一个在一线做外贸、带团队、研究 AI 效率的管理者，记录她这一年多和 AI "共生"的真实经历。
这篇文章我不想再科普"ChatGPT 是什么""Gemini 是什么"，只想老老实实记录一件事：我这个普通人，最近到底用 AI 干了哪些事，以及用着用着，想法是怎么一点点变的。
我开始用 AI，是因为"太神奇了"
我真正接触 AI 是在 2023 年初，OpenAI 的 ChatGPT-4 上线、用户激增那阵子。
一开始真的觉得神奇——问什么问题，它都能秒出答案。当时圈子里有人开玩笑：咱也是有助理的人了。
随后越来越多的 AI agent冒出来，带着新鲜感和好奇，我开始了和 AI 的神奇之旅。
那段时间它在我眼里简直是个万能选手：
歌唱家——我用它做了周会上放的背景音乐，还写了我们的"团队之歌"；
画家——能勾勒出我说不清、画不出的各种图案；
设计师——轻松换背景、修颜、换衣服，竟然毫无违和感;
市场专家——做市场调研那一瞬间，它 2 分钟替我干完了过去要 3 小时的活，让我第一次真切看到了"效率革命";
于是 AI 顺理成章变成了我的助理和百科全书。有任何问题，第一反应就是：问 AI。
后来我去听了一场 AI 主题的演讲，每个人都有自己的见解。那一刻我突然意识到，AI 的发展势不可挡。未来真正有竞争力的人，不一定是最懂知识的人，而是最会使用工具、驾驭工具、借助工具去解决问题的人。
接下来我更高频、也更依赖地使用 AI，把它深深扎进外贸的每一个环节。
刚开始就是当工具：给角色、定任务、下指令、出结果。
产品参数翻译、写客户开发信、优化语言表达、检索数据、公司背调、市场调研报告、社媒文案、视频脚本……一大堆事都丢给它。
但用着用着，我发现自己"变懒"了
本来自己能动动手的事，也要丢给 AI。
也越来越不自信——总觉得自己的东西不够完美，非要让 AI 再优化、再处理一遍。
而且随着使用频率越来越高，我还发现它的逻辑混乱越来越明显，前后矛盾越来越多。你问同一个问题，换个问法，答案能完全不一样；同一个问题丢给不同的 AI，方向和思路也各不相同。
这也逼着我开始用更多的推理型 AI。
而它对我的要求反而更高了：不同的提问方式，结果天差地别。
以前我可能直接说"帮我写一封开发信"，培训过的 AI 知道你是谁，会自动生成几个版本——但那样得到的东西往往太普遍。
我后来改了个习惯：把客户是谁、需求情况、产品、沟通背景，再加上我的目的，一起告诉它。然后让它按这个顺序走——
分析客户 → 判断沟通策略 → 再写内容。
我慢慢琢磨出一个道理：AI 写得好不好，很多时候不是 AI 的问题，而是你给它的信息够不够。
我常用的几个维度
1. 客户背调：让 AI 互相"对账"
比如我用 Perplexity查目标市场国家最新的进出口政策、政府公开数据，再拿 ChatGPT 写的市场分析报告，反过来倒推数据的真实性。这个工具我挺喜欢的一点：它的每份数据都会告诉你来源在哪。这能帮我们降低一些胡编乱造的概率。
碰到要琢磨的事，我也会用 deepseek、ChatGPT ，workbuddy的推理类模型一起捋。几个 AI 交叉看，往往能看到我不曾关注的盲点和市场机遇。
2. 客户案例复盘：把"丢单"交给 AI 分析
这个我强烈建议大家都做。
我会把丢单的客户聊天记录丢给 AI，它能一口气全读完，没有主观色彩地指出：客户的说这句话的潜台词是什么，需求点在哪、焦虑的是什么、需求的意愿中高低，我有哪些点没抓住，再给一版优化跟进建议。
做完这个动作，你会看清自己很多"丢单的点"。知道问题在哪，才能把沟通和服务真正优化起来。
这对销售尤其值钱。因为过去只能看结果，现在 AI 能帮我们看过程。
3. 客户开发：从"写邮件"到"搭系统"
客户开发这块，我用过 ChatGPT、deepseek，也用 WorkBuddy这类把 GPT 和 Codex 融在一起的界面，很容易升级到"项目式"。
我用 Codex 搭过一些工作流，比如 Google 自动开发客户系统——能自动挖掘 Google Map 上的潜在客户。你输入国家和产品关键词，它就自动吐出客户信息、地址、联系方式。
Codex 也很能挖客户，但前提是你要给到具体指令。想免费又精准，就得把公司背景、产品信息HSCODE、目标客户群体、信息表要求喂足，它会按你的要求生成一份客户信息表与历史海关数据，还顺手做好了 ABCD 等级分类。
现在市面上已经打通了海关数据，AI 智能体也上线了，我线下体验过几款，着实效率提升不少——可以 24 小时按用户画像找客户、发开发信。
4.我用 AI 做市场调研
