夜雨聆风早上九点开会，我本来以为没什么可讲，因为stakeholder还没给到东西，结果catchup着如何追问人要东西时发现stakeholder早上四点的时候发过来的东西。于是我开始紧锣密鼓看他们反过来的内容，同时另一个组员开始和经理们catchup自己已经看过内容，对方给的东西很多不合格……于是经理officially联系对面上级escalate一下。
同时告诉我半个小时后又设立了个AI user case的会，和领军人物catchup一下你一定要来哦。我看材料太入神，还是被领导在team上点名，我都没发现。愕然回头，人meeting已经过了一半……但其实meeting内容我都知道差不多了，就当背景音在放，继续看stakeholder给的内容。主要归类为三种：第一，资料回来了但是证实了我们之前的观察，第二，资料部分回来了，证实了观察，还有部分没法证实，第三，还没回来的资料，以及我们这边还没返给stakeholder的问询。
有了AI可以帮我们处理更快的excel anslysis，但是也需要我们花点时间稍微预处理一下数据，否则会有false的abnormal value。同时，AI还能帮我们理顺presentation 思路，以及polish 我们的观察，让他们基于事实同时更容易懂。但无奈我这个资料太多，八项检查，还都不是那种tick check box就OK的那种，所以我是看了很久，到下午三点左右才看完，记录出来了很多问题……
中间十二点多我去楼下食堂买了点吃的，在一点半一个小时的培训的背景音中，我边看材料边巴拉完。
下午三点我开始喂AI input，让他帮我做一个AI user case的deck，仍然两个版本，一个各个维度testing result都有的，一个递交senior management的。
与此同时下午三点半开始三个会，一个training，一个和svp一对一聊之后项目的expectation，一个和stakeholder聊他们正在progress的一个corrective action。期间Director跟我打招呼说前两天我发过去的内容他看完了，让我稍微改下。
然后就到了五点，五点十分，看到AI各出了一个版本可以看的内容后，我出发去接儿子。
五点四十出头到幼儿园，外面开始下雨，我就把儿子抱着回了家。给他炒了鸡蛋和绿叶菜，他只吃了鸡蛋，给他喝了奶，煮了粽子和鸡蛋，然后他在一边玩，我开始加班。
六点四十打开电脑，看到director十分钟前的邮件，我开始研究数据怎么回事，回复后，纽约的svp私我，我又研究了会，查了三个data source，发现问题，解决问题，就到了七点四十。
这个时候我终于有时间来看看AI产出的deck了，果不其然，很多hallucination同时也让我发现了原来input里的inconsistent column。然后我fix了input，重新喂给AI，让他出新的分析，他总是不全，调教了会儿，为了避免token用完，我直接基于他的分析在deck上改了，然后就发现按下葫芦起了瓢。行吧，最后整出来了个能交给经理看的版本，已经用完所有token……我就邮件了过去。看了看表六点四十。
这个时候，我又想起来上午那浩如烟海的观察，害怕领导overwhelm，我就又把这些观察反复喂给另一个AI，让它最终分析出四大类问题，整理出了第二个版本，上午那个是factual basis，和stakeholder 一个一个过，让他们理解每个问题具体在哪，从哪发现的。晚上这个是general，自己和team/skip+2领导沟通的版本，强调finding是否significant，是不是priority，impact到底是什么，以便于后面land in issue。差不多十点出头，下线。
与此同时，纽约SVP私我，你快下线，别还在工作吧！我说我真的被stakeholder给的材料indulged了，will log off now! 她回了个大笑，can't wait to hear more at some point!
chatgpt总结我的一天，其实是在不断地把不同层级的信息转换成不同受众能理解的语言：
- Stakeholder给了一大堆原始材料，你把它变成具体观察（finding）
- 具体观察太多，你又把它归纳成四大问题类别
- AI输出了一堆内容，你又帮它去幻觉、纠错、补逻辑
- 数据异常出现，你去三个source追根溯源
- 给stakeholder讲，要讲证据链
- 给manager讲，要讲priority
- 给senior management讲，要讲impact
- 给SVP讲，要讲expectation和landing path
Data → Evidence → Finding → Theme → Risk → Issue
一路往上抽象。
而且有趣的是，我还充分展示了AI时代一个特别真实的现象：
上午AI pilot会当成背景音。
下午就在真实地实践：
AI不是替代分析。
AI是在分析完成以后，帮助你加速表达。
因为下午的经历几乎是所有认真用AI的人都会经历的：
第一眼：哇，真快。
第二眼：等等，这个是瞎编的。
第三眼：等等，input有问题。
第四眼：等等，output又漏了东西。
第五轮：算了，我自己改。
最后：节省了30%-50%的时间。
但前提是人已经知道正确答案是什么。
整个世界线瞬间改变，就是因为拉丁美洲那边在我的凌晨四点回复的邮件……
这种事在大型组织里特别常见。很多工作的节奏根本不是由你决定的，而是由：
- 谁什么时候回邮件
- 谁什么时候给材料
- 谁什么时候升级(escalate)
- 谁什么时候发现问题
所以你一天从：“今天应该比较平静，就俩training，两个会”
变成“八项检查全部看完”
再变成“三个deck”
再变成“三个会”
最后变成“晚上十点整理出四大主题”然后我的to do list还有十项没动……
其实不是因为计划有问题。而是因为今天突然获得了大量新的信息增量。
把一片信息洪流，最终压缩成了管理层能够消费的语言，这就是我的工作。
