顶级咨询公司的高管们，日常都怎么用 AI 的？
现在企业要落地 AI，通常会找咨询公司帮忙做方案，那么你有没有想过，那些顶级咨询公司的高管，日常都怎么用 AI 的？《商业内幕》（Business Insider，下文简称 BI）采访了多家大公司的 AI 负责人，请他们分享日常工作生活中使用 AI 技术的技巧。
作为一个日常用 AI 比较专业的人来看，他们对 AI 的用法并无新奇之处，无非就是：
• 工作提效：用 AI 帮助梳理上百封邮件或信息，并快速锁定待办事项。
• 创意伙伴：让 AI 帮助自己跳出常规思路。
• 信息整合：让 AI 整合提取信息，分析数据，展示趋势和分析原因
• 个性助理：整理出自己需要的所有信息和知识作为上下文，让 AI 更好的为自己服务。
但是我认为其中最有价值的部分在于他们分享了他们的客户在找他们咨询时，最关心的一些问题，尤其是其中变化的趋势，你可以看到现在企业对 AI 的理解已经越来越深入，不再是仅仅想用 AI 来降本增效，而是想着怎么调整企业的战略，充分利用 AI 的潜力。
企业想让 AI 智能体能和员工一起协作，将AI视为“训练后的实习生”，在培养和部署AI代理的同时，让团队执行更有价值的核心工作，而不是想着用 AI 取代员工；用 AI 去增长业务，以及去开拓出以前人类员工无法做到的新业务。
“从降本增效到战略赋能”，是很积极的变化。
下面是原文《AI execs at big consulting firms share their favorite prompts and how they use the technology》的翻译。
大型咨询公司里的AI高管们分享他们最喜欢的提示词，并谈论如何使用这项技术
• 对于想充分利用AI的一些企业来说，咨询公司正成为他们的“目的地”。
• 这些公司里的AI负责人会使用企业版GPT（GPT Enterprise）以及自研的聊天机器人，例如麦肯锡的“Lilli”[1]。
• 《商业内幕》（Business Insider，以下简称BI）采访了多家大型咨询公司的AI负责人，向他们征求了使用AI的心得和提示。
在使用人工智能时，人们有时会觉得它更像是一种艺术，而不是单纯的科学。
正因如此，许多企业会转向咨询公司[2]来获取关于如何最大化利用AI的专业指导。
这些顶级咨询公司不仅帮助企业开发AI工具[3]，提升员工技能，以及识别潜在的安全漏洞，还在内部打造各种 AI 聊天机器人或自动化 AI 智能体（agents），以便管理公司知识并简化日常任务。也因此，咨询公司的AI领导者通常对一系列广泛工作场景下的AI策略都颇有心得。
BI向德勤（Deloitte）、安永（EY）、毕马威（KPMG）、麦肯锡（McKinsey）以及普华永道（PwC）这五家顶尖咨询公司的AI高管发出了同样的问题，询问他们如何在日常工作中使用AI，并分享了他们的最佳经验。
这些AI负责人表示，他们经常使用各种AI工具，包括OpenAI（著名人工智能研究机构）、谷歌、微软、Anthropic（专注于大模型研究的AI公司）等提供的模型，也使用内部自研的工具，比如麦肯锡的“Lilli”、安永的“EYQ”，以及“ChatPwC”[4]（普华永道内部版的ChatGPT）。
以下是他们在工作中如何使用AI，以及他们对如何最大化发挥AI作用的部分建议。为行文简洁，对回答内容略做了编辑和整理，但保留了信息要点。
1. 你是如何在工作中使用AI的？
Dan Priest（普华永道美国区首席AI官）
“我会用AI做大量的研究工作。比如，当我在研究劳动力生产率以及AI如何提升劳动力生产率时，传统的搜索只能提供一些劳动力统计数据。但如果使用强大的基础模型（例如GPT这种大型语言模型），它不仅能拿到这些数据，还能自动进行分析，展示趋势、异常点以及原因分析。它的功能远不止传统搜索这么简单。
