這段時間最繞不開的話題，就是層出不窮的AI技術。

究竟有多火？連我那不會用手機支付的老爸，也開始在家族群里轉發《DeepSeek的10個提示詞技巧》。

一夜之間，不用AI的人反而成了異類。

抱著好奇的心態，我下載了多款AI工具。可很快發現AI早已爛大街，免費工具功能受限，付費軟件怕踩坑，網上教程看似熱鬧，真正能用在工作里的少之又少。

也難怪周圍一片質疑， 說AI偶爾寫個敷衍領導的報告還行，真要用來做PPT、寫文案、整理數據，就完全抓瞎了。

就像社交平臺刷屏的玩梗熱帖說的：

GPT是不加預算請不起的“留子”，DeepSeek是聰明卻不干活的“工賊”，豆包雖然勤勞但實在不太聰明，而你，在無數個AI應用之間奔忙，卻始終得不到自己想要的答案。

這句調侃看似玩笑，卻道出了 90% 初學者的痛點——以為下載幾個 AI 工具，就是掌握了人工智能，卻忽略了‘會用’和‘用好’之間隔著巨大差距。

在這種時候，總會有少部分善抓機遇的聰明人，不甘心被困于人與數據的鴻溝之中，嘗試利用AI升職加薪、副業變現，還滿世界跑。

他們靠的從來不是盲目跟風，而是拆解需求、組合工具的系統思維。

人與人之間，究竟差在哪里？

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我有個朋友小張，今年全網都是AI的時候，他嗤之以鼻，這玩意吹了2年，也不就是個“人工智障”，一點也不好用。

結果，打臉的來了！

當時，領導突然派了個活，讓他在兩天內做好季度報告，代表部門參加評獎時，他整個人懵住了。

2天？！成千上萬的數據，數百個方案，怎么可能。

在他吐槽期間，他親眼目睹了同事導入數據、處理數據，到做成PPT，整個過程之快，讓他大為震撼。

原本一星期的工作量，AI居然2天就完成了。

震驚之余，他更多的是驚喜，“如果我的AI也這么聽話， 豈不是一天就能交出方案 ？”

然而現實卻給小張潑了桶冷水——當他下載好和同事一樣的工具，信心滿滿地輸入提示詞時，結果生成的內容要么驢唇不對馬嘴，要么全是模板化套話。

同事見他一臉郁悶，笑著說：

“大多數人對于AI的使用，只停留在“能生成”的階段，離“用出價值”還差得遠。

真正節省時間、提高效率的，從來不是因為工具用得多，而是用得準。

你呀，與其在網上瞎折騰，不如跟著專業課程系統學習，絕對會對AI改觀。”

說完還給小張秀了幾招：

比如最最基礎的數據分析。

以前花2天手動逐條清洗、拆分，現在把海量數據投喂給AI，打個小盹兒，它通過自動分析計算，就能得出措施和建議，你做決策就行啦。

在AI文字生成上，很多人存在自己寫不出，AI寫的內容太生硬、理解不了修改需求的困境。

如果你學習并掌握了小竅門，就能讓文案“去AI化”，輕松生成工作周報、財務報告等各種文字材料、以及高情商話術。

以前花三個小時研究基金走勢，有時候還被基金推薦榜牽著鼻子走。

而利用AI能根據歷史數據、財務數據、市場趨勢和其他因素來預測一個公司的未來表現，有理有據選出最值得投資的基金。

你還可以通過人機協作的方式，實時監測上千條新聞動態，篩選有效信息，分析房價走勢和市場行情。

有些人對AI做會議記錄的理解，局限于轉文字、做翻譯一類的簡單功能。

其實，只要你開啟錄音，AI就能標注好不同的發言人，歸納需求，總結待辦事項，分析重點。

當你需要查找某個文件合同中的特定信息時，AI搜索工具還可以實現快速定位，讓你在第一時間獲取所需的信息。

以前覺得AI的做圖能力很抽象，生成的人物有六個手指、表情詭異。實際呢？

簡單學習后，哪怕你沒接觸過PS，建筑設計、服裝設計、海報詳情頁、個人寫真都能完成，絲毫不輸設計大佬。

像寫腳本、P圖、做視頻這些對AI而言灑灑水，完全不在話下。

同事利用在AI課上學到的秘籍，自己做AI自媒體探店賬號，寫腳本、圖片生成、剪輯配音一起搞定，收獲了不少粉絲喜愛，還接到了商單。

小張這才明白，并不是AI工具不好用，而是自己的使用方法不對。也徹底被人機協作的強大所震撼。

自身水平過硬+會使用AI，這樣的人以后才是市場最想要的。

于是他趕緊找同事要了AI課程的學習鏈接，在這里分享給大家！

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這不是“凡爾賽”，更不是玩笑。巨大的機遇，足以改寫人生劇本。

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看到這你可能會想，AI沒什么技術含量，自學或隨便報個班，總能掌握的。

這一點大錯特錯。

就拿我身邊來說，很多朋友花費不少時間精力學AI，但由于網上信息太雜、步驟不夠詳細，出現問題缺乏指導，生成效果總是不盡人意；

也有朋友買了課，上課才發現，老師教的工具國內根本用不了，甚至不是主流工具，而是草臺班子自己搞的。

久而久之，大家都對“用好AI”喪失了信心。

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