这是我认为 AI 非常有价值的一项功能。
以前做市场调研，路径是：Google 搜索 → 打开网页 → 翻译 → Excel 整理 → 对比 → 写报告。现在我会让 AI 直接进到这个过程里。有数据支撑的告诉我：市场有多大？目标客户画像是什么？进口商名录？历届参展商名录？竞争对手是谁？竞品价格是多少？准入市场建议？客户沟通习惯？进口清关政策？
这时候 AI 的价值，就从"搜索工具"变成了"研究助手"。
5.我用 AI 做培训
以前给新人培训，要自己写资料、做案例、出测试题、再批改。
现在很多环节都能让 AI 进来了。比如：
"根据我们的产品，设计一个新人 90天培训计划。"
接着："针对第二天的产品知识，出 10 道测试题。"
再接着："模拟一个巴西客户，和新人来一轮 WhatsApp 谈判。"
AI 甚至能扮演客户，让新人练开发、报价、处理异议、谈判、跟进。
这一点对外贸团队太实用了——AI 可以是一个随时在线的"陪练"。
6.我也开始用 AI 做图片、视频和社媒
以前做一个产品宣传内容，流程是：设计师 → 文案 → 视频 → 反复改。
现在 AI 能参与图片、海报、产品场景、视频、Reels、Instagram 文案、Facebook 内容、产品宣传资料。
尤其是那些原本要专业设计能力的事，普通业务员现在也能先做出一个 80 分的版本。
这不意味着设计师不需要了。而是：AI 把"不会做"的门槛降下来了。
用了这么久，我想分享的几个认识
1. AI 不是搜索引擎。
搜索引擎解决的是：我不知道答案在哪。 AI 解决的是：我不知道该怎么思考这个问题。 这两件事完全不一样。
2. AI 不是替代你的能力，是在放大你的能力。
一个连客户是谁都不清楚的人，用 AI 可能只是更快地生成一封垃圾开发信。 一个真正懂客户的人，用 AI 以后能同时盘几十个客户。所以：AI 的上限，很多时候取决于使用它的人。
3. 别沉迷"万能 Prompt"。
网上天天有人晒神级提示词。我越来越觉得，重要的不是 Prompt，而是任务拆解能力。
你能不能把一个复杂活拆成：目标 → 信息 → 分析 → 判断 → 执行 → 检查。这比你会写 500 字 Prompt 有用得多。
我对工具的理解，也变了
以前我总问：哪个 AI 最好？
现在我更愿意问：这件事最适合哪个 AI？
• ChatGPT：适合综合分析、写作、数据、研究、搭工作流
• Claude：适合长文档、复杂分析、代码，写报告
• Codex：适合初代码，工作流
• Workbuddy：适合文件处理，自动化任务
• Gemini：适合 Google 生态和多模态
• Perplexity：适合搜索和研究,做背调
• Midjourney / Nano Banana：适合视觉创作
• Runway / Veo / Kling：适合视频
• n8n / Make：适合自动化
所以，未来不是"一个 AI 打天下"，而是多个 AI 组成一套工作系统。
但有个建议很重要：别为了 AI 而 AI
不要每天只研究：今天又出了什么 AI？哪个模型又更新了？谁的排行榜第一？
这些可以关注，但不能成为工作核心。
真正该问的是：
我的工作里，哪个环节最浪费时间？ 然后——能不能让 AI 做？ 如果可以——怎么让 AI 做得更好？ 再进一步——能不能自动化？ 再进一步——能不能让 AI 自己完成？
这才是我理解的，AI 真正的价值。
从"使用 AI"到"让 AI 工作"
我现在越来越觉得，AI 正在经历一个很明显的变化。
以前：人使用 AI。
后来：人和 AI 一起工作。
未来：人管理 AI 完成工作。
也就是说，以前我们问："ChatGPT 能不能帮我写封邮件？" 以后我们可能会问："能不能让 AI 负责我的第一轮客户开发？"
这两句话之间，其实隔着一个巨大的时代变化。
周末陪孩子参加一个AI论坛，某大学知名教授提议，使用AI的过程中，我们都要逼思路。把思路逼出来，它让你的大脑变轻；把答案喂给你，它让你的大脑变重。不管什么时候，我们都要培养我们的批判性思维，让AI做好陪练，而不是代替我们。
最后
我现在还不敢说自己真"懂 AI"。因为它变化得太快了。
但有一点我越来越确定：
AI 不会首先淘汰那些不会用某个工具的人。真正容易被淘汰的，是拒绝改变工作方式的人。
而真正能从 AI 身上拿到巨大收益的人，也不一定是最懂技术的。可能只是那些愿意每天问自己一句——
"这件事，能不能让 AI 先帮我做？"
然后不断去试的人。
这可能就是我目前对 AI，最简单、也最真实的认识。
点击上方蓝字·关注更多精彩！