关数据是保密的，不允许放在公有大模型上。

47:41但他又想，想用公文写作来写，我们给他做公文写作调优以后，他们直接本地部署，直接把本地去做，一个部门买一台，你想吧，中国多少部门，这是个巨好的生意。

48:27有，有。嗯，我见过。嗯，我我也见过，好像在山东也有。

48:38太牛逼了。真的落到落到他们那种，千奇百怪的。你知道还有一个奇葩的东西是什么吗？这个东西卖了卖了将近一千两百万。是啥？

48:47AI鼠标。

48:51不是不是不是，AI鼠标不是那种鼠标，是是那种假鼠标，假AI鼠标是什么呢？我做了一个所有AI公司的网站，然后我在鼠标这儿放了一个快捷键，你点击就进到这个网站里面，有各个地方的logo，点进去就能转发过去，它这个鼠标卖一百二，成本二十。

49:11你这你无法想象这个生意模式，我跟你讲真的是，二三线城市，这就是知识差，你知道吗？他说他的鼠标可以一线通向所有的AI。他在这儿设了一个快捷键，他点了快捷键，然后直接把它卖出去一百二一个，他卖二十，他卖二十成本，然后赚一百块钱，然后四处二线城市、三线城市去发。

49:33你听过这种案子吗？神奇的案子，我跟你说。信息差嘛。

49:43你说你在这种情况下，你看那个讯飞的鼠标你就不香了。讯飞的讯飞的鼠标，一个鼠标卖六百卖七百，它里面植入个大模型，还是讯飞一家的。这告诉你，我这儿都免费，而且是上百家，你说你哪个香？这个还卖一百二。

50:29本地化呀。哦，第一，本地化。第二，它Dify还可以接SO嘛，所以有一些内容也不错。所以所以你用这个方式，其实它的灵活，它的开发量会比扣子大一些。但是它的本地化的安全程度，包括很多程度，最后选Dify会比扣子好很多。

50:50我们一般是这样的，我们一般是在扣子上，呃呃呃，先先演练完了，也验证过了，然后跑Dify上去搭，做本地化。

51:31这个美国的服务确实，哎呀，太让我惊讶了，而且太巧了，是本地还能碰到。

51:45几个地方吧，就是PPT、课程制作。就是我用的很多的，其实主要是帮用户打磨那个提示词。有一些提示词就是结构化，确实写得不行的，我们要要要去测嘛，就测完了之后会感受到怎么样，这是一个。然后呢，但有有很多那种AI工具，实际上你看到了好文章，你直接扔进去，它就给你转成PPT了，而且是那种图形化的结构PPT，

52:07所以做得很好嘛。所以呢，我们就会就是用它来做点PPT啊。然后完了之后呢，再就是什么呢？再就是用它去尝试着去搭一些工作流。其实AI在AI学习，如果你简化就两个事儿。

52:24第一个事儿就是提示词，你有没有一套好的提示词方法能够写。第二个就是工作流，你能不能梳理清晰工作流，一步一步推下去、推演下去。这两件事儿学完，基本上你AI就躺平了。所以我们基本上干的就是这两件事儿。就是你说完了这件事情，你说的这个想法，我能不能顺着你这个想法，把你一步一步的操作流程给你拉出来、萃取出来，

52:47然后一步一步做成工作流。还有就是你做这个想法下面，有哪些东西需要大语言模型驱动，这个驱动完了之后，驱动的内容准不准或者好不好，才能推演到下面的这个东西。所以它就是两件事儿。

53:31不是，回头我我可以我可以晚点，我我我找一下，我发给你。

54:04就是Napkin啊。

54:24我我觉得，呃，很难这么来定义。呃，我我觉得在AI落地这个地方，我们有一个专门的课程。当然这个课程就是，我不是说做广告了，就是咱这个课程是我觉得很有价值，是什么价值呢？就是企业落地地图。我举个最简单的例子哈，一个企业它的不同职能部门的数字化程度都不一样，每一个部门都不一样。

54:45物流的、运营的，包括连锁经营店长跟整个的物流派送跟广告分销等等这些东西，它的数字化程度都不一样。那么还有一个不一样，AI工具也不一样。泛化能力，比如说我的泛化能力就生成文。还是我能去直接一套下载海报，还是我能去怎么样，就是降本增效，还是我需要跟IT去研究什么RAG，

