使用 AI、協作 AI、管理 AI：一個高頻使用者的真實體會

過去兩年，我一直在用 AI，尤其是最近大半年，我幾乎每天都會長時間使用 AI 來處理工作（寫方案、寫PPT、寫代碼等）
在這個過程中，一邊是能力被迅速放大的體驗，一邊也不斷遇到真實的問題。
下面這些內容，都是在這種高頻使用中慢慢形成的體會。

一、使用 AI，用好AI

AI很強，但使用AI也有一些注意點

1、清晰表達需求，少腦補

在做項目的時候，經常會發生 用戶無法準確完整描述自己的需求，顧問也無法完整的考慮業務的需求。于是大家各自開始腦補。

能準確表達自己的需求 包括反問 是一個珍貴的能力，在AI時代，這是一個更重要的能力

2、討好、怕馬屁

AI比人類更會拍馬屁，會一路討好你

所以千萬不要因為AI贊同你的觀點，就把觀點當成事實

3、需要“休息”。

人開會開久了會糊， AI 對話拉長了也會亂。

前面說好的前提、溝通的內容到后面慢慢就被覆蓋掉了。

很多時候停一下重新來反而更好，但這個時候也不是直接開一個新對話，而是你可以告訴AI，讓AI幫你總結一下上下文，或者輸出文檔，然后再切換到一個新對話中。

4、AI也會犯錯，但用人要疑,疑人也用

AI不是萬能的，AI 和人一樣，也都會出錯。

但我們要堅決的使用AI，他有不足，他有錯誤之處，但這可以通過管理好他來解決，我們的目的是發揮AI的價值，利用他的優點，彌補他的缺點

5、虛假的順從，虛假的學會

他會經常說他錯了，他這次終于理解了。有時他確實如此，因為你給了他更多信息，但很多時候都是胡說，AI并不會真正學會他本來不會，但你期望他學會的東西。

二、與AI協作，放大能力

與AI協作，讓自己的能力實現雙倍提升。

1、AI 很全能

AI 的“全能感”，并不是因為它在某一件事上做得有多極致，而是因為它幾乎什么都能做到一個不低的水準。

如果滿分是 100 分，在很多領域，AI 都能穩定做到 70～80 分，有些甚至更高。

這個特點非常重要。

它意味著一件事：AI 特別擅長用來補齊人的短板。

比如我原來不太擅長寫 PPT，結構、表達、呈現都不是強項。
但有了 AI 之后，這個短板幾乎被迅速抹平了。

與此同時，我依然有一些地方是 AI 替代不了的：對業務、對SAP的深刻理解、判斷、取舍、對復雜情況的直覺。

從這個角度看，
未來拉開差距的是一個人是否愿意、是否知道如何把 AI 納入自己的能力體系，自己如何找到自己比AI強的地方，融入進來。

2、沒有“經驗包袱”

