向阳而生，炽热希望
这是怪兽抱抱的第38篇文章
在AI时代，最不重要的就是掌握技术。今天聊一下技术、经验和场景。
现在都说“知识平权”， AI发展到现在，知识很容易弄到，尤其是通用的知识更容易。开始，正因为知识到处都是，大家都能学到，所以光靠知识本身，想脱颖而出就没那么容易了。那啥能让自己更厉害呢？就是经验！
目前有两种人。一种是那些天天和技术打交道的“技术大神”，熟练掌握各种AI工具。另一种就是在各个行业深耕多年，积累丰富经验，但对 AI一窍不通的人。
AI时代从能用的产品到好用的产品，差距不在使用哪个AI工具，或者哪个大模型。大模型这玩意儿，大多人只是把他当百度来用，它搜资料、回答问题确实挺厉害，但是完全不了解你个人的情况，不知道你的客户是啥样的，也不知道你具体遇到啥问题。所以想知道具体问题，就要有在行业里实操多年。
拿电商行业来说，有个花哥，在服装电商摸爬滚打近十年。有一回，花哥接了个订单，报价单上写用高端面料，发货时却收到次品。他一看明细，当场拍板：“这单有问题！”钱没付，货全退。后来一查，果然是供应商偷梁换柱。花哥凭的就是经验，这完全是对数字的敏感和对细节的洞察。这就是带温度的、实实在在的经验，是在具体的场景里，经过实战一点点积累出来的，不是靠网上搜搜、看看书就能得到的。
大模型确实强大，能瞬间列出一堆供应商名单，还能把原材料价格变化曲线画得漂漂亮亮。但它就像冷冰冰的机器人，只能告诉你“是什么”，却无法像人一样，从细微处判断对方是不是在骗你。
那知识和经验到底有啥区别呢？简单来说，知识可以学，可经验得靠做。而且，经验不能速成，得花时间在真实的场景里一点点打磨。如果不花时间、精力、脑力、心力去积累有效经验，光知道一堆知识，遇上现实里的小问题，还是解决不了。
现在是过剩时代，产品多、产能多、信息多、知识也多，会解数学题、提供知识服务、完成任务，这些都不稀奇了。真正重要的是，能不能交付结果。那结果从哪儿来呢？从具体场景的交付来。
第一，“具体”就是个性化。不能把大模型给的回答当成真理，它就像抖音、小红书上的内容一样，只是别人的观点。大模型的回答都是根据一堆规则生成的，它只能尽力给你想要的答案。
第二，“场景”就是真实问题发生的地方，你得亲自去那个环境里，跟真实的人、真实的需求、真实的矛盾打交道。只有这样，你才能知道用户真正想要啥，真正遇到啥障碍。
第三，“交付”就是你得真正把价值给提供出去，真真正正解决了那个具体问题。交付靠的是行动和结果，不是知识或想法。只有结果明确且能衡量，你的价值才能被证明，你的经验才能被验证。
大家现在看重的 AI ，不是看“有没有能力”，而是看“有没有结果”；不是看“你点它做了啥”，而是看“它替你完成了啥”。那有没有AI能做到具体，并且直接在真实的场景，按照流程给到交付结果呢？
有，AI工作流智能体，就是让好的解决方案落地的有效工具，而且学习起来只需要几个月的时间。如果你深度了解业务场景，行业经验的，完全可以把自己的行业经验封装成工作流智能体，进行降本增效。
那如何把自己的行业经验封装成工作流智能体？
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