AI如何重塑考研机构市场部的工作模式？

AI与人的协同关系生成式AI的人机协同分为3种产品设计模式：Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理），在这3种模式下，人与AI的协作流程也是有所差异。Embedding模式：人类完成大多数工作。Copilot模式：人类和AI协同工作。Agents模式：AI完成大多数工作。Agentic Workflow驱动角色工作流变革使用Multiagent Collaboration的方法，让不同角色的Agent按照根据任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成一件任务。我作为一个产品经理角色，我的诉求很简单，需要完成某一个产品功能设计，这个时候通过Agents拆解成多个独立的任务，然后遵循不同的工作流，最后给我生成一份在大体上符合我期望的输出结果，我再修修改改就能够达到可用的阶段了。所以，我从原子能力层重新思考，面对这个快速变化的时代，我该如何去重塑我自己的工作流，以不变应万变呢？我抽象化拆解了大模型的一些底层能力，例如：翻译、识别、提取、格式化等等，其实所有的一些都会围绕几个词“输入”、“处理”、“输出”、“反馈”。“输入”、“处理”、“输出”、“反馈”构建了我最底层的信息处理逻辑，我把它比作四个齿轮，齿轮之间通过不同的衔接工具逐步推动运转，从需求作为输入、结果作为输出，围绕着信息加速，不断驱动我向前。重塑获取信息的方式搜索引擎作为互联网基础设施，同时也是互联网的入口，对于用户而言，从解决问题出发，搜索引擎和基于大模型的聊天机器人的目标从根本上是一致的。自2022年底ChatGPT发布，其通过问答形式被认为将对传统搜索引擎带来颠覆。

在企业中，AI可以帮助提升工作效率，例如通过自动化系统处理日常任务、生成报告或做出预测。然而，**如果企业过度依赖AI**，可能会导致员工失去主动创新的空间。比如，市场部可能越来越依赖AI来生成广告创意，而不是通过团队讨论和头脑风暴来提出更有创意的方案。企业需要在使用AI的同时，确保员工有足够的空间和时间去培养和发挥自己的创造力。例如，通过设计更多的跨部门合作项目，让不同背景的人一起提出创新的解决方案，而不是完全依赖AI自动生成答案。从企业AI内训的经验来看，在使用AI之前最好有自己的想法和方向，AI在早期作为顾问更合适，作为头脑风暴的助手，后期的复盘，也能找到很多不一样的视角。当然，这里也同样要留意回音壁问题。

在企业中，AI可以帮助提升工作效率，例如通过自动化系统处理日常任务、生成报告或做出预测。然而，如果企业过度依赖AI，可能会导致员工失去主动创新的空间。比如，市场部可能越来越依赖AI来生成广告创意，而不是通过团队讨论和头脑风暴来提出更有创意的方案。企业需要在使用AI的同时，确保员工有足够的空间和时间去培养和发挥自己的创造力。例如，通过设计更多的跨部门合作项目，让不同背景的人一起提出创新的解决方案，而不是完全依赖AI自动生成答案。[heading2]AI效率的优势与创新力的挑战[content]AI的核心优势在于其高效处理复杂数据任务、快速发现规律并生成解决方案。在企业的日常运营中，这些能力显著提升了工作效率。例如，生产制造流程的优化、客户服务的自动化以及财务数据分析的精准化，都让企业能够节省时间和成本，专注于业务增长。然而，随着AI的深入应用，我们需要反思一个关键问题：效率的提升是否无意中抑制了企业的创新潜力？[heading3]案例场景[content]在一家快速发展的科技公司中，AI系统接管了许多日常决策工作，如市场分析、用户行为预测和产品推荐。起初，这为团队减轻了大量重复性的工作负担。然而，随着时间推移，员工逐渐依赖AI生成的“最佳方案”，而不再主动提出新的想法。结果是，团队的自主创新能力逐渐削弱，失去了探索新市场和开发创新产品的动力。这种现象揭示了过度依赖AI的潜在风险：虽然AI能基于数据做出高效的判断，但它缺乏情境理解与直觉性创造。长期依赖AI提供的建议可能导致员工丧失提出突破性想法的勇气和能力，阻碍企业未来的创新发展。