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作为商业顾问,我如何利用AI工具提升100%工作效率

站长网2023-07-28 09:06:571

各位一定很好奇,我们怎么好久没发文章了?

其实在过去一个月,我们潜心研究了各种AI技术在个人&企业场景的应用,并亲身加以实践,尝试用AI重塑自己的工作流。目的也非常纯粹:如何利用AI赋能业务增长、给企业降本增效?如何在不懂技术、不写代码的前提下,把AI能力用起来?

为此,我们学习了各路牛人的实战心得、测试了上百个AI工具、研究了各种prompt engineering框架…… 这个过程极其的繁琐,也付出了真金白银。可跑通了流程后,我们部分的工作效率翻了不止一倍,而且是长期复利。

后续我将通过一系列专题文章,为大家分享研究和实践成果。

首先,我们根据A16Z一篇经典的研究报告,将探索框架设定为两个部分:

生成式AI(GenAI):给外部看,耗用户时长。主要集中在信息的发散,即根据一组指令创建新的、原创的内容。这种类型的AI模型能够生成新的、未经人工干预的输出,例如文本、图像或音乐。

决策式AI(SynthAI):给内部用,省自己时间。主要集中在信息的汇聚,即通过综合和分析现有的大量信息,以更简洁、更易于理解的方式呈现出来。这种类型的AI模型能够从大量的数据中提取和总结关键信息,帮助人们更快、更有效地做出决策。

我们作为咨询顾问,业务的场景自然更符合决策式AI。咨询师按照时间计费,单位时间内产出越多,创造的价值就越高 - 怎样在各种琐碎的工作上节约时间、增加效率,就成为了我们的核心痛点。

本篇文章就从我个人的视角出发,介绍下决策类型的工作有哪些业务场景、有什么好用的AI工具,来帮助个人和团队提升工作效率,也算是抛砖引玉。

我会围绕日常工作的三个主要环节来展开 - 这些工具不只适合咨询顾问来用,营销部、战略部、中台部门……只要涉及研究和分析工作,都可以用起来。

1. 输入环节

AI工具在此阶段能够发挥出巨大的作用,帮助我们的大脑高效摄取信息- 这不仅用于项目工作上,日常的学习和知识积累也经常用到。

我们一方面希望自己无所不知,另一方也希望筛选出够深度的信息,而不是一堆垃圾。这件事最耗时间的地方在于人机交互的效率太低。你做不到脑子里想到什么数据,电脑就自动给你显示出来。于是就存在大量手动重复的工作,甚至还有跨职能的沟通,极其浪费时间。

借助搜索工具快速查询信息

Perplexity AI提供了一种新的搜索模式,将ChatGPT和普通搜索结合起来,既有ChatGPT式的问答,又像普通搜索引擎那样列出链接,已经接入最新的GPT4模型。

使用案例:

我在研究微信视频号的发展趋势,想看看些品类在视频号热卖?

注册登录后,用自然语言提问,比如:“微信视频号销售额最高的品类是什么?”

系统给出答案,并提供信息来源的网页有哪些。可以继续在页面追问相关问题,比如“有哪些品牌案例?”

继续优化结果,启动copilot功能,接入GPT4模型细化问题。添加细化的关键词,如“电商”、“直播”等,系统自动调整

安装官方的chrome插件。当搜索结果中出现了一个有价值的参考链接,直接访问页面,插件会自动总结页面内容,并可以基于页面问答更细节的问题。

测试效果:

对于拓宽信息的广度帮助很大,尤其是与行业、商业模式、案例相关,精确度上也是OK的,对于中文的支持也不错。一个比较牛逼的地方是可以给系统设置你自己的profile(有点类似chatgpt最新的功能),AI就会基于你的身份、偏好,给出更加个性化的回答。

网站链接:https://www.perplexity.ai/

你可能不知道,web browsing功能下架了,ChatGPT依然可以联网,还能帮你搜索信息。其实在插件的帮助下,ChatGPT plus版本几乎可以替代大多数信息收集工具了。

使用案例:

我想要update一下关于微信视频号的最新动态

登录plus账号,在插件商店找到webpilot,并在聊天中启用

设定合适的prompt,比如“请给我一些视频号最新资讯,2023年7月之内”

可以直接访问返回的链接,并查看内容简介

当搜索结果中找到了一个有价值的案例,想要继续深挖。那么可以继续提问,比如“爱丽丝服饰这个品牌是如何经营视频号的?”

