内容来源：2026年3月1日，笔记侠PPE（政经哲）书院主办的“笔记侠第五代企业家团拜会暨PPE COFFEE SPARK咖啡火花”系列活动杭州站。

分享嘉宾：高竞，原天猫市场部、规则部负责人，汰胜学堂创始人。

责编| 贾宁 排版| 沐言

第 9490篇深度好文：8717字 | 17分钟阅读

商业思维

笔记君说：

去年我们谈AI，谈的是“提效”，让原本3小时的报告1小时写完，让原本10个人的活5个人干。

效率当然重要，但如果你只把AI当成一匹更快的马，你可能就错过了它真正的价值：它是一架飞机，能带你去走路、骑马、开车都到不了的地方。

今天我们要聊的，不是怎么用AI帮你省时间，而是怎么用AI帮你做决策、搞创新、破僵局。甚至让你拥有过去根本不可能具备的能力。

我们会讲到具体的“套路”，真实的案例，以及一个核心观点：AI不是工具，它是能力。

无论你是企业主、创业者还是管理者，今天这篇文章都将为你打开一扇窗，让你看到AI如何从帮你"做事更快"，到帮你"做以前做不到的事"。

一、 怎样用好AI？

在当今快速发展的商业环境中，AI正经历着一场深刻的变革。

过去，企业对AI的应用主要集中在提升效率方面，如自动化数据分析、报告撰写等。然而，随着技术的不断进步，我们需要重新审视AI的价值，它不仅是效率的提升工具，更可能为企业带来前所未有的能力变革。

1.AI，从效率转向能力

首先，对AI的应用，大部分公司集中在我们提效，当然效率永远都对。但我们现在要一个思路，它可能在效率之外，更多地给一种我们可能从来都不具备的能力——未来，AI从效率转向能力。

如何理解呢？假如一个人从杭州到北京，走路可能需要三个月；骑马可能一个月就到；如果做一个四匹马拉的马车，可能要比骑马要少两天。

那么，相对于骑马，马车是有效率的提升；相对于走路，骑马绝对是能力的变化；如果我们开辆车去北京，可能需要一整天，相对于马车，也绝对是能力的变化。

如果坐飞机，那就从根本性地解决了摩擦力的问题，算上到萧山机场的时间，到北京4个小时绝对够了。

你看开车要开一整天，人要走三个月。以后AI的应用，可能不再仅仅是效率的提升，很有可能帮我找到一种我们根本看不到的能力。

未来的AI，可能在能力上，是一个很多人用烂的词，它可以帮我们做到我们根本想象不到的事，它不是一匹更快的马，它应该是一架飞机，它处理距离的方式，处理空气摩擦的方式，地面摩擦的方式不一样。

2.使用AI，要用“套路”

我们在日常的经营管理当中使用AI要有一个思路：人工智能知道了全世界所有的知识。那为什么还有很多人怀疑它的能力？

因为他自己在工作当中不太擅长使用AI。比如他用AI去搞一个营销方案，他只会打开豆包，出来的方案水得不得了。

为什么呢？

第一个原因，肯定是AI不够智能化。

未来的AI应该是像那种答题纸，比如我要求AI帮我出一个新品，一下它整个方案就出来了，但我不知道这个技术哪一年能实现。

现在我们无法用好AI的原因，是它有人类所有的知识，但我们不知道该如何调用它。我今天分享的一部分内容，其实就是如何调用全人类的知识。

大家都知道“PDCA”（笔记侠注：PDCA循环管理法是一种经典的管理方法，广泛应用于质量管理、项目管理、流程优化等领域）这个词的含义吧？

我们假设有两个人交流，但两个人都不知道“PDCA”是工作上的流程改进，那这两个人的对话会很复杂。而如果其中有一个人知道PDCA，他就会告诉另一个人PDCA的思路。

