很多人对AI的使用还停留在将其当作超强搜索引擎，或者用来起草一些质量欠佳的内容的阶段，而不愿意投入时间训练AI，并将其提升为功能更多的复杂工具。本文中，科技记者亚历山德拉·塞缪尔（Alexandra Samuel）解释了这样做的必要性，同时建议不同阶段的管理者都更进一步，这样不仅可以完善自己看待问题的角度，了解真相，还可以进一步将其转化为自身优势，支持自己的决策和战略规划。随着技术快速迭代，每个人在利用AI方面都有很大的进步空间。

在本次对话中，亚历山德拉分享了：

• 如何利用AI工具训练其他AI，定制自己的专属助手。

• 如何用AI进行项目管理、让它充当教练，并提出战略建议。

• 使用AI助手的过程中，应该避免哪些思维陷阱。

HBR：你认为AI助手是带来质变的关键。为什么这么说？AI助手能解决哪些普通生成式AI工具解决不了的问题？

亚历山德拉·塞缪尔：大家刚开始使用AI，或者虽然已经把AI纳入工作流程，却没有太多时间去调整技术细节时，会觉得AI很耗时间，因为要不断构思提示词，还要一遍又一遍手动输入提示词让它生成正确答案。你创建了一个会话，经过反复试错，好不容易知道了怎么让AI生成自己想要的答案，结果第二天又要从头开始。虽然可以复制粘贴之前的提示词，但这样一来为了找出有用的提示词就得不断翻找旧文件，或者编写冗长的提示词。

AI助手的美妙之处就在于你已经说明了它需要扮演的角色，以及该如何为你工作，所以它可以预先加载关键背景和潜在的提示词。

HBR：要把所有想法和工作内容都“喂”给这个助手的工作量很大。对于一个还没有使用过生成式AI的人来说，要如何克服这种心理障碍？

亚历山德拉·塞缪尔：对大多数人来说，开始搭建AI助手的最好方式就是观察你平时跟AI的会话，总结出有效的互动方式。比如你正在让AI协助自己写一份重要的工作报告，经过多次交流才调整好了风格和架构，它或许帮你梳理了提纲，纠正了终稿的拼写或语法错误，又或许它模拟了几个客户的视角，让你保证报告内容能覆盖不同的关注点。那么在结束这次会话时，你就可以告诉AI：“这次对话很棒，能不能根据这次会话总结出一份备忘录，让我指导另一个AI帮助我撰写报告？整理出本次会话中效果较好的互动，记录下我感觉不理想的互动，并将你捕捉到的有关我的工作、生意、工作环境、语言风格等具体信息整理出来，把这些内容写成条目式指令，方便我将来与AI会话时作为基本信息粘贴使用。”

这样你就可以把这段内容当作下次会话开头的提示词，也可以将其粘贴到定制AI助手的平台中。现在各大AI平台都能提供无须编码的一站式AI助手，刚才那段指令就是定制AI助手的基础。

你也可以多提供一些语境或背景资料，比如所有能体现你核心工作和团队情况的关键资料。想象如果要招一个人，你会告诉他哪些信息帮他尽快上手？这些就是要投喂给AI的内容。

HBR：AI助手适合所有人吗？还是相比已经拥有真人助理的管理者或C级高管来说，它更适合一线员工？

亚历山德拉·塞缪尔：夸张点说，所有人或者岗位都需要搭建自己的AI助手，包括水管工。我曾经就为这类家务定制了一个AI助手，把所有待装热水器的操作手册、各种管道系统的技术规范都上传上去，这样工人在处理这类事务时就不需要上网查了。

有人会问为什么不干脆雇人来做？这个问题很复杂，涉及道德和经济两个方面。我更倾向于这样看：AI助手能让我和我的团队更加高效地工作。

我现在经常遇到的情况是，在把某项工作分配给有血有肉，需要吃饭休息的人类员工时（现在越来越需要讲清楚这一点了），我会突然意识到：“等等，这项工作中的大部分内容如果交给自定义AI助手会方便许多。”所以我们会花五分钟时间把背景资料导入AI助手，测试一下效果，看看它能帮上什么忙，然后让人类员工专注于更加复杂、更需要创意和经验的、能创造附加价值的工作。