系统返回案例相关的最新文章,可直接访问

测试效果:

无论是广度和精确度都非常理想,甚至比原来的web browsing功能还好用。能发挥多大价值,全看你prompt engineering的能力。有了GPT4能力加持,你让它基于搜索结果写一篇报告都行!对于中文支持程度也是OK的。

刚开始用,感觉很有意思就简单介绍下:

MindOS并不是简单的信息搜索工具,而是属于一个特别热门的领域:AI agent(代理人)。相当于你可以自己设计一个数字化的员工,为你来完成特定的工作,从简单的数据分析到复杂的决策制定。这个产品是国内的心识宇宙团队打造的,主要面向出海市场,国内也可以随意使用。在producthunt等渠道的用户评价都很高。

MindOS的高级功能很复杂,大家感兴趣就自行研究,此处不展开。我使用最多的是基础功能:在模板里选择industry analyst,然后把要研究的问题描述出来。系统就可以直接生成一份简要的报告给你,包含参考数据源。

网站链接:https://mindos.com/

借助摘要工具进行内容速读和筛选

ChatDOC是一个基于ChatGPT的文件阅读助手,它可以快速提取、定位和总结文档中的信息。用户可以上传研究论文、书籍、手册等,然后向ChatDOC提出任何关于文件的问题,ChatDOC将在几秒钟内提供易于理解的答案,并标注参考信息在文档中的位置,同时还能以合集的形式进行跨文档查询(最多30个)。支持PDF、word等多种格式,可进行OCR识别。

使用案例:

我想从一份蕉下公司的研报中提取其产品研发创新能力的信息

将研报PDF上传到后台,开启对话模式

提问“公司的研发团队在哪些方面具备优势?”

系统给出答案,并指出关键信息来自于文档的哪个段落,点击即可跳转原文

我在一份研报中看到了关于比亚迪的财务数据表格,想进一步挖掘这些数据

将研报PDF上传到后台,开启对话模式

在文档中选中表格,提问“2022年比亚迪的收入增长了百分之几?”

系统根据当前表格数据给出答案

我有十几份新能源汽车行业的报告,想用最短的时间总结当前市场有哪些增长机会点

新建一个项目合集,将报告全部上传进去

在合集页面开始提问“新能源汽车行业有哪些增长的新机会?”

系统会从所有文档中总结答案,并标注原文位置。

测试效果:

其原理并不是AI真的读完了这些文档,而是根据指令匹配向量化的片段。所以,数据、描述类回答结果理想,但不适合进行逻辑推理(单一文档的深挖,比如财报分析,建议用Claude2,下文会讲到)。对于中文支持良好。

网站链接:https://chatdoc.com/

如果你找到了一大堆网页版的“万字长文”、“深度分析”,想从中找到关键信息,那可以利用工具的组合方案来帮你读文章。

Monica:国内强大的产品团队做的出海产品,基于ChatGPT的全能AI助手,可以在所有网站和设备上使用,支持文字总结翻译、机器人对话、文本图像生成。这里我最常用它的chrome插件,可以一键总结当前网页的内容,并进行追问。虽然是面向海外市场,但中文支持优秀,日常文章可以用它。

网站链接:https://monica.im/

Upword:以色列创业公司开发的新产品,给专业的研究人员使用的网页总结工具,也支持PDF文档,这里我最常用chrome插件版。虽然中文不能用,但是英文内容的总结能力非常优秀,一下就能抓住重点。海外文章可以用它。

网站链接:https://www.upword.ai/

ChatGPT:还是与webpilot插件组合,能对文章进行更加深度的分析和逻辑推理,中英文皆可。比如你可以让它站在一个CEO的身份来总结文章的亮点,并延展其它知识。比较惊喜的是,它可以读取微信公众号文章!

