上海
第一篇：
“幫助企業找到價值200萬的問題，然后用AI改變軟件，用軟件來解決這個問題，從而幫助企業獲得更大的收益。”
【小師妹解讀】
AI到底能為企業做什么？很多人的第一反應是寫文章、畫圖。但這遠遠不夠。真正的AI落地，不是停留在淺層的工具層面，而是直接切入業務核心。在香格里拉酒店里，10家企業的七八十位高管熱氣騰騰地干了一整天。大家在做什么？在找那個“價值200萬”的真問題。很多時候，企業不是缺少技術，而是缺少發現高價值問題的眼睛。與其把精力花在類似“小龍蝦”這樣只能算半成品或彎路的工具上，不如讓AI真正變成能獨立交付成果的“同事”。你所在的行業，那個價值200萬的痛點在哪里？找到了問題，再用AI去重塑軟件，這才是實打實的利潤。
第二篇：
“所有的文章、研究和軟件，都是為了幫助決策者排除不確定性。”
【小師妹解讀】
為什么你每天寫那么多報告，老板卻覺得沒價值？因為你的報告里可能根本“沒有信息量”。什么是真正的信息量？回到1948年香農提出信息論的原點：信息是用來排除不確定性的。就像明天不下雨這個預測，把0和1的未知變成了確定，這就是一個比特的價值。我們每天做商業決策也是一樣。如果一份文件、一個軟件不能排除未知的盲區，那它就只是一堆廢紙和代碼。你在做業務時，是在制造信息噪音，還是在真正地“排除不確定性”？想透了這一點，你的工作價值將完全不同。
第三篇：
“我們看到的是整個房子，而不是里面的300塊磚。這就叫做系統論。”
【小師妹解讀】
做業務遇到瓶頸，很多人習慣死磕某個細節：比如死盯短視頻的3秒完播率。但這往往是徒勞。為什么？因為“原因往往不在結果附近”。這就涉及到了系統論。系統論告訴我們，比起盯著地上的300塊孤立的磚頭，我們更應該抬頭看看房子的整體結構。增強回路、調節回路、因果鏈和延遲，這四種關系才是決定生死的底層邏輯。不管是駕馭AI系統，還是經營企業，不要再做只會盯著單一要素搬磚的泥瓦匠了。跳出局部，看透要素之間的關系，用系統思維去破局吧。
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