同样，今天我们面对AI的时候，我们需要给它框架，教它用PDCA来帮我们分析问题。

我们知道了PDCA模型（计划、执行、检查、改进），也知道PEST（政治、经济、环境、技术）模型，还知道SMART目标管理模型。

现在，我们要让AI给我们写一个方案，要求用PDCA框架写方案，用SMART模型、PEST模型分析市场。用这三个模型的产出就会比不用这三个模型的产出效果要好很多，因为这是行家跟行家在对话。

AI拥有的知识远超世界所有的博物馆、图书馆，达到了人类所有已知的知识。我们需要这种结构化的对话方式来教它，用这种方法帮我们产生结果。

我们这里讲的是通用操作模型，比如麦肯锡的波士顿矩阵，BCG现金流模型，这些商业常识几乎是人人都知道的。但如果我们用各行各业的行话来调用AI，产生的效果就完全不一样。

所以，如果我们想在经营决策当中让AI起到效果，就需要用结构化的方法跟他讲套话，这些套话有的称之为模型，有的称之为框架，有的称之为套路，有的称之为模板。

所以，如果想让AI来辅助我们做决策，我们需要用好这些东西。

3.使用AI，要提供背景

作为企业的经营者、管理者和决策者，在使用AI的时候，需要有一个大致的公司介绍。

AI什么都知道，但是它不知道你的公司人数是多少，公司去年的经营业绩怎么样，净利润多少，公司现在面临着什么样的挑战，进一步准备怎么搞？（除非你是一家信息公开的上市公司）

所以，在信息保密的前提下，把一些不太敏感的重要数据要告诉AI，形成一个公司介绍。

比如，从增长的角度去思考，我会这样跟 AI 描述：我是一家国货美妆公司，年营业额在5亿到20亿之间，主要竞品是橘朵、花西子。

现在我要推出一款新品，目标是2026年实现年销售额5亿，净利润率保持在 9%。我们擅长在抖音、小红书种草，做软广投放，也会和KOL合作，这是我们的基本情况。

如果你前面这些背景都不说，只跟AI讲：“给我做一个美妆新品方案，目标 1.5个亿”。AI就懵了，它根本不知道你是谁、你有什么资源、你的对手是谁。

所以，在不泄密的前提下，一定要把基本背景讲清楚。当然，如果你们公司用的是私有化部署的AI，信息安全和保密程度会高很多。

4.使用AI，要多轮对话

最后要提醒大家的是要多轮对话。

有很多上市公司，现在也在寻求AI能帮助做产品的具体介绍、对产品的具体设置。很多苹果的重要供应商也开始让AI来做辅助。

还有一些大数据公司，虽然当时成立的时候还没AI的概念，这两年也在做大量的AI的应用投入。

所以，作为碳基的人类，要调用硅基的AI来帮助我们作相应的决策。

首先，在使用AI的时候，大家要有一个“提示词工程”的概念。

我们每一次把一个复杂问题提交给AI的时候，都要当作我们在进行一个提示词工程的建设。如果你习惯之后，就可以把提示词当作一个模版。

所以，我们在使用AI的时候，越是复杂的问题，越要注意你向它提出的要求。同时，我也有一个建议，建议大家使用多个AI。

我日常工作中同时使用6-8个AI，其中包括deepseek的官网、腾讯元宝、Kimi、秘塔，还有豆包、gemini、千问等。

也就是同一个问题，复制粘贴给6～8个平台，让他们一起跑。我使用下来的感觉，真的是“士别三日当刮目相看”，一个星期不用，就会发现他又聪明了，效果特别好。

二、案例演示

1.SPECTRA模型

这个模型叫SPECTRA，它有点像我们平时接触的PDCA模型（笔记侠注：一种科学的管理方法和持续改进的工具，广泛应用于质量管理、项目管理、个人发展等领域），是有固定框架的，但特别有意思的是，它不是商用模型，而是专门给AI用的。