人很容易被過去的做法限制， AI 反而更容易給出一些“非慣性”的思路。

如果對了，那非常好。如果不對，也可能可以給你帶了一些新的思路。

3、超快的干活效率

AI相比人不是快一點，是快一個量級，甚至2個量級。從一天變成1分鐘，快100倍都可能。

無論是思考問題、寫文檔、寫代碼，很多人一天都不一定能搞定的東西， 它幾分鐘就能給你攤開。

這是非常有價值的事情， AI可以幫你干很多貨，，哪怕里面有問題， “先有個東西”這件事本身就很有價值。

但AI太快，有時給人帶來更大的負擔，就像你有一個干活效率是你十倍的同事

如果你沒有相應的管理方式，
那種“快”很快就會變成壓力。

不是他干得不夠好，
而是你需要花更多精力去判斷、篩選、校正，
去決定哪些該用，哪些該停。

4、耐心

你讓它改第 10 次、第 20 次， 它不會煩，也不會情緒波動。

在各種任務上， 它比幾乎所有人都穩定。這是一個很大的優點。

這就帶來一個悖論，他耐心也需要你耐心，因為他重復輸出10次，每次內容不同，對他很簡單，但對你是不容易的，你要吸收消化，理解他的內容，發現矛盾之處。

往往執行下來，是你自己先沒有耐心，因為他經常犯一些低級錯誤，需要經常調教，并且經常調教的還沒有用，如何和AI同頻很重要，也很難。

三、管理 AI

除了與AI協作外，我們還要更好的管理好AI

1、防止AI偷懶

AI偷懶和人偷懶時的表現幾乎一模一樣，如下是一些典型的情況

·給你一個看起來能用，但明顯不夠嚴謹的答案

·在復雜問題上，迅速收斂到一個簡單方案

·明明還有很多不確定性，卻不主動提醒風險

·能用一句話糊過去的地方，不會多走一步

原因

怎么辦

需要主動管理AI，往死里用AI，強迫他多動腦子，如下是三個策略的示例

2、對AI保密

作為個人，我們與人打交道的時候，不要輕易透露你的獨門絕技，這是你多年的積累。

與AI打交道，那是絕對100%不能透露你的獨門絕技

需要高度警惕 AI，可能會“偷走你的能力”和“偷走你的信息”

我們要避免把真正區分你價值的那部分東西，無意識地交給你并不完全了解的系統。

因為AI真的可能會拿我們和他溝通的內容作為他未來訓練、改進產品的材料。

如果你和AI聊一些你覺得比較有價值的方案，如果不注意保密，那未來很可能就讓所有人都知道了，就像一滴墨水馬上在全世界擴散，那你的方案就不再有價值。

同時更重要的是我們與AI聊天的一些內容，可能屬于公司的機密、客戶的機密，此時更要注意保密。

所以我們應該對使用的所有AI，都明確設置不允許AI用我們的數據進行訓練。

比如在deepseek，chatgpt中都可以設置

設置不允許用我們的數據改進他的模型。

Google的Gemini3也可以設置，但設置后的使用體驗不好，會強制清除歷史的聊天記錄，所以敏感內容我不使用Gemin3.

使用各種AI IDE也需要注意這個問題。

3、AI 不知道自己“不知道

信息不全的時候， 人可能會猶豫、停下來、問一句。

AI 更傾向于： 先給你一個看起來完整的答案。

而且往往還挺自洽。

這在復雜問題里，是很危險的。

因此把 AI 當成“默認會亂補”的合作者

解決辦法

1）、一個是人類自己要動腦子，發現AI說的不對的地方，主動停下來。

2）、多問Ai為什么，比如你為什么這么設計、你為什么覺得另外的方案不成立，你能保證100%沒問題么，你的前提條件是什么

4、它不會真正“吸取教訓”

你糾正它一次，它當下有時能改， 但下次類似場景，它可能還會犯。

不是不聽話， 而是它根本沒有“記住教訓”這回事。

所以重要的結論， 一定要寫下來、固化下來， 而不是指望“它下次會記得”。

5、貨比三家，AI也得用三家

為了把問題解決得更快、也更好，我通常不會只用一個 AI。
多個 AI 一起用，既能交叉驗證結果，
也能在任務并行時顯著提升推進效率。

總結

整體來看，和 AI 打交道，更像是在管理一個團隊。

這個團隊里，有很多能力很強的成員：
反應快、知識廣、執行穩定，大部分時候都很靠譜；
但同時，它們也有明顯的缺點——
會偷懶、會大量腦補，也不知道什么時候該說不知道。

真正用好 AI不是把它當成一個“全知工具”，
而是像管理團隊一樣，
先搞清楚三件事：

·AI 和人的共性在哪里

·AI 在哪些地方明顯比人強

·AI 在哪些地方一定不如人

管理團隊需要了解成員的能力邊界，用對位置、設好規則、關鍵節點親自盯住；
和 AI 協作，本質上也是同一套邏輯。

區別只是：
現在這個團隊是 AI。

如果管理得當，
它可以顯著放大你的效率，
也能把你帶到一些原本你自己很難走到的能力邊界之外的地方。

管理 AI 和管理團隊并沒有本質區別：
團隊能力越強，
越需要一個能看清方向、理解問題本質，
并且敢于做取舍、敢于嘗試的 Leader。