## 473｜都说AI时代数据最重要，但哪些数据对AI才有用？

你好，我是快刀青衣，欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

咱们学习圈里，很多同学今年对AI的使用更深入了，也就是更深入到自己的岗位里，或者自己所在的行业领域中。所以今天，我继续来聊聊AI落地这个话题，分享几点自己最新的思考和心得。

在我看来，AI真正要落地，有三个环节是一定避不开的，第一个是场景，也就是把AI用在哪里；第二个是人才，也就是组织里有没有懂AI又懂业务的人。

第三个环节是数据。我这里说的数据，不是硬盘里存的那些流水、日志之类的底层数据，而是那种就算竞争对手和你用的是同一个AI工具，你也能做得更好的“关键数据”。就好比很多老字号饭店，他们能比其他饭店经营得更长久，肯定是在某些环节上有自己的秘诀。

这些关键数据，很多时候其实是沉淀在员工身上的隐性经验。如果不加以提炼，这些经验就只存在于个人脑子里，无法被复用、传承或转化为企业优势。

比如，小红书上流行一种说法，叫“裁员裁到了大动脉”。如果某位员工离职就让公司某条业务受损严重，那说明他的经验并没有被组织所掌握。

如果你是一个团队的管理者，业务的负责人，或者公司老板，你可以想一想，你真的知道负责出纳的同事每天在做什么吗？运营同事呢，做得好的私域运营和做得不好的私域运营，差别到底在哪里？这些长在人身上的隐性知识，如果不及时记录和积累下来，对组织来说就是巨大的经验浪费。

我还记得2024年底，我和罗胖去深圳富士康参观。那里的主管介绍了一位小姑娘，说她手上的货能在全球60多个城市快速过关，效率远超其他人。你说，是老板去读几十本商业书更有用，还是这位姑娘的经验更宝贵？我认为答案显而易见。

如果这些过关经验能被结构化沉淀下来，在今天马上就能搭出一个AI智能体。之后当公司再遇到类似的问题时，AI就能给出应对建议，这对企业来说是真正能落地、能用的智能化能力。

得到公司内部也有很多隐性知识，都存在一个巨长的飞书文档里。我现在在做的一件事是，基于过往沉淀的内容，训练一个AI机器人，让它能更好地回答同事们想要知道的问题。

比如说， 之前有人问“对已故艺术家进行二次创作，存在版权问题吗”，乍一听， 你会觉得这真是个好问题！为什么有人能把梵高的画做成冰箱贴，但很少有人去改陈丹青的画？这里面学问可大了。后来我们的法务负责人就去研究，已故著名艺术家的作品，到底在什么情况下能进行二次创作，这就是法务在业务上的隐性知识。

还有很多看似琐碎的问题，比如 “新人可以找罗老师和花姐要书签名吗”。这事儿听着和业务没关系，但仔细想想，如果新员工因为这个问题在心里纠结三天，花时间和精力内耗，那纯属没必要，工作效率肯定也会变低。

我们公司有好多这样乱七八糟的小问题，这些隐性知识其实就像是给员工， 也是给AI的“新员工手册”。换句话说，今天花时间把知识整理好，就相当于为明天的超级AI打下基础。

很多同学平时会问我，该把什么样的知识放进知识库里。有些企业存了5个T的文档，甚至有 “包浆” 的PPT，让AI去学 习，这其实毫无价值。

我曾经在一个商学院帮老师播放PPT ，发现上一次更新的时间是2003年7月。都20多年了，播放时我手都颤抖，怕把它“弄碎”。

回到企业场景，有多少文档从来没更新过，更新了8版，前7版还不舍得删，都想让AI学习。让AI学习90年代的产品文档有什么用呢？ 这反而会让AI产生 “幻觉”，一个问题只需要一个答案，却给它8个不同年份的答案，这不是浪费AI的算力嘛。

还有一些靠销售特殊关系拿下的大单子这种隐性知识，AI也不可能利 用这种关系去拿单，让AI学习这些也没有价值。但很多企业的批量文 档不经过筛选，自己都不花时间整理，就希望AI一股脑儿全学会，在现在或未来一两年内，这有点太理想化了，自己都不花时间，AI怎么能学会？