它是由以清华大学为首的一群计算机科学家，在建设清华大学人工智能相关项目，以及给DeepSeek做支持的过程中开发出来的，核心用途就是做人工智能相关的研发。

而且我在实际使用过程中发现，这个模型特别好用。我自己服务过很多公司，也陪跑过不少企业。

包括我们老板自己在内，很多人面对“如何开发东南亚市场”这种特别复杂的问题时，都是一脸懵，不知道从哪儿下手。而SPECTRA模型，就是解决这种问题的一个好模型。

这里需要注意一个问题：AI有个很大的问题，它会产生自我幻觉。PDCA对于AI来说，永远不会产生幻觉，但“SPECTRA”它会自己去解释，它会用6个不同的英文单词来作解释。

所以，我们在使用AI时，有一些模型则要把英文全文都给它，避免一些误解。

比如我们有个“MOOE”模型，豆包会把它拆成四个英文单词，Gemini又会拆成另外四个，它会根据自己的理解去瞎想，而PDCA则很准确。

各位在各自的公司的经营上都是专家，你不会像我这样提出比较肤浅的问题。

你自己是个专家，你对AI的下一个追问就会非常专业，你会问得很专业，然后可能它给你更多的答案和启发。

2.战略屋模型

战略屋在全世界已经流传了至少有40年，它的逻辑是把战略拆解为若干个目标，若干个支点，有不同的战场和战役，用这个方法去拆解公司的宏大的战略目标。这个战略目标要在战略中拆解完之后，看上去就非常容易实现。

比如，我去年做到15个亿，26年要干到18个亿，要出两个新品、一个大单品，公司要增长3个亿，整个公司应该怎么做？最终我们会把目标拆解为一级（战场）、二级（战役）、三级（战斗）。

当然，公司的基本情况要标注好。然后，战略屋不适合用来做创新的业务，它适合在老业务上进行迭代，比如刚才的增长业务就适合做战略屋，而高速吹风机这样的创新产品就不适合做战略屋。

3.STP模型和直觉/反直觉模型

第三个是STP模型（ 笔记侠注：由营销学泰斗菲利普·科特勒系统提出，已成为企业制定营销战略的核心方法论），做营销的朋友可能对它比较熟悉。

STP模型有三个关键步骤：一是市场细分；二是目标市场选择：三是市场定位。

首先，我们在提示词中会告诉AI，要求严格按照STP模型进行分析。

当然，对于STP三个词的中文解释不一定完全一致，但要对其提出一些具体的要求，比如基于行业特性（不同行业的特性是不同的，体育行业、大健康行业、电力管理行业，美妆或者国货美妆等）。

用AI来做，相对于人来说快得多，也会好得多。

我们说人有直觉，动物有直觉，但电脑没有直觉。直觉是一个很奇葩的东西，我们在工作中可以频繁要求AI调用直觉。

比如，你的下属写了一份新品营销推广方案，这个方案可能是AI写的，也许是他自己熬夜写的，不管怎么样，你拿到这个方案之后，你可以一边看一边调用AI。

提示词可以这么写：我是某国货美妆行业营销岗位的负责人，工作中面临着新品推广的问题，我下属向我提交了一份推广方案。

现在，我需要你使用直觉思维来检查这份方案的不合理的地方。（你可以不用费脑子，先让AI帮你跑一遍）

大家在使用直觉模型的时候，一定要注意：直 觉思维模型是一个不太科学的心理学专有名词，当你使用的时候，务必把英文原文提供上去，绝对不能省略。

我在实际使用中就发现，加或不加原文，AI的理解是不太一样的，加了原文它才可能正确地理解。

假设我们现在有个女装产品，行业内普遍有三个常规假设：

假设一，不用李佳琦，产品就推广不出去；

假设二，必须在小红书使用KOC（关键顾客群体）矩阵，才能推广；

假设三，定价必须要低。

基于这个服装公司提出的三个行业内常规假设，现在跟AI说：请你扮演一个意见反馈者，严格遵循反直觉思考的逻辑原则，逐条挑战。如果同意这些反对意见，会有什么新的机会？

我们用不同的AI模型，给出的答案其实完全不一样。但如果你把下属的PPT、word、PDF作为附件，AI看的速度特别快（在10秒钟之内，可以把高达上百页的PPT读完，还给出了批注建议）。