55:10去研究研究什么这样私域营销，都不一样。所以这就造成了一个非常大的问题，就是企业当需要，他不是不知道应不应该用AI，他知道，他当然知道用AI肯定好，但问题是他不知道这个对对的钱花在哪儿。所以有很多的时候，你看连锁经营的时候会有一个问题，就是我们会做一个工作坊，大家去真的让各个部门的业务骨干，

55:30各个部门去抓，然后完了去探讨说，我们可能给他们去开一些天眼，让他知道说在他们这些部门里面有什么样的内容，然后在这个部门里面现在目前行业有什么应用，来同，就是同构迁移，让他们去想这东西，然后让他们把自己数字化部门里面欠缺的东西自己写出来。然后完了之后，我们按照这个方式再去找那个痒点或痛点。

55:55我们有有很多时候，你比如说一个连锁企业，那有的连锁企业它里面是社区，它要对社区要做私域运营，有的连锁企业做的是什么呢？做的可能就是广告和分销，包括派送。所以所以这些东西它的它的结构都不一样。太细的这个事儿呢，就就需要去，呃呃，就是让他们自己发现，就做做几种可能会更好。

56:36其实HR部门里面有有有很多东西可以做。本身来说，HR的底层不就是选用育留嘛，然后选选人用人，然后然后留人。其实HR部门最应该做的一件事，就是大企业企业和小企业做的不一样。我觉得大企业做的最多的一件事情，实际上是构建岗位的胜任力，胜任力，这个这个岗位能力画像。

57:03我们举个最简单例子哈，我们前前两天在跟阿里的人在探讨整个这样的一个一个画像。原来没有AI的时候，这个岗位能力画像是什么呢？这个岗位能力画像可能就是你，呃，职位，然后描述、诉求等等这些东西哈。有了画像，他连你这个岗位上面他曾经做过的任何成就拆解下来，然后把那个底层的那个胜任力，

57:28底层的这个整个的岗位胜任力的这个底层逻辑拆解下来。这样的话，容易给他做以后人才重组的一个一个重构。这个也是我现在在陪AI，呃，陪陪一些HR在研究的这么样一个东西，就是怎么给人才打标。最初京东做过一个事儿，三千人的，呃呃，一个一个分子公司，他们打标打了将近五千到六千个标，就觉得很牛了。

57:51现在那个七百人的一个团队，呃，就阿里我们在在一块儿在在研究，七百人的团队他能打打到多少标，他能将近打到一万个标。所以为什么呢？就是当你这个，这个有一个有一个，我回头可以给给你一个这种视觉的分享哈，就是视觉分享可能更直观。

58:09就是这种方式它最后的一个做法是什么？就是把你的人才库可以重构。因为现在HR面临最大的问题，其实招聘这些都是小，就是我们叫做奇技淫巧，对吧？你你你你去你去筛选一下，做招聘，做那个面试，对吧？或者是做营销培训，就是各种各样的那个岗位的这种AI，AI的这种培训加评测，很多，真的很多。

58:35呃，也有很多产品化公司在做。但是从长远的这种发展来看的话，其实更多的实际上是构建一个岗位胜任力的这样的一个OD，就是这样的一个一个职位画像。然后通过这个职位画像，我们去匹配这些人啊，然后完了去做，就是他的career path，他的他的这个职业路径是怎么去做的，

58:56很清晰的去去，就是什么时候拿我们什么时候拿也拿不出来这么一个很清晰的东西。那这个东西有可能会未来作为企业重组或企业构建的一个很核心的东西。

59:26有有有有，可以啊，可以。是有一套完整的方案，就是，呃，最，就是相当于极其节省，就是用Zapier，然后完了之后去做筛选。直接把Zapier，然后做做套自动工作流，直接做做做筛选。从最简单的方式，就是你所有的人员筛进来之后，你把你的用人标签跟那个岗位职责弄完了之后，

59:47大家来收这个简历，收完简历即刻就把你的标签筛选分配，你做初筛。初筛这件事肯定很好做，就是用AI直接把所有的，呃，设一个邮箱，进来进来Zapier就去那个邮箱里面抓那个信息，把它直接标到Google Drive上。Google Drive上，然后给它用那个Google Drive，可以直接接ChatGPT，

1:00:07然后直接把那个，因为每个简历可能长得样子都不一样，把里面的能力变成能力标签，嵌到Excel表里面去，嵌到Google Drive里面Excel表里面去，然后直接把这个Excel表，直接拿你筛选的那个用人标签一筛，然后直接就分流就好了。

1:00:22非常简单。

1:00:55可以啊，留留我留个二维码或者留个邮箱都行。

1:02:13好，谢谢，拜拜。