💡如何用好AI，本质上是个沟通问题，AI是工具，但也不同于以往任何工具，善加利用，AI会表现出独一无二的自主性、智能性。所谓 “善用”，本质上是个沟通乃至认知问题。我们先来画个象限图 ：
使用AI时，根据双方对谈话涉及内容（数据、信息、知识、经验）的了解程度，我们可以得到4种沟通语境：共知区：人知且AI也知人盲区：人不知但AI知双盲区：人或AI都不知AI盲区：人知但AI不知身处不同语境区域，当然要遵循不同的沟通原则与方法。
1.共知区第一象限的特点是：人与AI能够共享明确、透明的信息。
那么企业场景里，有哪些是AI和人都能获取到的信息？无外乎：外部：通用、公开可检索到的知识信息内部：文档与企业数据（财务、运营、营销.....）显然，对于双方都知道的内容，去“考问”AI 是否知道只能算是猎奇性的举动，并不能产生额外的收益。
这个区域最适合“偷懒”型应用，也就是用AI当助理，帮你提效。就是某项工作，人也能做，但是重复、繁琐、耗费大量时间精力、低附加值。需要一个任劳任怨、不知疲倦的助手，而这正是拥有强大算力的AI所擅长的工作。
典型的几个场景：• 批量文档审核、筛查，如合同、简历等• 长篇文件快速翻译• 一大堆材料需要阅读后整理、出报告• 数据库数据查询（前提是AI可以访问数据库接口）出报表
这个区域用好AI的关键点有二：数据质量，对于AI大模型而言，依旧是garbage-in-garbage-out，所以提供给AI的数据要做到全面、准确、及时更新；数据获取，即企业是否将内部信息“包装”得当（比如数据库接口是否开放，内部服务是否有类似MCP协议封装），总之，要能让AI从容获取访问。
🎯共知区的关键词：助理，提效
2.人盲区第二象限的特点是：AI掌握的数据或能力，超出了人的认知范围。
面对一个“无所不知”的强大 AI ，当然应该把它用作老师，而且真正是随叫随到、诲人不倦。
比如门外汉的你，想投资光伏电站，那么让deepseek为你基于PEST框架快速描述一下该行业，并给出最新发展动向等等，会比找人问或者自己查快捷得多。再比如，你不懂编程，但是有个很好的创意想要做一款App，那么大可不必上来就花钱建团队，可以先借助cursor这样的AI编程工具，快速实现产品原型，验证一下用户反馈。
这个区域还适合用AI做 “检察官”，AI 可以事无巨细、铁面无私地查找人类的疏漏或是没有意识到的地方，避免主观偏见，比如：用豆包对文章稿件做有条件的润色，调整修改不通顺的地方把方案决策发给AI，让它审核后提出问题与改进建议搭建工作流，从大量的工作任务单中排查冲突点、遗漏点
当然，本象限运用AI有个大问题：就是AI的答案是否可信？我们都知道，AI是有幻觉和不确定性的，那么如何通过工程化手段，让AI回答的内容尽可能正确且有据可查，是这一象限落地应用的关键。
🎯人盲区的关键词：老师，检察官
3.双盲区第三象限的特点是：人与AI都不知道的、尚未发现的能力比起前两个象限，这个区域适合创作、预测或是科研探索类的应用。对于文娱创意类企业，可以充分利用AI的“幻觉”，比如给deepseek一个标题，让它发挥想象创意，写科幻小说；设计提示词文生图或视频（不存在的虚拟世界）
除了创作，还可以利用推理模型的能力，通过提供海量数据，让大模型在数据中发现问题，预测潜在风险，诸如：基于设备运行数据预测潜在故障基于社交媒体舆情预测潜在PR危机预测极端天气很多预测场景除了语言大模型，还需要用到机器/深度学习模型。科研探索的应用会相对更多，比如Alphafold预测未知蛋白质结构，NASA用AI发现新的星系。
