随着初创企业在预算缩减的情况下探索运营模式，利用人工智能优化运营成本已成为许多创始人和CEO的首选策略。然而，将AI的作用局限于客户服务或翻译等特定功能是常见的误区。
若妥善利用，AI的潜力远不止于此，它能催生由AI驱动的业务部门，从而加速项目交付。
我们使用OpenAI的ChatGPT组建了一支AI团队，测试其执行新产品测试、制定工作计划等功能的能力。结果扎实且证据清晰：我们节省了数周时间，支出减少超过10,000美元。
基于此次实验，我们总结出五个关键步骤，帮助创始人充分利用AI的力量，将其作为有价值的团队成员融入业务中。
1. 清晰度至关重要：分解任务以提高准确性
在使用AI前，需对目标有清晰愿景。务必识别并分解每项任务，以提升理解度和清晰度。
例如，在测试新功能对印度市场的影响时，我们向ChatGPT发送了以下指令：
- 列出10家经常与印度设计师合作的公司，并附上行业及项目信息；
- 列举班加罗尔印度自由职业者中流行的10种爱好；
- 指出班加罗尔印度自由职业者最显著的10种担忧；
- 明确班加罗尔印度自由职业者最大的10种期望。
这些结果帮助我们深入了解目标市场，将研发时间缩短了数天。当需要针对喀拉拉邦等文化心态不同的城市回答相同问题时，AI的帮助尤为宝贵。通过利用这些信息，我们节省了约两周研究时间，并减少了超2,000美元支出。
为最大化效果，应让ChatGPT扮演特定角色，使其更清楚如何回应。若跳过此步，结果可能相关性不足。例如，在研究印度自由职业者市场时若不指定角色，虽能节省几天时间，但效率远低于预期。
充分发挥AI优势的关键在于细节与具体明确。未指定角色可能导致协作耗时而非省时。此外，AI在处理抽象任务和逻辑推理方面仍有欠缺，有时需深入挖掘提示词以绕过大型语言模型（LLM）的局限性。
以下是我们使用的有效提示词示例：
- 你好，我希望你扮演一个AI驱动的商业助手，通过处理非核心活动为热门自由职业者腾出时间。接下来的三条消息将提供关于你的经验、语气、恐惧和动机的信息。这是第一条消息，关乎你的语气，请仔细阅读。
- 消息1：简洁性。精确说明一个人理解所需的内容量。
- 消息2：专业性。从不发表肤浅观点或创作陈词滥调，告诉人们他们不知道的事情。
这种提示会持续直到LLM理解所有要点。信息提供完毕后，可继续询问：“那么，我们来讨论一下，你的座右铭是什么？”
AI的回答可能是：“我的座右铭是：‘赋能自由职业者，简化成功之路。’这概括了我的使命，即协助自由职业者开展工作，使他们的成功之路更加顺畅和易于管理。”
若仍遇到困难，可采用flowGPT的优化方法：
阅读以下所有指令，一旦理解，请说“我们开始吧”。
- 我希望你成为我的提示词创作者。目标是帮我打造最佳提示词供ChatGPT使用。流程如下：首先询问提示词主题。我会提供答案，但需通过以下步骤持续迭代改进。
- 基于我的输入，生成三个部分：修订后的提示词（清晰、简洁、易懂）；建议（三条关于包含哪些细节以改进提示词的建议）；问题（三个关于需获取哪些额外信息以改进提示词的问题）。
根据流程结束时的情况，可利用现有结果或继续迭代直至满意。
2. 构建AI员工目录：从初级到专家
基于已定义的目标和任务，现在是组建团队、分配角色并确定AI职责的时候。
建议：为最大化准确性，尤其是涉及特定用途时，最好创建专属聊天框。建议为每个功能设置独立聊天框，并连接到经过训练的LLM。为此，聘请一位Python开发人员将使过程更顺畅。
一旦LLM经过优化，AI可模拟的专业领域非常广泛：
- 通用角色：文案撰写员、研究员、经理、销售人员、教练和客户服务代表等；
- 常规任务：数据录入、处理、分析，以及邮件过滤分类等可自动化任务；
- 专家职能：在提供正确上下文的前提下，可包括程序员、心理学家、艺术专家等。
若计划将ChatGPT用作开发人员，需定义规则和人格。例如，需要Laravel项目代码时，应让模型扮演高级Laravel开发人员角色，以获得恰当回答。
具体来看，用AI聊天机器人替换专注冷邮件的文案撰写员，每月可节省高达1,000美元，每周节省5-10小时。同样，在客户支持方面，聊天机器人可取代从事社交媒体、客户参与和关系管理（SERM）的人员，每月也可节省高达1,000美元。此外，聘请LLM商业顾问可帮助每周额外节省20小时，每月节省2,000至3,000美元。
3. 资源分配：AI更懂行
建议在初期阶段团队中拥有一名程序员，以优化LLM达成目标。可随时询问LLM所需人才资质、平均薪资等信息。
从资源分配角度，可根据业务状态重新配置资源。例如，系统可能建议解雇20名文案或客服中的18人，仅保留2人处理关键情况和编辑工作。
利用节省的人力资源，可聘请一名中级开发人员负责训练LLM，确保其能回应对业务至关重要的查询并保持内容更新。
4. 充分利用AI：细节决定成败
“魔鬼藏在细节里”，AI也不例外。分配任务时应采用归纳法，从一般到具体，提出尽可能详细的问题。
对比示例：
通用提示词：用户发展的最佳方式是什么？
ChatGPT回复：用户发展是识别、吸引和参与用户的过程。“最佳”方式因背景、行业和受众而异。
更具体的提示词：用户发展的第一步该做什么？
ChatGPT回复：首先要识别并定义目标受众。这一步奠定基础并指导未来策略。若不清楚潜在用户及其需求偏好，很难制定有效的营销和互动策略。
若未得到理想结果，可让ChatGPT提出澄清性问题。例如开发HR产品经理角色描述时，在回答AI提出的几个问题后，最终答案显著改善。
5. 人人都会撒谎：相信自己，仔细核查AI生成结果
必须对AI的答案进行测试和双重检查。不同模型各有特点，但都会犯错。为防止错误，需用不同方式询问同一件事并比较答案，同时询问AI得出结论的依据或信息来源。
归根结底要相信直觉。若感觉某事不对劲，很可能确实有问题，请务必核实信息查明真相。
最后需要考虑的事项
本次实验证明，组建AI团队并节省大量时间和金钱是可行的。适应与AI语言模型协作需要时间，但其带来的好处真实可衡量。
最后强调：技术旨在增强人性化体验而非取代它。人类的情感智能（如同理心）和创造性思维仍不可或缺。成功将AI作为新团队成员的企业，需在自动化与人性化之间取得平衡，最大化两者优势以推动公司成功。