它还能帮助你发现思维盲区。有一次我在写一份政策文件，自认为已经很全面了，但我把它放进GPT Enterprise（企业版GPT）时，它竟然指出了其中还可以补充的两点。
总之，它就像一个‘思维伙伴’，而不仅仅是一台搜索引擎。”
Todd Lohr（毕马威生态系统负责人）
“我的工作中有一部分需要整合和吸收各种信息。AI在这方面帮了大忙——它能帮助我更好地了解趋势和市场动态，让我能站在更高的视角去看问题。
同时，AI对会议准备、会后跟进以及撰写各类沟通材料都相当有用。”
Rodney Zemmel（麦肯锡全球数字化及AI转型负责人）
“我觉得AI在‘第一层次’的创意方面表现非常棒，常常能给我带来意想不到的点子，特别适合作为团队的脑暴工具。不过，目前它的创造力还不算完全‘无边界’，也就是说，还没有看到它能以一种完全前所未有的视角来看待世界。但我相信要实现这一点可能也不会太远。”
2. 你常用的AI提示词（Prompts）有哪些？或者你对撰写提示词有什么建议？
Dan Priest（普华永道）
“我一般先简短说明我要做的事，然后用一句非常简洁有力的问题提问。接下来我会不断追问，逐步把问题变得更具体，最后根据AI的回答做出调整。
比如，我经常出差，一天能收到100到200封邮件，跟进其实很困难。这时，我就会打开Microsoft Teams里的Copilot（微软的AI助理功能），请它查看Teams和电子邮件中所有的信息，并找出需要我来处理的内容。我会在一天结束时花15到20分钟做个提示，类似‘帮我找出直接发给我或需要我采取行动的邮件’，它就会把清单列出来。虽然不够完美，但已经非常好用了。
我平时也爱做饭，不想浪费冰箱里的食材时，就会告诉AI：‘用以下这些食材设计一个食谱’，然后列出所有我想用掉的材料。”
Rodney Zemmel（麦肯锡）
“很多人现在还只是把AI当成查资料的工具。但秘诀在于和它持续‘对话’，并且要尝试建立一些能够执行简单任务的‘智能体’。让AI去处理80%我们并不擅长、也不会带来太大价值的事情，这样我们就能拿出更多精力在那最具创造性、最激动人心的20%上。我的一位同事就喜欢这么说。”
Matt Barrington（安永美洲区首席技术官）
“管理上下文非常重要。我会为不同的任务或领域分别设置AI对话‘空间’，例如技术问答区、起草客户沟通信件的专用区等等。
此外，我也会在提示词中说明需要什么样的回复风格和细节深度，比如‘请给我简洁、要点式总结’、‘现在请你扮演一个财务专家’、或者‘请标注可靠信息来源并附上链接’。”
3. 使用AI时面临什么挑战？
Dan Priest（普华永道）
“对我来说，最大的挑战是要改变以前养成的工作习惯。
比如，我已经用了好多年时间来打磨自己的写作风格和研究方式，但现在要适应AI带来的新思路。我可以很肯定地说，适应之后我变得更高效了，可这不是一蹴而就的。就像你学习任何新技能一样，需要下决心去练习，等到熟练以后，你就会发现它非常棒。”
Todd Lohr（毕马威）
“最大的挑战在于如何把我分散在各处的数据源串联起来。如果我想要构建一个‘专属于我’的AI，那么需要确保AI能够接入我需要的所有信息和知识。
为此，我在接任现在的岗位时，第一步就是把所有资料放到一个文件夹中，并且亲自对内容进行筛选，保留下我认同并且喜欢的资料。”
Matt Barrington（安永）
“主要的挑战是如何跟上技术的迭代速度。每天都有新的模型、新的工具或者新的功能出现，我需要去判断在不同需求场景下最合适用哪种技术。我会订阅一些行业内的时事通讯，也会参加各类AI相关活动，并且和AI专家进行交流。但我认为最有效的方式还是亲手测试，这才能知道什么才是真正可行的。
