业务理解越具体，AI产出越精准

毋庸置疑，模糊需求等于模糊产出！

今天给公司核心团队详细分享AI使用心得，给所有人科普教学Agent如何使用，全球前沿的这些Agent怎么注册、怎么安装，阻碍很大，地域的问题这个大家都懂，姑且不展开。

其实，我发现大家还有一个非常核心的痛点，那就是想不出来怎么和自己的业务结合，以及如何挖掘具体的应用场景。

简单说，就是不知道怎么跟自己的业务想结合起来。

因此对这些新工具，就总是兴致缺缺，往往听别人说Agent很厉害，但总觉得跟自己关系不大。

这个问题的根源，我思考了一下，我觉得一方面是在对业务的理解上，另一方面是在对工具的理解上。

AI场景挖掘和应用的本质，不仅仅是向外探索AI的能力边界，更是向内审视自己业务的价值链。甚至可以说对业务理解的越深，洞察就越透彻

因此，对自己本身的业务是否足够熟悉，每个业务的边界、范围、细节这些是否足够的了然于胸。

这才是关键。

真正会用 AI 的人，往往都先拆业务，

以我们广告公司为例，我们的工作本质上不是一个整体，而是一条价值链。

信息输入、品牌营销需求理解、会议纪要、资料整理、行业案例搜集、脑洞会议、创意发想、方案构思、内容生产、执行跟进、数据复盘、经验SOP沉淀，每一个环节还跟继续拆分。

这些环节里面，哪些地方能被AI替代，哪些地方不能被替代，要足够了然。

先给一个通用的公式。

高频 × 重复 × 耗时 × 有明确标准 × 需要资料处理 = 最适合 AI 介入。

与此同时，我梳理一个业务自检清单，大家可以对照看看。

1. 每天最重复的动作是什么？
2. 哪些事情每次都要从零开始？
3. 哪些环节最消耗时间，但不产生核心判断？
4. 哪些事情过去因为成本太高，所以没有做？
5. 哪些判断依赖大量上下文？
6. 哪些产出有明确格式？
7. 哪些地方经常因为沟通不清导致返工？
8. 哪些经验只存在某个人脑子里？

所以，我们可以发现，真正的差距就在具体业务的建模上。

谁能把自己的业务拆得越细，谁就越知道 AI 可以在哪些地方介入。

谁能把经验表达得越清楚，谁就越容易训练出稳定的 AI 工作流。

谁能把自己的知识、案例、方法、流程沉淀成数据库，谁就越容易把 AI 变成真正的生产力。

所以。我AI场景的挖掘，不仅仅向外研究工具，更要向内拆解业务。