AI很能干,为什么沟通起来还是这么费劲?

以前做过哪些计划，哪些事已经定了，现在走到哪一步，接下来该追什么。

这些事情，我希望它先去读一读过去的资料，再跟我往下聊。

但实际配合起来，还是有点费劲。

有些已经说过、已经决定的事，又要重新解释。有时候它说正在检查、正在准备，我等着的结果却还没到手。

我开始想：我们是不是还没有真正了解彼此？

今天有个很具体的例子。

它一开始看到小助理的一条运行路径，就把整套助理理解成了只能聊天。后来继续查，才确认后面其实还有执行任务的部分。

这就会影响接下来怎么判断、怎么改。

如果原来的东西还没看全，就急着给一套新建议，聊得再热闹，也可能是在绕路。

我当然要把自己的想法讲清楚。AI也得先把手边能查到的答案找出来，分清楚哪些是我已经定下来的，哪些只是讨论过的可能性。

不然，每换一个话题，都像重新入职一次。

今天也有实实在在的进展。

触控板的五指语音输入恢复了，原因是原来用的工具没启动。给几位负责人的目标进度询问发出去了，周会的完整记录也终于读完、做了分析。一个五道题的观察表做了出来，也发去请同事看了。

这些事情做成了，就该算数。

但不顺的地方也得承认。

我想要一条微信里能直接听的简短语音，最后拿到的却是又长又机械的音频附件。文件有了，实际用起来还是不对。

还有些任务，简单的下一步和一大堆整理工作混在一起，等了很久。中间又来几版状态、几版草稿，我还得继续追问到底完成了没有。

做到哪一步，就说哪一步。准备好了和已经交付，我需要它分清楚。

所以我提出，先把电脑里我授权读取的工作资料系统梳理一遍。

过去的计划、会议记录、业务资料，都有来龙去脉。把这些接起来，我们才有机会少从头解释几遍。这件事现在刚开始，还没有读完。

我也在想，文件读得多，是否就代表真的理解了？

最后还是要在做事的时候看。

下次我提到一个项目，它能不能接上之前的决定？我说继续追踪，它能不能知道该看谁的反馈、哪件事还没有结果？发现新情况以后，它能不能据此调整？

少让我重复解释一次，把下一步做对一次，这种了解才是有用的。

这也让我更具体地理解了AI Native。

我想要一个能长期配合的AI员工，在真实业务里观察、学习、做事，再回来验证。对人、对业务的了解，就在这个过程中慢慢长出来。

我最近想带大家做的“大航海”，也是这样。

比如让同事去观察，得先讲清楚我们到底想做什么、为什么要观察。人还没理解这件事，就先把表格发过去，后面的反馈很容易跑偏。

这些看起来都是小事，但每一步都关系到我们到底在解决什么问题。

我想继续沿着一堂基础课程的方法去做。看事实，做尝试，遇到失败就找原因，再调整。

项目最后可能成功，也可能失败。今天的小助理也还没有达到我想要的状态。

这些都可以如实记下来。

先实事求是，把做事的姿势摆对。今天哪里费劲，就从哪里继续改。