為什么你的AI總做不好工作？90%的人都犯了這3個錯

最近公司里新來了個實習(xí)生小李。

這孩子干活特別快，交辦的任務(wù)總能按時完成，但就是總有點軸——有時候交代的事情理解得不太對勁，得反復(fù)說明才行。

有一次讓他整理會議紀(jì)要，他愣是把所有我覺得都記成了我認(rèn)為，搞得整份文件文縐縐的。

這讓我想起來辦公室里另一個員工——我們常用的AI助手。

說來也怪，它和小李挺像的：都能快速完成任務(wù)，都需要明確的指令，都有自己擅長的領(lǐng)域和不那么拿手的地方。

只不過一個是有血有肉的人，另一個是由代碼組成的數(shù)字大腦。

以前我總覺得AI就是個工具，像錘子或計算器那樣，拿來就用。

但這兩年用下來發(fā)現(xiàn)，把它們當(dāng)成員工來管理，效率反而更高。

這想法一開始挺別扭的，畢竟誰會對著電腦說話像跟同事交代工作似的？可試著轉(zhuǎn)變思維方式后，確實不一樣了。

記得上個月要準(zhǔn)備行業(yè)分析報告。

以前的做法是直接丟給AI一句寫份智能家居行業(yè)報告，結(jié)果出來的內(nèi)容泛泛而談，還得自己重寫。

這次我改了方式，像是在帶新人：先說明報告用途是給投資人看的，需要包含市場規(guī)模、競爭格局和未來趨勢三部分，還特意強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)要最新、觀點要有依據(jù)。

AI這次的表現(xiàn)就好多了，雖然有些數(shù)據(jù)需要核實，但框架已經(jīng)很可用。

這讓我意識到，用AI和管員工其實是一個道理。

首先得知人善任。

就像不會讓銷售去做財務(wù)，也不會讓寫代碼的AI去做設(shè)計。

現(xiàn)在市面上AI工具這么多，ChatGPT長于文字，Midjourney擅長圖像，每個都有自己的專業(yè)領(lǐng)域。

用它們之前，得先搞清楚各自的強(qiáng)項在哪。

其次是交代工作要清楚。

跟人類員工一樣，模糊的指令得到的結(jié)果往往不盡如人意。

做個漂亮的PPT這種要求，AI做出來的可能跟你想象的差很遠(yuǎn)。

但如果說需要10頁關(guān)于新能源車的PPT，主色調(diào)藍(lán)色，每頁要有數(shù)據(jù)圖表和簡短說明，效果就好得多。

我有個同事更絕，他會先讓AI列個大綱，確認(rèn)無誤后再讓AI根據(jù)大綱完善內(nèi)容，效果出奇地好。

還有就是要不斷嘗試新的AI工具。

技術(shù)更新太快了，去年好用的AI今年可能就落后了。

我們部門現(xiàn)在每個月都會抽時間測試新出的AI工具，看看有沒有更高效的替代方案。

這就像團(tuán)隊建設(shè)，總要不斷引進(jìn)新鮮血液。

當(dāng)然，AI畢竟不是真人。

它不會主動提建議，也沒有情緒波動。

但它確實像個特殊的員工：不會累、不會抱怨、隨時待命。

關(guān)鍵是要找到發(fā)揮它特長的方法。

最近我開始把一些固定流程的工作交給AI，比如數(shù)據(jù)整理、會議記錄、郵件草擬。

省下來的時間可以用來做更需要人腦的事情——戰(zhàn)略思考、創(chuàng)意發(fā)想、人際關(guān)系處理。

這種分工感覺挺合理的，就像團(tuán)隊里來了個能干的助理，把基礎(chǔ)工作接過去后，我就能專注在更有價值的事情上。

窗外的天色暗下來了，辦公室里的AI還在不知疲倦地工作著。

我突然覺得，也許未來的領(lǐng)導(dǎo)者最重要的能力不是自己多能干，而是懂得怎么用好這些數(shù)字員工。

畢竟工具再先進(jìn)，也得有人知道怎么用才行。

這大概就是AI時代的新課題吧——不是尋找更強(qiáng)大的工具，而是成為更聰明的使用者。

就像古時候的伯樂，重要的不是找到千里馬，而是懂得如何發(fā)揮千里馬的能力。