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第284章 课 一堂被ai重构的生产力课（第3页）

麦肯锡面试，直接要求用内部ai工具。

这说明什么？不是“要不要用ai”

，而是“怎么用ai，才能不被时代淘汰”

。

学生吴劫：教授，那咱们普通人该怎么适应这种变化？总不能天天盯着ai干活吧？教授：这里有个关键误区——ai是替你干活，不是替你思考。

我给大家讲个真实的例子：有个同学，每天让ai写10篇文章，自己却不看内容，结果发出去全是逻辑错误，被读者骂到删帖。

而另一个同学，每天只让ai写2篇，但每一篇都反复打磨，标注重点、修改错误，最后成了平台的爆款作者。

这就是“ai助手”

和“ai主人”

的区别。

ai时代的工作逻辑，总结起来就三句话：1把重复的、机械的工作，全丢给ai；2把需要判断、需要思考、需要创意的工作，留给自己；3守住注意力的“颗粒度”

，不被碎片化信息淹没。

咱们再回到开头的问题：三个ai替你工作，你只坐40分钟，这一天的工作量到底算多少？教授的答案是：看“注意力时长”

，不是看“人天”

。

你花40分钟的注意力，驱动了3个项目的推进，这40分钟，就是15-20人天的价值。

学生叶寒：教授，那有没有具体的方法，能帮我们提升这种“ai时代的注意力效率”

？教授：当然有，我给大家三个小技巧，都是亲测有效的：第一个，给ai定“边界”

，不是定“细节”

。

比如你要做一份市场分析，不要跟ai说“帮我做分析”

，而是说“分析2024年教育类app的市场趋势，重点关注k12和职业教育两个赛道，数据截止到2024年12月，不要引用2023年之前的内容”

。

边界越清晰，ai的产出越精准，你的监督注意力越轻松。

第二个，用“批量处理”

代替“频繁打断”

。

不要一会儿让ai写文案，一会儿让ai查数据，一会儿又让ai改图片。

每天固定两个时间段，比如上午9点、下午3点，集中处理所有ai任务。

这样既能保持注意力的连续性，又能让ai形成“工作节奏”

，避免你自己陷入混乱。

第三个，记录“孵化注意力”

，形成个人经验库。