这可不是用来糊弄下属的，而是让我们更快地在做经验管理的决策：

下属写的这个产品靠不靠谱？营销方案对不对？预算合不合格？有没有创意？有没有明确的竞争对手？有没有精准击中竞品的软肋？能不能形成差异化的竞争？是亦步亦趋地跟着它走，还是发现了它的盲点？

同样的，当你使用直觉思维模型的时候，需要把英文单词加上去。用AI分析挖掘思考速度更快，当AI给出第一个答案的时候，可能就会引发多轮对话的念头，你会抓住一个点，不断地深化。

需要强调的是，直觉和反直觉逻辑不是企业管理界的东西，企业管理界没人用这个东西。

直觉不是模型，它是心理学的概念，不是一个科学的词，它所谓的直觉，依然是基于海量的数据，去模拟人类的推理方式呈现出来的项目程序。

4.BRIDGE框架

BRIDGE框架在人工智能领域用的比较多。这个框架首先是在商业领域提出来的，同样是六个英文字母的缩写。它主要用来做跨界整合。

咱们先从工作里的挑战说起——我在工作中就碰到一个特别头疼的挑战：干这行时间久了就会发现，大家互相借鉴、互相抄袭，该学的都学完了，不管多大的行业，到最后都逃不过这个样子，很难再有新突破。

那这个时候，review（复盘）就很关键了，复盘不是走形式，是能给我们创新思路的。而创新的核心，就在于把不同领域的理念、技术、元素，跨界放到我们自己的领域里。

比如说我们做体育视频，正常思路就是要么盯着体育领域，要么盯着视频领域找灵感，对吧？但你有没有想过，我们可以去借鉴区块链领域的东西？这就是跨界融合。

而且光融合还不够，这只是第一步。当你把不同领域的元素融合好之后，我还需要你从根本上打破原有框架、重塑逻辑，把这些融合的元素转换成全新的设计，而不是简单堆砌。

我们今天对元气森林已经非常熟悉了，但在8到10年以前，元气森林可是中国饮料界的一大创新。其中很关键的一点是，元气森林是全中国第一个给饮料做全腰封的。

你回想一下，以前的娃哈哈、农夫山泉、可口可乐，全都是半腰封，元气森林是第一个做全腰封的。为什么？因为腰封特别贵，比水还贵。

那元气森林的创新，本质上就是跨界，它的跨界灵感从哪来？很简单，就是直接借鉴了日韩的做法，日韩的饮料早就这么做了，只是中国饮料行业一直没人尝试。

再比如霸王茶姬，大家也很熟悉，它的伯牙绝弦很多人都喝过，觉得它很创新，但它的创新也不是凭空来的，它是从原叶茶冲泡里找的灵感，把原液做成了一个相对新颖的品类。

所以这就是我刚才跟大家说的，我们要求AI不仅要给我们做跨界融合，还要帮我们重塑，一步一步搭建BRIDGE框架，把不同领域的东西，真正变成我们自己的创新。

我为什么建议大家用这个框架？因为人脑做不到脱离上下文去思考，就像我现在让你脱离眼前的场景去想一件事，你根本做不到，因为我们是人，有思维惯性。但机器没有情绪，没有惯性，它可以做到脱离固有上下文，帮我们搭建衔接的桥梁。

所以BRIDGE框架在企业创新领域，作用特别大。除此之外，AI的推理功能也很强大，它整合了人类所有的知识，可以无穷无尽地给我们推导思路。

当然，我们不是说AI能代替我们思考，而是它能启发我们的思考，帮我们想到以前根本想象不到的角度。

5.用AI批改AI

最后还有一个实用功能，就是用AI批改AI，帮我们优化提示词和输出结果。

具体怎么做呢？先简单跟AI介绍一下你公司的基本情况，然后明确给AI定个角色，比如跟它说：“你是我的董事长助理，也是我的CEO助理，同时你还是我们这个行业里非常资深的人。”

