核心结论
- 决策式AI比生成式AI更适合商业顾问场景，核心价值在于信息汇聚而非内容发散。 咨询师按时间计费，单位时间产出越多价值越高。AI工具在信息获取和数据分析环节帮助最大，在输出环节（PPT、专业报告）仍有明显局限。
- ChatGPT Code Interpreter是最佳数据分析工具，可直接用自然语言指挥处理几万条数据。 实测效果稳定、图表输出准确，但受限于数据保密性和Token上限。Claude则在长文档分析上表现突出，一次性支持10万token。
- 私域知识库是AI工作流的核心升级方向，dify等工具可低成本构建”第二大脑”。 通用大模型缺乏企业内部和个人非公开信息，通过向量化知识库实现专属问答，但需大量训练调试，短期内无法完美替代人类判断。
各位一定很好奇，我们怎么又好久没发文章了？
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？
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
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
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
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
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：
网站链接：扫码直接用
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
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
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。
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。
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：
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：
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。
Tome和Gamma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：
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。
总结
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：
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！
我刚刚建了一个小群，如果你对于探索AI在企业场景的应用感兴趣，欢迎加入我们的社群进行探讨交流，大家共同建立领先的认知和实践！
常见问题解答
商业顾问最推荐哪些AI工具？
按使用频率排序：ChatGPT（配合插件做搜索、分析、创作）、Perplexity AI（快速商业信息检索）、Notion AI（专业文档写作）、Code Interpreter（数据分析可视化）、Claude（长文档深度分析，支持10万token）。关键不在于工具多少，而在于将AI嵌入日常工作流形成长期复利。
AI工具能替代咨询顾问吗？
短期内不能。AI在信息获取和数据整理环节提效明显，但在分析环节存在局限——通用AI缺乏企业内部知识和业务逻辑，无法产出独特深刻的洞察。在输出环节，咨询级PPT和专业报告的抽象能力仍远超AI水平。AI目前定位是”辅助”而非”替代”，核心思考仍需人类完成。
如何搭建企业级AI知识库？
推荐使用dify等开源工具，通过向量化技术将企业内部资料（内训材料、行业报告、个人笔记等）构建成专属知识库。dify支持本地部署解决数据隐私问题，可用可视化界面无代码构建聊天机器人。但需注意训练和调试过程较费力，短期内无法做到完美，适合从小范围垂直场景开始试点。