企业在双盲区，可以充分利用AI的探索能力，激发人的创意、拓展思路，比如：模拟验证多种排列组合，快速研发出新的材料、工艺利用AI头脑风暴，实现组合式、跨界创新，由于没有人那么多经验桎梏，AI的脑洞很大，有时可以提出意想不到的创新idea。
双盲区的AI应用要点主要在于：别让人类的局限性限制AI发挥，另外高质量的提示词也是激发模型能力的关键。
🎯双盲区的关键词：创作、预测、探索
4.AI 盲区第四象限的特点是：这里的数据和信息AI无法直接获取，比如很多企业私域知识、行业垂直领域know how，通用的大模型都是无从知晓的，你直接去问AI模型私域知识，很可能会收获一大篇一本正经的胡说八道。
在AI盲区，你是无法与其有效沟通的。与人盲区正相反，这里我们人类是AI的老师，我们要把它当成小孩子，想方设法的给他“喂”数据。
联系前面提到的共知区象限，企业内部数据如果“不干净”或者AI难以直接访问，那你以为的共知实际上就是AI的盲区。这时我们就需要数据清洗、用RAG知识库或者微调大模型的方式，让私域知识面向AI开放，将AI盲区转化为共知区。
🎯AI 盲区关键词：知识库、微调➡️缩小盲区，扩大共知区。
总结企业用好AI的核心是沟通。在恰当的场景使用恰当的AI能力，才能收获相应的价值。最后划重点：1️⃣ 共知区（助理提效）：处理重复工作，需保障数据质量与访问。2️⃣ 人盲区（老师查漏）：AI辅助决策，警惕幻觉风险。3️⃣ 双盲区（创意探索）：激发创新预测，优化提示词。4️⃣ AI盲区（知识转化）：清洗数据或微调模型，变私域为共享。希望越来越多的企业都能善用AI，有任何AI大模型落地应用的问题也欢迎找我交流、探讨。
注1：文中提到的四象限，引用自 乔·哈里窗口（Johari Window），是一种关于沟通和自我认知的理论模型，由美国心理学家约瑟夫·卢夫特（Joseph Luft）和哈里·英格拉姆（Harry Ingham）在20世纪50年代提出。它通过将人际沟通的信息划分为四个区域，帮助人们更好地理解自己与他人的互动关系，并改善沟通效果。乔哈里窗口的四个区域：
1. 开放区（Open Area/公开区） 定义：自己知道且他人也知道的信息。 特点：这是沟通中最直接、最透明的区域。例如，你的姓名、职业、部分经历、兴趣爱好等。 作用：开放区越大，沟通越顺畅，越容易建立信任。 示例：在职场中，通过自我介绍或日常交流，同事之间会逐渐了解彼此的基本信息。
2. 隐秘区（Hidden Area/隐藏区） 定义：自己知道但他人不知道的信息。 特点：这是个人保留的秘密或未分享的部分。例如，个人的感受、秘密、隐私、某些想法等。 作用：适度保留隐秘区是正常的，但过度隐藏可能导致他人误解或关系疏远。 示例：一个人可能隐瞒自己对某项工作的不满，直到压力积累到无法承受。
3. 盲目区（Blind Area/盲区） 定义：他人知道但自己却不知道的信息。 特点：这些可能是他人的反馈中发现的盲点，例如性格缺陷、习惯性行为或他人对自己的看法。 作用：盲目区越大，越容易陷入“自我认知偏差”。通过接受他人反馈可以缩小这一区域。 示例：一个领导可能认为自己很亲和，但下属却觉得他过于严厉。
4. 未知区（Unknown Area/未知区） 定义：自己和他人都不知道的信息。 特点：这是未被开发的潜能或尚未被发现的能力。例如，潜在的才能、未知的情绪反应或隐藏的疾病。 作用：通过探索和体验，未知区可能转化为开放区。 示例：一个人可能从未意识到自己擅长演讲，直到在一次活动中意外表现出色。