错过这个框架，80%老板正在浪费AI投资

作为企业负责人，你是否有如下困扰？

一方面，深感AI是巨大变革机会，企业不能掉队

同时，当试图在企业内推广时又无从下手？

本文将为你理清头绪，建立一个基本框架，搞清楚在什么情景下用什么AI。

（本文不会讲具体工具的使用方法，也不会做技术培训，只讲思维框架）

如何用好AI，本质上是个沟通问题

AI是工具，但也不同于以往任何工具，善加利用，AI会表现出独一无二的自主性、智能性。

所谓 “善用”，本质上是个沟通乃至认知问题。我们先来画个象限图 (注1）：

使用AI时，根据双方对谈话涉及内容（数据、信息、知识、经验）的了解程度，我们可以得到4种沟通语境：

共知区：人知且AI也知
人盲区：人不知但AI知
双盲区：人或AI都不知
AI盲区：人知但AI不知

身处不同语境区域，当然要遵循不同的沟通原则与方法。

1.共知区

第一象限的特点是：人与AI能够共享明确、透明的信息。

那么企业场景里，有哪些是AI和人都能获取到的信息？无外乎：

外部：通用、公开可检索到的知识信息
内部：文档与企业数据（财务、运营、营销…..）

显然，对于双方都知道的内容，去“考问”AI 是否知道只能算是猎奇性的举动，并不能产生额外的收益。

这个区域最适合“偷懒”型应用，也就是用AI当助理，帮你提效。

就是某项工作，人也能做，但是重复、繁琐、耗费大量时间精力、低附加值。

需要一个任劳任怨、不知疲倦的助手，而这正是拥有强大算力的AI所擅长的工作。

典型的几个场景：

• 批量文档审核、筛查，如合同、简历等

• 长篇文件快速翻译

• 一大堆材料需要阅读后整理、出报告

• 数据库数据查询（前提是AI可以访问数据库接口）出报表

这个区域用好AI的关键点有二：

数据质量，对于AI大模型而言，依旧是garbage-in-garbage-out，所以提供给AI的数据要做到全面、准确、及时更新；
数据获取，即企业是否将内部信息“包装”得当（比如数据库接口是否开放，内部服务是否有类似MCP协议封装），总之，要能让AI从容获取访问。

共知区的关键词：助理，提效

2.人盲区

第二象限的特点是：AI掌握的数据或能力，超出了人的认知范围。

面对一个“无所不知”的强大 AI ，当然应该把它用作老师，而且真正是随叫随到、诲人不倦。

比如门外汉的你，想投资光伏电站，那么让DeepSeek为你基于PEST框架快速描述一下该行业，并给出最新发展动向等等，会比找人问或者自己查快捷得多。

再比如，你不懂编程，但是有个很好的创意想要做一款App，那么大可不必上来就花钱建团队，可以先借助cursor这样的AI编程工具，快速实现产品原型，验证一下用户反馈。

这个区域还适合用AI做 “检察官”，AI 可以事无巨细、铁面无私地查找人类的疏漏或是没有意识到的地方，避免主观偏见，比如：

用豆包对文章稿件做有条件的润色，调整修改不通顺的地方
把方案决策发给AI，让它审核后提出问题与改进建议
搭建工作流，从大量的工作任务单中排查冲突点、遗漏点

当然，本象限运用AI有个大问题：就是AI的答案是否可信？

我们都知道，AI是有幻觉和不确定性的，那么如何通过工程化手段，让AI回答的内容尽可能正确且有据可查，是这一象限落地应用的关键。

人盲区的关键词：老师，检察官

3.双盲区

第三象限的特点是：人与AI都不知道的、尚未发现的能力

比起前两个象限，这个区域适合创作、预测或是科研探索类的应用。

对于文娱创意类企业，可以充分利用AI的“幻觉”，比如给deepseek一个标题，让它发挥想象创意，写科幻小说；设计提示词文生图或视频（不存在的虚拟世界）

除了创作，还可以利用推理模型的能力，通过提供海量数据，让大模型在数据中发现问题，预测潜在风险，诸如：

基于设备运行数据预测潜在故障
基于社交媒体舆情预测潜在PR危机
预测极端天气

很多预测场景除了语言大模型，还需要用到机器/深度学习模型。

科研探索的应用会相对更多，比如Alphafold预测未知蛋白质结构，NASA用AI发现新的星系。

企业在双盲区，可以充分利用AI的探索能力，激发人的创意、拓展思路，比如：

模拟验证多种排列组合，快速研发出新的材料、工艺
利用AI头脑风暴，实现组合式、跨界创新，由于没有人那么多经验桎梏，AI的脑洞很大，有时可以提出意想不到的创新idea。

双盲区的AI应用要点主要在于：别让人类的局限性限制AI发挥，另外高质量的提示词也是激发模型能力的关键。

双盲区的关键词：创作、预测、探索

4.AI 盲区

第四象限的特点是：这里的数据和信息AI无法直接获取，比如很多企业私域知识、行业垂直领域know how，通用的大模型都是无从知晓的，你直接去问AI模型私域知识，很可能会收获一大篇一本正经的胡说八道。

在AI盲区，你是无法与其有效沟通的。与人盲区正相反，这里我们人类是AI的老师，我们要把它当成小孩子，想方设法的给他“喂”数据。

联系前面提到的共知区象限，企业内部数据如果“不干净”或者AI难以直接访问，那你以为的共知实际上就是AI的盲区。

这时我们就需要数据清洗、用RAG知识库或者微调大模型的方式，让私域知识面向AI开放，将AI盲区转化为共知区。

AI 盲区关键词：知识库、微调➡️缩小盲区，扩大共知区。

总结

企业用好AI的核心是沟通。在恰当的场景使用恰当的AI能力，才能收获相应的价值。

最后划重点：

1️⃣ 共知区（助理提效）：处理重复工作，需保障数据质量与访问。

2️⃣ 人盲区（老师查漏）：AI辅助决策，警惕幻觉风险。

3️⃣ 双盲区（创意探索）：激发创新预测，优化提示词。

4️⃣ AI盲区（知识转化）：清洗数据或微调模型，变私域为共享。

希望越来越多的企业都能善用AI，有任何AI大模型落地应用的问题也欢迎找我交流、探讨。

注1：文中提到的四象限，引用自乔·哈里窗口（Johari Window），是一种关于沟通和自我认知的理论模型，由美国心理学家约瑟夫·卢夫特（Joseph Luft）和哈里·英格拉姆（Harry Ingham）在20世纪50年代提出。它通过将人际沟通的信息划分为四个区域，帮助人们更好地理解自己与他人的互动关系，并改善沟通效果。

乔哈里窗口的四个区域

1. 开放区（Open Area/公开区）