《今朝AI每日一课 第007期》

《信息不够时，先让AI问你》

前几期我们已经学会了几个很重要的AI工作习惯：

把任务说清楚；

把完成工作需要的信息给够；

把事实、判断和待确认分开；

AI给出重要判断时，还要说明依据。

但真实工作中还有一种情况非常常见：

我知道自己要做什么，但我自己也不知道应该给AI哪些信息。

怎么办？

今天学习一个非常实用的方法：

不要自己拼命猜AI需要什么，直接让AI先问你。

---

一、今日学习

假设你告诉ChatGPT：

帮我分析一下这个销售项目下一步应该怎么推进。

AI当然可以马上回答。

但如果它不知道：

客户是谁；

目前进展到什么阶段；

预算有没有落实；

采购时间是什么；

谁在参与决策；

竞争对手有没有进入；

最近一次沟通发生了什么。

那么它给出的建议很可能只是通用答案。

过去我们学习的方法是：

尽量把关键信息给够。

今天再增加一步。

如果你自己也不知道“什么信息才重要”，可以直接告诉AI：

在开始分析之前，请先向我提问。一次只问最重要的问题，直到你认为已经获得足够的信息，再开始分析。

这时候，人和AI之间的工作方式就发生了变化。

不是：

人一次把所有资料准备好 → AI回答。

而可以变成：

人提出任务 → AI提问 → 人回答 → AI继续追问 → 信息基本完整 → AI开始工作。

---

二、一个AI知识点

AI有一个很有价值、但很多人还没有充分使用的能力：

它不仅可以回答问题，也可以提出问题。

例如你想让ChatGPT帮你准备一次客户拜访，可以直接输入：

明天我要拜访一个客户，希望你帮助我准备这次拜访。

但我不确定需要给你哪些信息。

请先不要制定拜访方案。

请像一个有经验的销售经理一样向我提问。

一次优先问最重要的问题。

等获得足够信息以后，再帮我制定拜访方案。

没有确认的信息不要自行假设。

接下来AI可能会问：

这次拜访最主要的目标是什么？

你回答以后，它可能继续问：

客户目前和今朝是什么合作关系？

再继续：

最近一次沟通客户反馈了什么？

这样一问一答，你其实正在和AI共同完成一项非常重要的工作：

把一个模糊任务逐渐变成一个清楚任务。

---

三、一个今朝业务案例

假设一名今朝销售人员准备拜访一个很久没有采购的老客户。

如果直接告诉ChatGPT：

帮我准备明天的客户拜访。

AI可能会生成：

了解客户需求；

介绍公司产品；

询问采购计划；

做好客户关系维护……

这些都没有错。

但帮助有限。

换一种方式：

明天我要拜访一个半年没有采购的老客户。

我的目标是判断客户采购下降的真正原因，并寻找恢复合作的机会。

我现在不知道还应该给你哪些信息。

请先不要给拜访方案。

请逐步向我提问，帮助我把这次拜访需要的信息准备完整。

AI可能首先问：

这个客户过去主要向今朝采购什么？采购规模怎样？

销售人员回答：

主要采购复印机和耗材，过去一年大约采购30万元。

AI继续问：

半年没有采购以后，这些产品现在从哪里采购？你是否掌握情况？

销售人员：

目前不知道。

这时候，一个非常重要的问题已经被发现了。

明天拜访前真正需要准备的，就不仅是产品资料。

而是：

客户现在的采购到底去了哪里？

这就是AI提问的价值。

有时候一个好问题，比马上给十条建议更有用。

---

四、今日应用

这种方法特别适合：

• 第一次接手一个陌生任务；
• 不知道怎么写提示词；
• 客户拜访准备；
• 销售项目分析；
• 方案制作；
• 招聘面试；
• 工作复盘；
• 新业务研究。

以后不知道怎么问ChatGPT时，不需要花很长时间研究“完美提示词”。

可以直接告诉它：

这是我要完成的任务。我不知道应该给你哪些信息，请先向我提问，信息足够以后再开始工作。

这本身就是一个非常好用的提示词。

---

五、今日练习

今天找一件你准备让ChatGPT帮助完成的真实工作。

不要一次把所有信息都写进去。

直接输入：

我要完成：【填写你的任务】

我希望你帮助我完成这件工作。

但我不确定应该给你哪些信息。

请先不要直接给答案。

请先向我提问。

优先问最影响结果的问题。

我回答以后，你再根据我的答案继续追问。

等信息基本足够以后，再开始完成任务。

没有确认的信息不要自行假设。

然后真正和ChatGPT进行几轮对话。

你会发现：

好的AI协作，不一定从一个完美提示词开始，也可以从一次好的对话开始。

---

六、ChatGPT和Work怎么应用？

这里也可以帮助大家理解ChatGPT和Work的一点区别。

有些任务开始的时候还比较模糊：

信息不完整；

目标还需要确认；

很多问题需要边聊边弄清楚。

这种阶段，很适合先和ChatGPT对话。

通过：

AI提问 → 人回答 → AI继续追问

逐步把任务弄清楚。

等到一项工作已经逐渐明确：

输入资料固定了；

工作步骤清楚了；

判断标准稳定了；

输出结果也明确了。

这时候，就更适合进一步交给Work重复执行。

可以简单理解为：

ChatGPT帮助我们把工作想清楚。

Work帮助我们把已经想清楚的工作持续做下去。

---

七、今朝智能体连接

未来今朝智能体也不应该只是一个“你问一句，它回答一句”的机器人。

真正进入企业工作的智能体，还应该具备一种能力：

发现完成任务的条件不足时，主动向人提出问题。

例如未来销售管理智能体检查一个项目。

发现：

客户需求有记录；

方案已经提交；

但采购时间没有记录。

它不应该自己猜：

“预计下个月采购。”

而应该形成：

待确认：客户预计采购时间是什么？

如果预算状态也不知道：

待确认：预算是否已经落实？

然后把这些问题交给销售人员确认。

于是人和AI之间形成：

AI发现缺口 → AI提出问题 → 人补充事实 → AI继续分析。

这比让AI在资料不足时强行给答案可靠得多。

---

八、今日思考

我们过去学习使用软件，通常都是：

人学习怎么操作软件。

AI带来了一个很大的变化。

我们不仅可以给它指令。

还可以让它反过来问我们：

你真正想解决什么？

还有哪些条件？

这个信息确认了吗？

你希望最后得到什么结果？

所以未来人与AI的关系，不只是：

人给命令，AI执行。

越来越可能是：

人和AI通过不断对话，一起把工作弄清楚。

---

九、给大家的一句话

以后不知道怎样写提示词时，不要卡在那里。

直接告诉ChatGPT：

“我不知道还应该告诉你什么，请先向我提问。”

好的AI协作，不一定从一个完美提示词开始，也可以从一个好问题开始。