昨天在上海，我主持了库库AI 的圆桌，主题是「AI 到组织之间还差什么」，也把当天的事写成了一篇稿子，已经发出来了。

这里补几件圆桌上的小事，都是稿子里装不下的。开场我让每位嘉宾说一句，最近在用 AI 干嘛：

申港证券的姜捷说，她一天有十几二十场会，不可能场场都听；现在全靠 AI 录会、转纪要，先把行业专家嘴里的准确信息接住。

港科大（广州）的吴垠，他说最近想从零用 AI 写一篇能发出去的论文，试用各家的工具，最近一直在用库库 AI 的知识库和知识管理。

他认为，文献类的内容跟其他的创作不一样，得先找资料、核验资料，然后把资料存档起来之后，再进行二次创作，它不是说直接从公域搜出来就能用的。

还有对外经贸大学的周末教授，讲了他实验室里的一个实验。30 多个团队做同一道创新题，允许用 AI。

结果只要不提前定好组织角色，团队交出来的东西，70% 以上是 AI 随机生成的；个人时，大家都挺清醒，一进组织，判断力反而消失了。

这几件事听完，我明白了一句老话为什么总有人讲：工具解决快慢，组织解决对错的道理。

实际上，通用工具的解题思路很相似，但放到垂直领域就不同了。

不信你想想，把论文创作的思路，放到金融分析赛道，能不能通用？方法论可以，背后知识源的检索肯定不同，这就是为什么要做知识库。

AI 已经把速度递到每个人手上了，但每个人、每个小组织、以及每个垂类赛道用法需求不一样。

我自己写公司类观察也是：

每次和 AI 把一个项目交付完，我都会习惯性让它给我写一篇复盘笔记，判断哪些地方做得好，哪些地方做得比较冗余。

下次工作时，我就先让它读这个 Markdown，读完之后再进行新的工作。这样工作流的提效非常高。