如果你想从视频、播客中找信息,那么可以用另一种组合。

Monica:如果安装了chrome插件,你在打开youtube视频的时候,网站上就会自动显示视频亮点总结

bibiGPT:国内技术圈大牛开发的AI学习工具,可以深度总结B站视频和小宇宙播客。将视频链接复制到网站上就可以生成总结、大纲、思维导图等。

网站链接:https://b.jimmylv.cn/

微信公众号可以说是信息质量最高的渠道,各种行业干货,我都习惯从公众号里找。但这也给我们带来了信息过载的负担,比如有不少读者跟我开玩笑:增长黑盒发了新文章,立刻点进去,收藏,就没有然后了。上面提到的网站和PDF应用场景,能否搬到公众号里来,让AI帮我们速读、筛选、归档文章呢?

最近国内有团队做了一个叫会读的产品,打造了一条从速读到精读的渐进式路径,减少信息噪声、算是解决了我在这方面的痛点:

添加小助手(企业微信)

看到万字长文又没时间读,通过聊天窗口转发给小助手

小助手自动回复文章摘要,并可以通过网页继续追问

下载APP,所有转发过的文章原文和摘要会自动备份下来

可以随时归档文章,并添加笔记和标签

借助转录工具进行访谈纪要的整理

我尝试过各种语音转录工具,效果最好的还是科大讯飞旗下的讯飞听见。如果是其它设备录音后交给讯飞听见转文字,价格会比较贵。但是科大讯飞新出了一个星火认知大模型,于是有了一个新功能叫做写作。我通过内测申请拿到了使用资格,便宜又好用。转文字相对精确,还能够一键规整文档,去除语气词等。当完成文字转录后,就可以拿给ChatGPT来整理核心观点了。

使用案例:

我想从专家的访谈中,快速整理出有关消费市场发展趋势的观点

将访谈稿拆分,每段不超过2000字

编辑好prompt,分段复制到对话框,GPT4表现更好

要求ChatGPT分段改写成想要的格式,最后复制出来拼到一起,人工审阅

要求ChatGPT对于全文提炼核心观点,与人工结果交叉验证

测试效果:篇幅越短连续性越强,归纳总结的效果越好。

如果你想更省时间,可以尝试OpenAI的头号竞品Claude。它厉害的地方在于,可以一次性接收10万token,你直接上传一本电子书,都能全文读完不需要做任何拆分!而且完全免费。这样一来,你就可以直接将完整的访谈稿上传,并要求系统从中挖掘洞察、总结观点,甚至是重新写一遍稿件。重要的是,Claude输出的结果不逊色GPT4。

网站链接:

https://www.iflyrec.com/

https://claude.ai/

2. 分析环节

AI对于这个阶段的帮助虽然也很大,但仅适用于部分阶段。原因在于不同的公司、组织、职能的知识体系和业务逻辑千差万别,通用型的AI经常匹配不上。AI也许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项目上,自然也就无法得到独特、深刻的洞察,会有很多正确的废话。

因此,我们不需要追求完美和高度的自动化,只让AI来处理其中一部分耗费时间的工作,最核心的思考还是交给自己的大脑来处理。

借助ChatGPT获得更多的灵感和思路

当我们想要获取更多灵感的时候,比如拓展分析框架、提出核心假设,我们依然可以直接向ChatGPT提问。这对于prompt的要求就更高了,否则答案过于笼统,没什么帮助。Prompt没有万用的模板,而是通过大量学习和实践,不断根据ChatGPT的反馈进行调试优化,这个过程费时费力。

