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在业务场景里，使用AI后的体感感知是什么？
在真正解决一些具有行业信息壁垒和know-how壁垒的场景下，信息质量其实并不高。
信息差被打开后，普通人可能会觉得专业不值钱了，认为只需问几个问题就能得到系统性的答案，但实际上要花的钱更多了。
假设以前人和人的认知差距在1到100之间，现在因为信息的集中，差距可能变成1到10万，甚至1到百万、千万之间。
高质量的信息会越来越封闭。
一些能真正影响核心决策的关键信息和数据，基于信息安全的考虑，也会越来越封闭。
以前是人和人之间的经验差距，接下来会变成数据和数据之间的差距。
信息只是数据展现的形式。以前人靠自己的知识库，靠周围接触到的人获取的信息和数据来完成信息的处理和对外的输出。
现在有了大模型之后，数据的采集范围、信息处理的质量和信息输出的效率差距会越来越大。优质的数据未来会变得越来越贵，想拿到数据的代价也会越来越高。
对于企业来说，有意识地采集用户数据（内容消费/购买消费等等），并转化为支撑决策的核心依据，是非常关键的。
脱离信息和数据的决策，容易出现拍脑袋的情况。
技术变革将推动企业完成“流程化-数字化-信息化-数智化”的技术和业务升级。
流程化是管理基础 → 数字化实现数据积累 → 信息化打通数据孤岛 → 数智化释放数据价值。
当然，绝大多数中小企业是很难走完整个历程的，都卡在了第一个环节：【业务流程标准化】上。
实现【业务流程标准化】后，才能降低【业务波动/不稳定性】。
对于个人来说，去做表达、输出和与用户的交互，不断沉淀自己的优质信息库和数据库，这将实现真正意义上的【知识资产和数据资产】，随着时间的积累，一定会产生时间的复利和知识的复利价值。
数据资产会成为拉开差距的核心竞争力。
你开始采集/沉淀数据资产了吗？
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