另外要牢记，这些模型虽然表现很自信、效果很惊艳，但它们也可能给出错误答案。所以，任何时候都要对AI给出的结果进行验证，确认无误后再使用。”
现在企业要落地 AI，通常会找咨询公司帮忙做方案，那么你有没有想过，那些顶级咨询公司的高管，日常都怎么用 AI 的？《商业内幕》（Business Insider，下文简称 BI）采访了多家大公司的 AI 负责人，请他们分享日常工作生活中使用 AI 技术的技巧。
作为一个日常用 AI 比较专业的人来看，他们对 AI 的用法并无新奇之处，无非就是：
• 工作提效：用 AI 帮助梳理上百封邮件或信息，并快速锁定待办事项。
• 创意伙伴：让 AI 帮助自己跳出常规思路。
• 信息整合：让 AI 整合提取信息，分析数据，展示趋势和分析原因
• 个性助理：整理出自己需要的所有信息和知识作为上下文，让 AI 更好的为自己服务。
但是我认为其中最有价值的部分在于他们分享了他们的客户在找他们咨询时，最关心的一些问题，尤其是其中变化的趋势，你可以看到现在企业对 AI 的理解已经越来越深入，不再是仅仅想用 AI 来降本增效，而是想着怎么调整企业的战略，充分利用 AI 的潜力。
企业想让 AI 智能体能和员工一起协作，将AI视为“训练后的实习生”，在培养和部署AI代理的同时，让团队执行更有价值的核心工作，而不是想着用 AI 取代员工；用 AI 去增长业务，以及去开拓出以前人类员工无法做到的新业务。
“从降本增效到战略赋能”，是很积极的变化。
下面是原文《AI execs at big consulting firms share their favorite prompts and how they use the technology》的翻译。
大型咨询公司里的AI高管们分享他们最喜欢的提示词，并谈论如何使用这项技术
• 对于想充分利用AI的一些企业来说，咨询公司正成为他们的“目的地”。
• 这些公司里的AI负责人会使用企业版GPT（GPT Enterprise）以及自研的聊天机器人，例如麦肯锡的“Lilli”[1]。
• 《商业内幕》（Business Insider，以下简称BI）采访了多家大型咨询公司的AI负责人，向他们征求了使用AI的心得和提示。
在使用人工智能时，人们有时会觉得它更像是一种艺术，而不是单纯的科学。
正因如此，许多企业会转向咨询公司[2]来获取关于如何最大化利用AI的专业指导。
这些顶级咨询公司不仅帮助企业开发AI工具[3]，提升员工技能，以及识别潜在的安全漏洞，还在内部打造各种 AI 聊天机器人或自动化 AI 智能体（agents），以便管理公司知识并简化日常任务。也因此，咨询公司的AI领导者通常对一系列广泛工作场景下的AI策略都颇有心得。
BI向德勤（Deloitte）、安永（EY）、毕马威（KPMG）、麦肯锡（McKinsey）以及普华永道（PwC）这五家顶尖咨询公司的AI高管发出了同样的问题，询问他们如何在日常工作中使用AI，并分享了他们的最佳经验。
这些AI负责人表示，他们经常使用各种AI工具，包括OpenAI（著名人工智能研究机构）、谷歌、微软、Anthropic（专注于大模型研究的AI公司）等提供的模型，也使用内部自研的工具，比如麦肯锡的“Lilli”、安永的“EYQ”，以及“ChatPwC”[4]（普华永道内部版的ChatGPT）。
以下是他们在工作中如何使用AI，以及他们对如何最大化发挥AI作用的部分建议。为行文简洁，对回答内容略做了编辑和整理，但保留了信息要点。
1. 你是如何在工作中使用AI的？
Dan Priest（普华永道美国区首席AI官）
“我会用AI做大量的研究工作。比如，当我在研究劳动力生产率以及AI如何提升劳动力生产率时，传统的搜索只能提供一些劳动力统计数据。但如果使用强大的基础模型（例如GPT这种大型语言模型），它不仅能拿到这些数据，还能自动进行分析，展示趋势、异常点以及原因分析。它的功能远不止传统搜索这么简单。