大家想想，这句话一讲，AI就明白什么了？它就知道，要重点调用我所在行业（比如美妆行业）的专业知识，不会乱给建议。

再举个例子，如果你是做欧洲奢侈品代理的公司，就跟AI说清楚这一点，这句话一讲，它就知道要调用进出口相关的产品知识、行业规则。

我们都知道AI的知识库特别庞大，而我们要做的，就是通过这种提示，让它精准调用我们小领域的核心知识。

还有一个特别实用的场景，比如我把下属写的报告发给AI，然后明确要求它：

第一，检查报告的逻辑完整性；

第二，核对报告里的数据有没有依据，是不是瞎编的；

第三，判断报告得出的结论是否合理。

大家可以试试，这番操作下来，AI出反馈报告的速度特别快。

下次你们下属给你交报告，你就把这段提示词复制过去，再把报告作为附件上传，AI很快就能帮你审核完，下属只会觉得“我老板看报告也太快了，太厉害了”，大家一定要记下来这个小技巧。

你的下属是不是总爱用“提升、加强、扭转、闭环” 这类词？你就直接问他：到底怎么闭环？

最重要的，还是我们要学会怎么样用框架、策略、套路、模板去调用AI。

而且，如果它第一步的解答你不满意，甚至好几个AI同时给出的答案都不满意，你还可以要求它：你给我的回复，我不甚满意，请按照刚才提的要求重新回复。

你可以永远都说这句话，尤其是做头脑风暴的时候，在回答中，我们会逐渐找到感觉，受到启发。

等你把AI用熟练之后就会发现：老板还是你，只不过你会凭空多出来一批特别能打、成本又极低的“下属”。

尤其是快速找线索、快速解决问题、快速出方案、无休止脑暴创新这些事，它们反应速度极快，效率超高。你用AI去优化、修改下属的工作，等于白捡了一个免费得力助手。

当然，最后要提醒的是，上传资料的时候要注意保密。

三、 AI不是工具，它是能力

未来，AI会用智能体结合工作流的方式辅助我们决策，工作流都是智能体在执行，AI会直接帮我们做出决策。AI会推演出整套方案、流程，你只需按下一个同意键。

你不用担心，你知道的它全知道，你不知道的它也知道，它全给你规划好，直接给你拿个方案：

比如，柬埔寨不要去，要去就通过越南的20个代理商间接去柬埔寨。它连这样的方案都可以搞，因为别人已经告诉它了，只是你不知道而已。

未来的AI，应该会脱离今天所谓的辅助决策，未来的AI应该会把辅助两个字去掉。它会帮我们决策，只由我们来做审批。

未来的AI，会给出一次次精准、正确的洞察。它能帮我们分析仓储物流、人员招聘等各个环节，甚至直接判断出：公司多了六个人。

在大数据时代，我们以前只能靠数据大概看出问题，但具体是哪六个人，我们不知道。而未来的AI不一样，它有数据、有证据、有结论。

你只要有一个大致方向，AI就能直接告诉你：

公司多了哪六个人、问题出在哪、下一步该怎么调整——该解雇的解雇、该换岗的换岗、该轮岗的轮岗，整套方案都给你做好。你只需要输入想法，点一下确认，就能批准执行。

未来AI会帮你做内外部洞察，帮你发现机会，相当于给你配了一个专属VIP智囊。而且这些事在很多场景里落地起来并没有那么复杂。

最后我想提醒大家：你在公司里级别越高、地位越高，越要有觉悟。因为地位越高，也越容易脱离一线。

AI和Excel、PPT、Outlook完全不是一回事。那些只是提效工具，是用来提升效率的。

但AI不是工具，它是能力。作为老板，一定要高频使用AI。

AI的未来，绝不只是提升效率，它本身就是一种核心竞争力。老板决定了整个公司的生死和发展，所以最需要赋能的是老板。

所以说，如果这些已经被提炼出来的、里程碑式的方法论，你直接拿来用，去解决你专业领域里的问题，会特别高效。这其实就是利用今天AI建设过程中那些成熟的方法论，来给我们自己的商业赋能。