PromptPerfect是一款自动化提示优化工具,专为大型语言模型设计。它可以自动优化提示词,支持多种AI模型如GPT4、ChatGPT等。用户可以自定义优化目标,支持多语言优化,让ChatGPT更听话。

使用案例:

我手里有一份消费者问卷调研的数据,想要让ChatGPT给我提供一些分析框架和研究思路。但我不知道prompt怎么写

用最简单的方式描述问题,比如“我有一份在线问卷调研的数据结果,统计了消费者在某个线上渠道的购物行为和偏好。但我不知道该从哪些方面去分析这些数据,请为我提供一个针对这些数据的分析框架”

可以选择不同的模式,系统会自动生成优化后的提示词和ChatGPT的答案

二次修改和调试,重复上述步骤直到满意

测试效果:

懒得去想prompt的时候,用它的效率很高。当构思出新的prompt,进行调试的环节也能节省不少时间。

网站链接:https://promptperfect.jina.ai/

如果大家对于prompt engineering感兴趣,除了看吴恩达出的官方教学,还推荐一个非常不错的入门视频:https://b23.tv/Xcw8zHV

借助数据工具进行整理和分析

最让人头疼的任务莫过于拿到一份有几万条数据的excel - 不但要清洗格式,还要从中提炼关键洞察,并画成图表。

如果让AI来批量处理数据,那目前测试下来ChatGPT自带的Code Interpreter功能是最好用的。这是一个沙盒化的Python环境,允许用户在聊天界面中执行Python代码。用户可以通过自然语言指挥ChatGPT编程,以完成各种任务,如OCR转换PDF文件、视频剪辑、数学问题解答、数据分析和可视化等。你相当于有了一位私人专属的数据分析师 程序员。

Code Interpreter有各种神奇的用法,大家可以慢慢探索。这里只是举一个实用的场景:

我刚刚收集了几千份消费者调研问卷的数据,想根据数据验证几个市场的趋势,并将核心结论画成图表。但我不会用SPSS,也不会写代码。

在GPT plus设置中开启code interpreter功能,并在聊天中勾选。

上传excel文档,并简单说明数据格式(比如每列数据代表什么)

根据返回结果确认系统是否正确理解了数据

设计prompt并提问,比如“25岁以上/以下的消费者行为模式有什么差异?”

系统会自动生成洞察结果

提取关键信息,让系统自动生成图表

测试效果:

只要数据格式没有问题,且指令清晰,输出结果都是比较让人满意的,很少出现数据错误等问题。但问题在于,首先企业保密数据肯定不允许上传,这个没法解决;其次,对话轮次受到系统限制,文件存储也有时限,必须即时处理。

有的时候我们还要去直接操作excel - 其实最好的办法是等微软官方的AI copliot正式发布。在此之前,我也发现一个小工具Formualbot,可以帮助我们加快excel操作的熟练度。

Formulabot提供了两个版本:

excel插件:能够根据你的自然语言描述,在文档中自动生成一系列公式,执行各种日常任务。比如处理格式、提取特定字符、甚至是文本的情感分析等。

在线版:除了插件的功能外,还提供了一个excel操作百科,你可以问各种excel操作技巧。另外,也有跟code interpreter类似的功能,上传表格自动分析数据,但效果很烂。

测试效果:

适合一些简单的公式,复杂的指令效果不好。就当成救急的工具箱来用,避免被一些小问题卡住。

网站链接:https://formulabot.com/

借助私域知识库打造“第二大脑”

虽然训练大语言模型的数据量已经超乎我们想象,但这并不意味着大模型是全知全能的。它最缺乏的就是企业内部或个人的非公开信息,比如内训资料、个人笔记等。想让ChatGPT吸收我们“私域”的信息,就需要我们把资料都喂给它学习,从而形成一个结构化的知识体系,供我们随时调用。这样在分析难题的时候,就相当于有了一个外挂的“第二大脑”。