所以这是我特别想跟大家强调的，很多时候我们不能把硬盘里存的东西，简单地当作企业知识。

说到这里，我给大家介绍一篇发表于1989年的论文《From Data to Wisdom》，翻译成中文就是从数据到智慧，作者是运筹学专家拉塞尔·艾考夫。拉塞尔把内容分成了数据、信息、知识、智慧4个层次。那么这四者之间的差别到底是什么？

拿我们每个人都很熟悉的外卖单举个例子：

数据，就像外卖小条上的订单序列号、店铺名、菜品、外卖配送距离、配送费、用户评价星级等，这些数据本身是中立的，看不出太多有用信息。

信息，就是你开始用这些数据来得出一些初步的判断。比如你看到配送距离是3.2公里，那你就知道这家店离你不算太远；平均送达时间是30分钟，配送费是3块钱，而别的店要5块，你马上就会觉得这家店更划算一些。

然后是“知识”。这一步你不仅仅是在看单个数据了，而是通过多次体验或者观察，总结出一些规律。比如你发现中午12点点餐，通常要等30分钟，但下午2点以后点，只要20分钟；又或者你试过几次，发现这家店的无糖饮料不好喝，少糖的才合适。这些就是你用数据得出来的经验，它已经不只是信息，而是沉淀下来的“知识”了。

最后是“智慧”。什么意思？就是你不仅有了经验，还能从这些经验中看出机会。比如你研究外卖数据后发现，有一家奶茶品牌订单特别多，那你可能就会考虑要不要去加盟它，甚至在这个区域自己开一个新品牌。这种从数据出发、一路转化成商业判断的过程，就是“智慧”。

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所以在我看来，数据是散乱无意义的记录，信息其实具有上下文和意义，知识是知道如何做，能用经验和策略来提高决策效率；智慧则是你明白为什么要这么做，它更偏向于长期积累形成的决策。这就是为什么竞争对手可能做得没你时间长，是因为创始人有智慧。

好，现在你知道了数据、信息、知识和智慧4者的区别，AI来了之后，它能做些什么？

首先大家可以设想一下，要是挖到一个全国领先的人类专家入职公司，你最希望他了解公司的哪些东西？可能是先认识核心员工，比如研发、技术、运营负责人，了解公司的设备运营数据、熟悉环境等。

这些才是优质的数据，应该放进知识库里，因为它可以让一个不管一个人类员工还是AI员工，非常快速熟悉公司。

而且在今天这个时代，AI让企业里更多有隐性知识积累的人，更快涌现出来。

很多人说沉淀知识、建知识库，实际操作中有很多卡点，比如哪些知识最有用，10个文档该放哪些等。

我现在在做Get笔记这款产品，想到的解决方案是训练一个AI助手，去主动问大家想解决什么问题。比如想解决小红书营销问题，就引导大家沉淀公司最好的小红书文案、竞争对手的数据、喜欢的小红书博主等信息，通过问题和构建的方式降低建知识库的门槛。

我理想中的情况是，当知识库帮大家把所有数据沉淀完之后，能直接搭建两个助手。一个助手负责处理关于这个领域的所有知识，你可以把相关资料扔给它，AI会帮你分析，提炼出可以沉淀为企业知识和经验的内容。

另一个则是帮你生成企业的小红书营销助手。 知识库只是底层基础建设，而这个AI助理可以直接解决问题。你只要 告诉这个助手你想要做什么样的文案，它就能帮你生成。甚至随着AI能力进一步提升，视频制作、数字人等都可以实现自动化提炼。

不过，所有这些强大的AI能力，又回到了最开始的问题，那就是：你对所在行业的扎根有多深？你对业务的理解到底是真正的洞察，还是仅仅是个人想法？你是否在持续不断地思考自己的业务？所以，当AI能力越来越强时，对公司里面的决策者们来说，是一个更高维度的挑战。

好，今天广播就到这里，如果你觉得对你有帮助，欢迎转发到朋友圈，或者分享给更多朋友。明天咱们接着聊AI。

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