我举个简单的例子，我经常给其他公司做基层团队管理培训，有很多30来岁的年轻主管，都会问我一个问题：“老师，辅导员工太难了，我根本没法说服他们。”

我就跟他们讲，人类的大脑其实很容易被说服，关键是用对方法，容易被隐喻、借喻、比喻和类比这些方式说服，这些不同的修饰手法里，类比尤其好用，能快速让人懂得核心道理。

比如毛主席在决定出兵援朝的时候，就用了一个特别经典的类比：“打得一拳开，免得百拳来”。就这十个字，把极其复杂的战略决策道理，讲得明明白白、精炼至极，换成别的方式，很难做到这么透彻。

这些管理者听完都会说：“行，老师，我懂了，道理我都明白。”但问题来了，道理懂了，真正面对员工时，怎么用类比去说服他们？大家都会觉得特别困难，无从下手。

我就跟他们分享我的方法：我今天没提前准备，就写了一段很长的提示词，核心就是——每次要跟别人沟通、博弈之前，先问大模型：“我要用类比的方法说服一个人，请给我一段话术。”

没想到大模型瞬间就写出来了，你打开电脑照着跟那个人说就行，他根本不知道你是提前准备好的，更不知道你用了AI。而且你只要找对那个人熟悉的领域，他就特别容易被说服。

这里有个关键：要提升类比的有效性，你得先知道那个人喜欢什么。

比如，要是他是瑜伽爱好者，你跟他讲任何道理，类比都要围绕瑜伽来；他喜欢冲浪，就用冲浪的例子；要是他是福建人、还特别爱美食，那你就盯着福建美食来做类比。

你直接跟大模型说：“这个人是福建籍的美食爱好者，我想在营销方案上说服他，请给我一套说服策略，全程用福建美食做类比。”

大模型就会给你一套完全贴合的策略，全是用福建的特色美食做类比，你拿着这套话术去跟他说，他一听就容易接受。

为什么呢？因为人都喜欢在自己熟悉的领域里思考。

如果客户从来没玩过冲浪，你跟他讲冲浪的类比，他还得先花时间理解冲浪是什么，根本没法专注听你的道理；

就像我们中国人大多不懂板球规则，我要是用板球来做类比，你们听着肯定越听越懵，但用棒球、篮球、足球就不一样，大家都熟悉，一下就能懂。

我讲这个案例，核心就是想告诉大家：我们利用大模型，正好可以借助它模拟人类认知的这个特点，用大模型熟悉的类比逻辑，结合对方熟悉的领域，就能轻松解决说服难的问题。

结语

AI知道全世界所有的知识，却不知道你的公司有多少人、你的对手是谁、你的现金流紧不紧。所以，能不能用好AI，不取决于它有多聪明，而取决于你会不会“提问”。

你给它的框架越清晰，它给你的答案越惊艳；你给它的背景越具体，它给你的方案越落地。

当你能用一套结构化的“套路”，调用全人类的知识帮你思考时，你就不是一个人在战斗。

更重要的是，AI正在改变决策的本质。作为企业的掌舵人，最需要AI赋能的是你。因为你的认知边界，就是企业的成长边界。

我们深嵌于一个政治、经济、科技、哲学都在经历持续变革和深刻重塑的复杂社会与商业系统之中。

真正的挑战是：我们的认知框架、组织形态和行动工具，还停留在“前AI时代”。

在前所未有的复杂系统性变革中，我们需要的是理解世界底层的“元能力”。

面向AI新时代，笔记侠PPE（哲学、政治学与经济学）课程，正是为理解这样的复杂系统而生：理解国际贸易与经济政策、理解国际政治与治理模式、理解全球技术与科技范式、理解AI哲学和科技经济、理解文明进程与哲学意义。

这是第五代企业家应有的一套“操作系统”。

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