这件事难度很高,市面上也没有发现非常成熟的解决方案,定制化开发又很贵。于是,我找到了一些低成本的产品,能够帮助我们解决部分问题。其中比较好用的是dify这个产品:提供可视化、无代码的方式构建基于大型语言模型的应用。我们就用它来构建一个聊天机器人应用,基于我们专属的知识库进行问答。

使用案例:

我收集了所有微信官方提供的视频号运营规范和指导教程。我想形成一个知识库,当运营视频号的过程中遇到难题,或者评估是否违规时,就去找它咨询解决方案。

将资料统一输出成dify支持的格式,上传到后台

设定文本切分规则,并进行数据标注,使得大模型可以顺利读取

链接你的OpenAI API(调用大模型),并设置各种参数,比如选择GPT3.5

设置prompt,给这个机器人立一个人设,规范回答问题的格式

测试成功后,你就可以通过链接访问机器人,并直接向它提问,比如“在视频号直播销售泳装,主播可以穿泳装出镜吗?”

测试效果:

这个过程需要大量的训练和调试,比较费力且无法做到完美,总会有错误。dify比较强大的地方在于它是开源的,可以本地部署,解决一定的数据隐私问题。

网站链接:https://dify.ai/

3. 输出环节

从我的实际体验来看,在这个环节AI能够提供的帮助非常有限。与大众流通的内容不同,咨询师创作的“内容”标准特别严格,单说抽象能力就足够难倒AI了,更别提输出PPT等复杂格式。所以,我一般会有两个选择:

将一个系统性的输出拆分成小模块,让AI只做单一模块的工作。比如AI虽然没法直接给你写完整的proposal,但你可以让它写几百字的background模块、也可让它只做错字的审查和语气的修改(如果所有模块都足够标准化,那是有可能通过自动组装完成系统输出的)

可以制作非客户交付类的、要求较低的内容。其实每个咨询顾问都是一个IP,对外的交流活动、个人名义写的文章等也少不了。那这些营销向的内容素材,是可以用AI来制作的,跟生成式AI一样的逻辑。只需要做到60分-80分,主打就是时间消耗的性价比。

借助创作工具生成文本内容

如果训练得当,ChatGPT作为文字创作还是非常好用的。网上的教程也很多,这里就简单介绍下三个比较实用的技巧:

设定custom instructions:这是plus最新出的功能,通过提供背景资料,让AI更了解你的个性化需求。比如咨询师写的材料与营销文案不同,并不需要情感表达和个人印记,而是注重精简、语气专业严谨。那么你就可以告诉ChatGPT自己是咨询顾问,以后所有生成的内容都不要说废话,直入重点。建议大家参考OpenAI CEO奥特曼本人在使用的instruction:https://twitter.com/sama/status/1682826943312326659

提供上下文:ChatGPT凭空生成的内容,肯定没法满足我们的要求。更好用的方式是帮助我们改写、缩写、总结一段已经有的内容,让它可读性更高。所以,先用大白话讲出核心观点,不要在意文笔,然后丢给ChatGPT进行修改,会减少突然卡住的情况。

生成流程图:借助ChatGPT提供的插件show me diagram,我们可以将自然语言转换成流程图,具象化表达。比如描述一个商业模式、customer journey等。也可以让ChatGPT直接输出Mermaid格式,复制到大部分流程图工具里,都可以生成图像了。不过遇到太复杂的逻辑,输出结果不理想,还不如自己画。

一个更加方便的工具是Notion AI。使用ChatGPT生成内容的最大问题是操作繁琐,还需要科学上网,而且Token数量也有限制。Notion本来就是一个笔记软件 团队协作空间,其云文档的体验已经非常优秀了。Notion AI直接内嵌在文档中,你可以直接在文档页面上进行改写、翻译、总结、续写等各种操作,而且对中文的支持也很好。虽然国内外有很多生成文字内容的工具,但针对专业性写作场景来说,我个人认为Notion AI是最好用的。