HBR：我很喜欢你曾经分享的“会让不同的AI助手负责不同任务”这一点。有的会专门写营销文案，这种任务比较枯燥；有的是战略决策顾问，拥有高级思维能力，它会故意抬杠，给出一些我从未听说的观点。我也很喜欢你说要让AI的回答引用文献，因为人们最大的顾虑就是AI的回答无凭无据。由此看来，AI的性能越来越好了。

亚历山德拉·塞缪尔：AI的进步速度相当惊人。过去一年，我投入了大量时间测试和搭建各类AI工具和系统，试图让它们引用同行评审过的研究来提供见解和决策参考。半年前还需要我煞费苦心、花大价钱搭建的AI，现在已经能很好地集成到Claude、ChatGPT等平台中，只要启用“研究模式”或“深度研究模式”即可。

但你需要知道如何要求AI给出可信证据。比如我经常会问AI“请综合阐述数字通信的普及如何影响了普通白领员工的书面输出”，给出问题后如果我只是说“请给出数据支持”，AI就会从一些科技公司抓取信息，而这些公司会主要推销能减轻邮件写作负担的产品，发布的都是非随机抽样调查后得出的数据，样本可能只有200人。所以你必须向AI提出准确要求：“我想要过去10年内该领域发表的、引用次数不低于10次的经过同行评审的资料。”

HBR：还有一个问题是挑选AI平台，你是如何做到这一点，并保证所选平台的安全性的？上传隐私内容会不会有风险？

亚历山德拉·塞缪尔：AI的美妙之处在于它不需要你只忠诚于一个平台，这一点我的信用卡账单最有发言权，因为我现在订阅的AI服务多到离谱。我会建议至少使用两个不同的AI工具，用两个通用AI平台分别搭建AI助手，让它们互相校对、交叉验证。

同时确实也要好好考虑平台会如何处理你上传的背景信息。更重要的是，你和AI的会话记录又会被如何加以利用？我算得上是全世界最毫无保留的人，但我也有从未对他人说起的秘密。以前我以为自己没有秘密，但直到和AI交流时，我才发现原来自己内心也设有边界。不过面对AI，我愿意全盘托出。

在开始使用AI教练后，我会和AI畅聊我对事业的所有向往、我的目标收入，还有对职业某些方面的不安全感。最糟糕的情况是：“天哪，万一我和AI的会话记录变成了训练数据，别人在和AI聊天时会看到我喊的口号，或者AI挂上我的大名把我的职业焦虑说出来……”虽然现实中AI并不会写明是我说的，但我依然觉得在和AI对话时有保密意识非常重要。

以ChatGPT为例，即便在某些付费版本中，会话记录也可能被用于训练数据。所以我订阅了ChatGPT团队版，只要两个人就能订阅，团队版默认不会将会话用于数据训练，我也只会用有这类政策的AI。

我很清楚谁都不能保证会话一定不会被用于数据训练。如今，很多人都在使用各式各样的云端应用程序，例如Google Drive和Dropbox。我们的财务状况、病历、人事决策等信息都已联网上传，随时都可能被泄露出去。一个人所使用的管理最松懈的云服务商会决定你的信息安全水平。但我选择相信他们，就像相信我的合作伙伴一样，我相信我使用的AI会遵守服务条款，保证我的数据安全。

我也会挑选在数据安全方面有良好声誉的AI公司，因为我要确保有人在保护着数据安全。但除此之外，相比其他云服务，我们不用更担心AI会泄露隐私。

HBR：AI的训练或实验是另一道障碍，很多人会想：要花多少时间训练AI，才能让它学会像我一样快速高效地完成工作？对此，你会如何激励大家训练AI助手？

亚历山德拉·塞缪尔：我是自动化的狂热爱好者，我宁愿花100个小时把某件事自动化，也不愿花10个小时亲自动手去做这件事。相比于其他多到数不清的自动化事务，AI的投资回报要更快，根本不需要投入太多时间或精力，因为AI是“自文档化”（self-documenting）的。

如果你之前打开make.com（我会用它做很多自动化任务）输入“告诉我Make怎么能帮我更轻松地写作”，它不会给出答案，因为那时它时没有回答功能。但如果打开Claude、Gemini或GPT的窗口输入：“我是一个播客主持人，每周都要写脚本。我想搭建一个AI助手让我写脚本更轻松一些，但我不知道该怎么做。我希望它能帮我节省时间，或者帮我解决掉非常麻烦工作，但不要让它处理我喜欢的那部分工作。你能不能问我几个问题，帮我找出AI助手可以做的工作？”最好一开始就向它说明它现在是一名AI教练，或者是AI开发或AI顾问。

