5月25日，混沌學園成都校區舉辦主題為《AI賦能增長·學練營》的線下培訓課程，吸引60余位創業者到場學習。混沌學園創新領教、AI創新院實戰導師沈攀老師受邀來蓉授課，圍繞AI工具在商業場景中的應用邏輯、實戰方法及企業增長賦能等核心議題展開深度分享，為現場學員帶來一場兼具理論深度與實操價值的知識盛宴。

一、AI本質認知：回歸商業價值的底層邏輯

沈攀老師開篇強調，無論技術如何迭代，企業盈利的本質始終是創造客戶價值，職場薪酬的核心則是解決問題的能力。他指出，AI是工具而非目的，需服務于這兩大核心。“就像衣服突出了人的形象氣質但不能替代人，AI是提升價值與效率的手段，核心仍在于‘人’的能力塑造。”

針對AI的功能邊界，沈老師分析其優勢與局限：AI擅長規模化處理復雜任務、實現個性化服務（如教育普惠、醫療精準化），但存在“幻覺”（虛假信息輸出）、推理迷霧（復雜因果鏈分析薄弱）等問題。

“它是語言大師，而非知識專家，需通過結構化提示詞引導協作。技術越先進，審美和決策能力越關鍵。”

二、人機協作方法論：從語言大師到戰略伙伴

沈攀老師將AI的角色分為三類：助理（明確任務執行）、顧問（復雜問題分析）和教練（目標框架梳理），并根據三類角色，設計了三種不同的提示詞。他表示，提示詞的本質是“與語言大師協作的說明書”。

他提出“背景信息決定輸出質量”，建議企業將業務場景、知識庫與提示詞深度綁定。例如，在戰略規劃中，需輸入行業背景、用戶痛點等結構化信息，才能獲得有價值的分析結論。針對高頻問題，沈攀分享了“追問-點評-迭代”三步法：通過讓AI自我評估答案，再結合多模型交叉驗證，快速優化輸出結果。

沈攀老師設計的提示詞，是他十余年線下咨詢顧問經驗的精華總結，他毫無保留的分享，讓在場的同學如獲至寶，一位創業者激動地表示：“先用顧問式提示詞生成答案，然后用教練式提示詞去點評，針對生成的問題去人工回答、補充信息。再用顧問式提示詞去整合重新生成答案，繼續用教練式提示詞去點評。迭代三次之后，已經遠遠超過了我自己的思考深度！”

三、行業應用場景：從戰略診斷到用戶洞察的實戰案例

拿到沈攀老師提供的提示詞之后，在場的學員在沈老師的指導下，結合各自的行業，進行了AI在業務問題診斷、用戶研究、行業分析的實操。

• 業務問題診斷：通過“業務問題梳理—AI歸類根因—繪制惡性循環圖”流程，幫助企業定位核心矛盾。例如某醫美行業創始人通過AI分析發現，公司多個復雜問題的根因在于“戰略規劃模糊”與“用戶洞察缺失”。

“惡性循環圖工具直接解決了我們公司三個月的扯皮問題。”她說。

• 用戶洞察：利用AI抓取全網用戶聲音（VOC），分析正向/負向聲量。以寵物用品行業和代餐食品行業為例，AI提煉出“空間尺寸”和“飽腹”等核心需求，指導產品迭代方向。

一位電商行業的創業者表示：“過去一周的工作量，現在短時間就能用AI跑通全 流程。”

• 行業分析：借助密塔搜索等工具生成研報，快速獲取市場規模、滲透率、集中度等數據，輔助企業決策。

四、未來趨勢：AI時代的組織能力重構

沈老師指出，AI正推動企業組織能力轉型：

• 崗位職能變化：產品經理需掌握“從創意到落地”的全流程AI工具應用，設計師的核心競爭力轉向審美判斷而非基礎作圖；
• 協作模式升級：企業需建立“AI知識庫+人機分工”體系，減少重復性工作，聚焦創新與決策；
• 戰略思維迭代：從“效率優先”轉向“價值優先”，例如某升降桌企業通過AI重新定義“創造力空間”，從單一產品轉向場景化解決方案。

“AI時代的競爭，本質是‘人類智慧+工具效率’的協同能力競爭。”沈老師總結道，企業與個人需擁抱技術，但不盲目追逐工具，始終以“創造價值”為核心，方能在變革中把握增長機遇。

在學練營的最后，沈攀老師還送給在場同學一個額外的福利，所有回到公司將知識落地的同學，無論是業務問題診斷、用戶洞察還是行業分析，沈老師都會逐一進行點評和批改。

接下來的兩天時間里，沈老師陸續收到幾十份“作業”，他的點評和建議讓同學們直呼超值，“都是精華中的精華”。本次學練營的價值遠超同學們的預期！

本次學練營通過理論講解、案例拆解與現場實操，幫助學員建立AI應用的系統化認知，和AI落地的系統性路徑。