作者 | 啵啵
作者 | 客舍卿卿·啵啵
说实话，我之前也经历过类似的尴尬场面。
那时候我在一家咨询公司，负责给某大厂做行业分析，我们组长为了赶时间，直接让ChatGPT生成了一份20页的报告，还信誓旦旦说这玩意写得挺专业的。
结果汇报的时候，客户一个数据分析师直接指出报告里的很多数据都是2020年之前的，而且有些行业趋势分析完全跑偏了现实情况。
那场面真是太尴尬了！我们组长当场就冒冷汗了。
经过这次事件后，我对AI写报告这事有了深刻认识，总结了几点风险：
1、数据更新滞后
AI模型的训练数据大多停留在1-2年前，很多实时数据和最新趋势都无法准确把握。
就拿我们那次翻车经历来说，报告里提到某行业年增长率达到35%，结果客户直接甩出最新数据，实际只有15%，这下可好，直接被打脸！
2、逻辑链条断裂
AI生成的内容往往是东拼西凑，虽然看起来很流畅，但深入分析就会发现逻辑漏洞百出。
我一个做投行的朋友就遇到过，他们领导用AI写了份并购建议书，结果客户一问具体收购后的整合方案，那逻辑完全经不起推敲，差点搞砸几个亿的大单！
3、行业理解表面化
AI对行业的理解基本停留在公开资料层面，很多内部动态和潜规则根本不懂，之前就有个同事用AI写了份某互联网大厂的竞品分析，结果被客户吐槽说这分析水平还不如产品经理周报，简直就是在复制粘贴百度百科！
4、缺乏实操性建议
AI给出的建议往往都是纸上谈兵，缺乏实际落地的可操作性，就像我们组上次做的报告，AI给出的建议是"加大研发投入"、"提升用户体验"，这种空话谁不会说，关键是怎么做才能见效！
那到底该怎么正确使用AI来协助工作，我建议可以这样：
1、用AI做初稿框架
让AI帮你列提纲、做初步资料整理，这样可以节省不少时间，但千万别指望它一次性输出完整报告。
2、人工复核数据
所有数据必须经过人工核实，特别是跟客户相关的核心数据，宁可多花点时间也要确保准确性。
3、补充实战经验
在AI生成的框架基础上，一定要结合自己的实际经验去丰富内容，让报告既有深度又有温度。
4、多方验证
重要报告在提交前最好找几个同事帮忙审核，多双眼睛才能发现更多问题。
AI确实是个好工具，但千万别过度依赖，它更适合做助手而不是主力。
就像我们做报告，与其完全依赖AI冒着翻车风险，不如花点时间自己动手，起码能对得起客户的信任，也对得起自己的职业操守。
大家觉得呢？欢迎在评论区分享你们的AI使用经验~
