1. 利用人工智能解决工厂声称无法修复的问题
Physical Phones 创始人兼 CEO Catherine Goetze 借助 ChatGPT 解决了制造商判定为“无法修复”的蓝牙故障，成功获得改进产品的技术方案。
人们普遍存在一种误解，认为你需要50种不同的工具。我们通常只使用一两种，但我们非常擅长使用它们。
2. 构建在你睡觉时也能运营业务的智能体
Supreme Ecom 的 AC Hampton 利用 AI 智能体全天候处理广告投放、邮件回复及问题标记。以往需5-7天搭建的 Shopify 店铺，如今仅需30分钟。但他强调，懂得何时停止机器与掌握运行技巧同等重要。
“AI 无法感受情感。而营销中唯一要做的事情就是传递情感。痛点、欲望、真实的情感——这些是无法编造的。这就是我不让 AI 介入的地方。”
3. 将你的数据转化为大规模下的个性化连接
Figs 联合创始人兼 CEO Trina Spear 将 AI 视为连接公司多年积累的医疗数据库与个体护士的桥梁。
“如何在大规模下建立个性化连接？如果没有数据，你就无法在最高水平上利用 AI。我们拥有全球最大的医疗保健数据库之一——这一切都亟待更好地连接起来。”
4. 让怀疑精神磨练你的策略
Therabody 的 Jason Wersland 博士曾亲手通过复杂电子表格处理数千种组合来制定早期恢复方案。他曾质疑 AI 能否复刻这一过程，直到亲眼见证其一键完成的效率。
"当我看到它仅仅在按下回车键的瞬间就能做到这些——等等，太惊人了。"
如今，Therabody 推出“口袋里的 J 博士”服务，通过应用为每月50万用户提供规模化且个性化的恢复指导。
5. 当它违背物理定律时使用它，而不是取代工艺
Lore 的 Melanie Bender 仅将生成式 AI 用于创建物理拍摄无法实现的创意简报，品牌始终坚持以人为核心。
"我希望绝大多数由 Lore 推向世界的作品都由人的思维和双手创造。那里有出色的摄影师、摄像师和道具造型师。我希望我们能成为支持他们的一部分。"
6. 让 AI 重写你的周一早晨
Sean Reyes 通过向 Claude 投喂超200篇个人博客文章，训练出符合品牌调性的内容生成能力。而 Notebook LM 则彻底改变了他的工作流：输入季度分析、YouTube 及 Meta 表现数据后，几分钟内即可生成可视化报告。
"这需要花费某人数小时才能整理出来。而且，我使用的工具答案，甚至是一个月前的答案，与今天也不尽相同。"
7. 无处不在地融入它——除了在最关键的地方
Lulu and Georgia 的 Sara Sugarman 将 AI 广泛应用于客服、A/B测试、编码及产品开发等核心环节，但在生活方式类图像上坚守底线：必须呈现真实的家居与空间。
“目前我们不会使用人工智能，未来也不会。这样能让人真切感受到它在家中实际呈现的效果。”
8. 举办黑客松活动，然后坚守底线
Telescope Studio 的 Chloe Sapienza 虽组织过内部 AI 黑客松，但仍坚信创意精神应保留人性，两者并不矛盾。
“用技术生成完整的创意作品，会剥夺那些不完美且充满人性特质所带来的乐趣。”
在运营层面全力投入，在创意层面则有些东西神圣不可侵犯。
9. 降低运营成本，而非产出质量
The Black Tux 的 Andrew Blackmon 借助 AI 将工程团队规模缩减一半。AI 赋能小团队实现了代码生成、创意制作及基于多年客户身体数据的合身算法优化。
“我们的工程团队因人工智能和 Shopify 的组合而缩减了一半。”
10. 用你自己的声音进行训练
Coop Sleep Goods 的 Kevin 和 Jin Chon 基于品牌指南、FTC 白皮书及营销历史构建了定制 GPT，确保生成的文案真正契合品牌风格。
“我们将品牌和行业的个人知识用于文案创作、头脑风暴以及成功活动的迭代。”
11. 帮助一个7人团队发挥远超其规模的实力
Loftie 的 Matt Hassett 带领7名全职员工运营睡眠品牌。AI 全天候处理客服工单，驱动产品内故事生成功能，并渗透至几乎每个职能环节。
“作为一家小公司，你需要软件来帮助提供合适的客户体验。我们是早期且频繁的使用者——这也显而易见。”
12. 让 AI 完成 80%。掌握最后的 20%
Feel Goods 的 Dustin Pourbaba 和 Brian Wong 利用 AI 进行产品开发、内容构思及落地页初稿撰写。通过将已发布内容输入 Claude 学习有效策略，再由专业人员亲自完成最后20%的精修。
“它在完成初始工作的 80% 方面非常棒。然后我和一两名营养师介入并进行调整。这为初稿节省了大量时间。”
这本实战指南正在实时编写中
这些创始人面对 AI 毫不迟疑，依托现有工具持续构建、每周调整，并在迭代中愈发精准。
共同点在于：深耕一两种工具，让 AI 承担繁重工作，亲自把控最后一步。
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