本篇文章,就有很大一部分利用了ChatGPT Notion AI来生成、改写。

生成简单的PPT

前面已经提到,咨询级PPT暂时还没法由AI来自动制作。我用的最多的功能,要么是做一下某个页面的图表,要么是ChatGPT帮我梳理一下storyline。不过,如果你要准备一次对外的演讲,或者公司内部简单的汇报,倒是有工具可以帮忙。

TomeGamma都是号称能够自动化制作PPT的工具,你只需要提供一个storyline,就会自动帮你去生成页面。甚至还可以用对话的形式指挥排版、页面内容优化。帅是真的帅,但只能做很基础的架构,各种图表元素也不丰富。因为两者都是注重storytelling而不是系统性框架搭建和分析,反倒适合媒体人、营销部门、企业服务商来用,pitch项目的场景或许比较好用。

总之,PPT生成的工具只能先观望一下了,该用thinkcell咱们还是得用。相信总有一天AI会解放广大PPT男工女工们!

借助ChatGPT辅助沟通

沟通作为咨询顾问最核心的工作,AI能帮忙的地方确实更少,否则我们就真的失业了。但是,利用ChatGPT,我们依然可以提升一些碎片化沟通的效率。

举例来说:

我从linkedin上找到若几十个海外的创业者,想与他们交流专业性话题。但想要提升cold reach的成功率,邀约邮件自然要根据每个人的特点来写。这本来是个特别麻烦的事,但如果我将每个人的profile交给ChatGPT,再设置合理的prompt,它就可以针对每个人写一封针对性的邮件。从效果来看,完全不比人工差。

我想要申请微软的OpenAI创业扶持基金,但要求我必须写一个技术性文档,告诉他们自己开发的AI程序是什么。我不懂编程,就把想实现的功能用大白话告诉ChatGPT,它就自动帮我生成一份技术文档了。看上去写的有模有样,就等申请结果看看能不能过了。

我订阅了一个国外的saas,每年要花几千块。今年用不到了,但忘记取消续费,又给我扣款了。他们并不支持退款政策,所以我让ChatGPT给我想了一套说服策略,几轮沟通过后成功退款。

毕竟人无完人,谁都有考虑不周的时候。在与客户、团队、合作方的沟通中,不妨让AI帮你出出主意。

我通过实践行动,验证了咨询顾问的工作效率和生产力可以通过AI工具来提升:包括但不限于信息获取、数据分析、内容创作、沟通等daily work。

另一方面,AI并不能取代人类的专业知识和判断力,在短期内AI还不至于让顾问们失业。但身价能不能涨,还是跟AI有很大关系的。

这要求我们需要保持平衡,既要利用AI工具做提效,又要依靠人类直觉和洞察力做创新,为客户提供最好的服务,创造更大的商业价值。

虽然我也很期待AI能够帮助我们解决更多的问题,但它们目前只能够打辅助,主角还是我们自己,也不要过度神化AI。最后有几点坑需要注意:

一定要人工审查AI的输出结果:不要100%相信AI,就如同人类不能信任三体人那样。

工作流的重要性大于工具本身:用业务场景的痛点来匹配AI工具,注意力不要放在新奇特的工具上。优化工作流程,效率提升才明显。

敢于尝试和创新:其实大部分AI能力也就只能做到60分。但我们要相信技术的飞跃是很快的,如果对AI有偏见,不去做试错,必然会阻碍我们进步。

组织上的支持少不了:如果团队里只有一个人能够熟练使用AI工具,是不能让企业生产力得到提升的。要形成协作的流程和体系,并加强培训教育。

不要焦虑:等到你业务需要AI帮助的那一天,你自然能学会怎么用。不需要刻意去追风口。

祝愿从事研究分析工作的朋友们能够早日搭建起自己专属的AI工作流,摆脱dirty work的困扰!

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