别把AI工具当成许愿池了!

今天一个同事来提数据看板的需求，他用AI工具几分钟就搓出了一个原型，有图表，有交互，乍一看很像回事。

同事在一笔带过业务背景之后，就完全沉浸在自己的AI作品之中了，时不时切换下tab页，和我们得瑟一下他这个2.0、3.0的页面迭代，仿佛页面越多，需求就越成立。

坦率讲，有原型确实能加快需求对齐，但我在旁边越看越不对劲。他像对着许愿池一样，一股脑把能想到的数据全倒上去，按天趋势、按周趋势、业务量、展业次数、风险指标，洋洋洒洒铺满一屏。

而当我问"看了这些数据后，你会怎么开展接下来的工作"时，得到的却是一些模棱两可的回答。我已经预料到，这东西做完，大概率只是周五写周报时的素材罢了。

AI工具在这里，只负责镶了一个金边

现在的AI工具能够很轻易地交付页面原型，似乎让以往的"需求分析"变得毫无重量。但实际上并没有真的省事，反而制造了大量伪工作。

直奔原型之后，大家不再聚焦"为什么做"，而是更热衷于加字段、改样式，然后周而复始。一圈下来大家忙得不亦乐乎，但没有一个人的实际工作因此变得更好做了一分钱。

企业里的很多数据看板，说到底并不直接服务于决策，它们的作用是当领导问起来时，你能有东西可以讲而已。而现在的AI工具，则助长了很多这类"为了呈现而工作"的投入。它让本来就该被砍掉的需求，穿上了"高保真原型"的外衣，显得更合理了。

AI到底该怎么用

这个问题我回答不了全部，但我有一个越来越确定的判断，目前的AI显然还没有到许愿池的地步。

最佳的方式一定不是着急让AI干活，而是先让AI帮我们找到认知的偏差，或者帮助我们证伪。

就拿上面的数据看板场景为例。不要笼统地向AI要求"做一个渠道健康度看板"，而是先和AI沟通：你希望从哪些维度、以什么样的方式来看渠道的业务变化？问AI这个报表是否适合按天来观测？对于AI给出的建议，再追问几个为什么。

这个过程，本质上是在帮自己规避那些想当然的设想。

每次打开AI之前，先问自己一句"我到底想解决什么问题"能做到这一点，就已经赢了一半。

千万别把AI当许愿池。许愿池里捞出来的，从来都不是你真正需要的东西。