（来源：麻省理工科技评论）

经营一门生意，要掌握的技能可真不少：记账、设计、市场调研、产品开发……大公司能雇专人各司其职，小企业往往没这个条件。

请不起专人？AI可以顶上。记账、设计、市场调研这些活儿，现在的AI模型虽然谈不上完美，但已经够用了。关键就在于分清楚——哪些事放心交给AI，哪些事还得亲自上手。

目前已经有很实在的案例：小企业主把AI当成行政秘书，效果立竿见影。来看看一位私人家教是怎么用AI省下时间，把精力留给真正重要的事。

山姆·芬尼根-德恩（Sam Finnegan-Dehn）的正职是在一家慈善机构做筹款，业余时间他在伦敦家中给大学生辅导数学和哲学。这份副业让他能把自己哲学学位派上用场，也把对学科的热爱传递给学生。

但见学生只是当好家教的一小部分。备课、找新阅读材料、出作业、开发片、跟进学术动态——这些全要在正职之余完成。事情一多，就没多少时间去拓展学生名单了。

于是他开始让AI帮忙打理日常事务：AI在他所有的电子笔记本里充当了秘书的角色。平时他会随手记下学生进度、新发现的阅读材料等，AI就像是第二个“大脑”，把散落在各处的想法串起来。

他试过Claude和ChatGPT等不同工具，最后选定了Notion AI——因为它和他的教学笔记整合得更好（那些笔记分散在Notion的不同标签页里）。芬尼根-德恩不用AI来制作教学内容，但他会让Notion AI录下与学生的会面（征得学生同意后），然后利用自动生成的摘要调整教学策略。比如从AI的摘要中发现某种教学方法对某个学生不太管用，下次就换一种方式。

除此之外，Notion AI还帮他制定目标、起草课程笔记、开发片、生成和同步社交媒体帖子。拿目标制定来说，芬尼根-德恩说自己清楚长期目标，但不一定总能想清楚达成目标的具体步骤。他用AI来填补这个空白：先写下一个“北极星”目标，比如年底前达到一定的学生数量；然后让AI根据他在应用里积累的个人档案，生成实现目标所需的步骤；最后他再审视这些建议，决定先做哪些。

Notion做笔记软件已经很多年了。2024年底推出的AI附加功能，现在可以跟很多在线生产力工具打通，包括邮件客户端、日历集成，以及最近发布的智能体。这种程度的数据打通引发了一些隐私担忧，但确实能让它成为一个相当强大的虚拟助手。

Notion AI瞄准的很多任务不太需要创造力，更多是机械性的工作：在不同文档之间同步信息、翻找过去的笔记之类。这对时间有限的小企业主特别有吸引力，尤其是在处理琐碎事务方面。

也有公司在开发针对特定行业的工具。比如亚利桑那州尤马市的Grandma's Quilt Shop（一家拼布手工店），在用一款叫Rain的软件——这套工具专为手工行业设计，可以自动生成库存商品的描述和定价。店主说这款AI工具把上架商品所需的时间缩短了60%到80%。

当然也有不足。芬尼根-德恩说Notion AI有些地方用起来“挺笨的”，而且AI附加功能每月要花20美元。跟所有新工具一样，小企业主应该认真算一笔账：AI带来的效率提升和可能遇到的麻烦，加在一起值不值这个价？还是自己动手反而更划算？

如果你在考虑AI能不能帮你经营生意、或者让某个环节轻松一点，可以参考以下几点：

选定之前多比较。大语言模型需要你输入数据来完成任务，输入信息的方式最好对你和模型都方便。对于很多笔记类AI服务来说，这意味着你最好直接在它的平台上做笔记，省得事后再导入。正因为如此，在投入一个AI生态系统之前，先把各家选项好好比较一下。

用AI补短板。想想你手头缺什么技能，看看AI能不能帮你培训或者直接代劳。但要注意：AI会编造信息、会犯错，所以对准确性要求高的地方，还是让人来把关。

AI不总是最好的工具。有现成的成熟方案时，就用现成的。比如处理支付，用Shopify或Square这样的现有平台，比自己用AI写一个要安全得多。

敏感信息考虑用本地模型。此前有报道指出在线AI模型泄露敏感数据的风险，大量研究也揭示AI公司会在你向聊天机器人提问时收集你的数据。即使你的生意不涉及个人信息，也可能有一些内容你不想公开。这种情况下可以用开源模型在本地运行，而不是用ChatGPT、Claude等在线服务。好消息是，现在一些大语言模型已经可以在笔记本电脑和小型台式机上跑了。