AI寫作寫不好,不是你不會寫,是你還沒選對題

AI寫作寫不好,不是你不會寫,是你還沒選對題

很多人第一次用AI寫東西,都會有一種落差。 (為什麼我會知道,因為我當初也是這樣過來的。) 一開始很期待,覺得這工具應該可以幫自己寫得更快、更好,甚至比自己還厲害。 但實際用起來卻變成另一種狀態,寫出來的東西,不夠準、不夠深,也不太像自己。 於是很自然地會得出一個結論:是不是我不會用AI?是不是我不會寫? 但這個判斷,其實太快了,因為問題,往往不是出在怎麼寫,而是更前面那一步。 你到底讓AI寫了什麼。 我有一段時間,也卡在這裡,丟一個主題給AI,它會回一篇看起來完整的內容,句子順、邏輯也不亂,但讀完就是覺得,嗯,哪裡不太對。...
做行銷最難的,從來不是資料不夠,而是你有沒有膽子把話說到那個位置

做行銷最難的,從來不是資料不夠,而是你有沒有膽子把話說到那個位置

我後來才慢慢承認一件事,做行銷最難的,從來不是資料不夠,而是你有沒有膽子把話說到那個位置。 以前我也走過那一套教科書上的流程,做用戶分析、整理輪廓、跑訪談、看數據。 每一步都很完整,也很合理,但最後寫出來的東西,總覺得差了一點。 不是不對,而是不痛,直到我讀了《出圈》之後,才真正意識到問題在哪裡。 不是你不懂人,是你不敢講破。 很多人談洞察,會從喜好、需求、使用情境切入,這些內容當然重要,而且也看起來專業。 但說穿了,那其實只是整理資訊,因為這些話都安全,誰聽了都不會不舒服,也不會反感。...
AI不是工具,是習慣,一家公司真正轉起來,只做對這四件事

AI不是工具,是習慣,一家公司真正轉起來,只做對這四件事

AI這件事,從來不是技術問題,也不是預算問題。 更不是你公司有沒有那種很會用的人。 真正卡住的地方,通常都更日常一點。 是你們的工作,還是照舊流程在走。 有些公司會認為,學習AI只是多了一個可以用、但不一定會用的工具。 很多公司導入AI,最後會變成一種很微妙的狀態。 大家都知道它重要。 但它始終沒有變成不做會覺得怪怪的那件事。 這就是差別,有些公司把AI當成一個專案。 有開始、有結束,有負責人,有報告。 但也有些公司,慢慢變成另一種樣子,沒有特別宣告什麼轉型。 只是有越來越多工作,自然會先想到AI。...
你以為AI在幫你省時間,其實真正值錢的是這個東西

你以為AI在幫你省時間,其實真正值錢的是這個東西

很多人開始用AI之後,第一個感覺通常是,好像變快了。 寫文案比較快、做簡報比較快、回訊息也比較快,什麼都感覺變快了。 原本要兩小時的事情,現在可能半小時就做完。 這很容易讓人得出一個結論,AI的價值,就是幫你省時間。 這句話沒有錯,但只對了一半,而且,錯的那一半,才是關鍵。 你可以想一件事。(很掙心的事實。) 如果今天你用AI,把一件工作從兩小時縮到半小時,那你的同事、你的競爭對手,也會發生一樣的事。 工具是公開的,你能用,別人也能用。 那結果會是什麼? 很簡單。...
你以為AI是高手的遊戲,其實真正贏的是那些”一直在亂試的人”

你以為AI是高手的遊戲,其實真正贏的是那些”一直在亂試的人”

為什麼會用AI的人反而不重要?真正拉開差距的是這件事 很多公司在推AI的時候,第一個動作都很直覺,要找最會用的人。 這些人可能是年輕同事,也有可能是特別愛研究工具的人,甚至會特別成立一個AI小組或讀書會 這個邏輯很合理,先讓厲害的人跑出成果,再複製給全公司。(根據我不科學田園調查,這些大多數都失敗收場) 問題通常也從這裡開始,因為過不了多久,你會發現一件事,會用AI的人越來越強,不會用的人,還是不會用。 差距不但沒有縮小,反而被放大,最後變成一種很熟悉的畫面,少數人在玩AI,多數人在旁邊看。...