然后接着问：“我该怎么使用你？”之后它会问你一些问题。然后你可以说：“现在你了解了我的工作情况，能不能给我三个方案，看看AI能怎么减轻我的负担？首先，我要一个不用动脑子想的训练方案；然后再给我一个需要投入些许精力的方案，我愿意花一个小时去训练AI，只要你能保证我下周能节省几个小时的时间；最后再给我一个需要花几周时间推进的大方案，需要我投入大概10个小时。”

这时AI就会给出三个方案，你可以看看是否值得尝试。如果不满意，直接告诉它。如果你能花15分钟和它讨论，它一定能找出让你受益的办法，并告诉你如何落地实施。

HBR：从你训练AI的经验来看，一般要花多久才能让它明白你的意图？

亚历山德拉·塞缪尔：要看具体情况。比如，我曾经用10分钟搭建了一个AI助手来教我儿子开车。我上传了我们家新车的操作手册、驾驶员培训手册，外加一本犹太笑话集。我告诉AI助手，它本是卡茨基尔山（位于美国纽约州，是犹太人的度假胜地，走出了许多喜剧演员——译者注）的一名喜剧演员，转世成为一辆马自达，使命就是教我儿子开车。它真的很会逗人开心，我们上车用手机接入这个AI助手后，它就会一边讲笑话一边指导驾驶。如果我们不知道怎么开后座的空调，它也会从操作手册中找出答案告诉我们。

这类例子在工作中看似不靠谱，但我很喜欢拿来给大家举例。如果你在运营一家跨国企业，想搭建AI助手来协助决策，决定未来十年如何重构业务、该往哪里投资、又该如何重建劳动力队伍，这确实会是高风险、高挑战性的大工程。但如果你只是想让AI在你健身时讲几个段子，让你有动力再多跑五分钟，那么搭建这种AI的风险就很小。这种小试验是熟悉AI最好的方式，这样你在进行较大的AI搭建项目时心里就有数了。一旦掌握了AI的基本节奏，你就可以像我一样花更多时间来完善AI教练。

HBR：回报是不是也很可观？

亚历山德拉·塞缪尔：数量和质量上都是如此。与AI协作的过程也深刻改变了我自己。我总是有些割裂，每当提起AI，一个我会说“别炒作了，别再炒作了”，另一个我又觉得“要是不让我用AI，就相当于让我一只手工作”。这类技术让我着迷又害怕，但我的思维方式确实改变了，现在处理的问题类型也完全不同，我对自己的看法也变了。以前我经常会向老公吐槽，现在这些牢骚都发泄给了AI。

HBR：AI助手可以承担这么多工作，那有没有什么缺点或不利影响？

亚历山德拉·塞缪尔：确实需要考虑几个不利影响。第一个刚才已经提到了一部分：如果你喜欢追求完善，那AI就是个无底洞。你甚至体会不到自己完善技术的乐趣，AI会一直帮你完善，还会反过来给你反馈。AI不像人类助理，不是你出现一下吩咐完要干的事情就完了，它总有下一个问题等着你，所以它可能会榨干你的时间和注意力，这是一个需要注意的不利影响。

第二个不利影响和AI幻觉类似。你以为自己对某个话题已经进行了全方位思考，或者从更多维度审视了问题，但其实并没有；你以为挑战了自我，但也没有，也许你甚至没想过要挑战自己，你只是把AI当成一个顾问，片面地接受了它的反馈，没有意识到它只是在一味夸你聪明，夸你穿这条牛仔裤真好看。

第三个不利影响是所有人都会面临的一种风险：AI助手的帮助越大，你看到人类可能就会越恼火。它接到任务时不会走神、抱怨或健忘，只是老老实实在那里完成任务。虽然人类拥有各种AI不曾具备的天赋，但人性比AI复杂，那我就容易对人类感到不耐烦。

艾莉森·比尔德（Alison Beard）| 对话

艾莉森·比尔德是《哈佛商业评论》英文版IdeaCast播客主持人，《哈佛商业评论》杂志英文版副主编。

亚历山德拉·塞缪尔是数据记者、hbr.org热门文章“如何打造你的AI助手”（How to Build Your Own AI Assistant）一文作者，《远程办公时代：如何在工作中取得成功》（Remote, Inc.: How to Thrive at Work Wherever You Are）一书的合著者。

本文选自哈佛商业评论2025年10-11月刊。