它还能帮助你发现思维盲区。有一次我在写一份政策文件，自认为已经很全面了，但我把它放进GPT Enterprise（企业版GPT）时，它竟然指出了其中还可以补充的两点。
总之，它就像一个‘思维伙伴’，而不仅仅是一台搜索引擎。”
Todd Lohr（毕马威生态系统负责人）
“我的工作中有一部分需要整合和吸收各种信息。AI在这方面帮了大忙——它能帮助我更好地了解趋势和市场动态，让我能站在更高的视角去看问题。
同时，AI对会议准备、会后跟进以及撰写各类沟通材料都相当有用。”
Rodney Zemmel（麦肯锡全球数字化及AI转型负责人）
“我觉得AI在‘第一层次’的创意方面表现非常棒，常常能给我带来意想不到的点子，特别适合作为团队的脑暴工具。不过，目前它的创造力还不算完全‘无边界’，也就是说，还没有看到它能以一种完全前所未有的视角来看待世界。但我相信要实现这一点可能也不会太远。”
2. 你常用的AI提示词（Prompts）有哪些？或者你对撰写提示词有什么建议？
Dan Priest（普华永道）
“我一般先简短说明我要做的事，然后用一句非常简洁有力的问题提问。接下来我会不断追问，逐步把问题变得更具体，最后根据AI的回答做出调整。
比如，我经常出差，一天能收到100到200封邮件，跟进其实很困难。这时，我就会打开Microsoft Teams里的Copilot（微软的AI助理功能），请它查看Teams和电子邮件中所有的信息，并找出需要我来处理的内容。我会在一天结束时花15到20分钟做个提示，类似‘帮我找出直接发给我或需要我采取行动的邮件’，它就会把清单列出来。虽然不够完美，但已经非常好用了。
我平时也爱做饭，不想浪费冰箱里的食材时，就会告诉AI：‘用以下这些食材设计一个食谱’，然后列出所有我想用掉的材料。”
Rodney Zemmel（麦肯锡）
“很多人现在还只是把AI当成查资料的工具。但秘诀在于和它持续‘对话’，并且要尝试建立一些能够执行简单任务的‘智能体’。让AI去处理80%我们并不擅长、也不会带来太大价值的事情，这样我们就能拿出更多精力在那最具创造性、最激动人心的20%上。我的一位同事就喜欢这么说。”
Matt Barrington（安永美洲区首席技术官）
“管理上下文非常重要。我会为不同的任务或领域分别设置AI对话‘空间’，例如技术问答区、起草客户沟通信件的专用区等等。
此外，我也会在提示词中说明需要什么样的回复风格和细节深度，比如‘请给我简洁、要点式总结’、‘现在请你扮演一个财务专家’、或者‘请标注可靠信息来源并附上链接’。”
3. 使用AI时面临什么挑战？
Dan Priest（普华永道）
“对我来说，最大的挑战是要改变以前养成的工作习惯。
比如，我已经用了好多年时间来打磨自己的写作风格和研究方式，但现在要适应AI带来的新思路。我可以很肯定地说，适应之后我变得更高效了，可这不是一蹴而就的。就像你学习任何新技能一样，需要下决心去练习，等到熟练以后，你就会发现它非常棒。”
Todd Lohr（毕马威）
“最大的挑战在于如何把我分散在各处的数据源串联起来。如果我想要构建一个‘专属于我’的AI，那么需要确保AI能够接入我需要的所有信息和知识。
为此，我在接任现在的岗位时，第一步就是把所有资料放到一个文件夹中，并且亲自对内容进行筛选，保留下我认同并且喜欢的资料。”
Matt Barrington（安永）
“主要的挑战是如何跟上技术的迭代速度。每天都有新的模型、新的工具或者新的功能出现，我需要去判断在不同需求场景下最合适用哪种技术。我会订阅一些行业内的时事通讯，也会参加各类AI相关活动，并且和AI专家进行交流。但我认为最有效的方式还是亲手测试，这才能知道什么才是真正可行的。
另外要牢记，这些模型虽然表现很自信、效果很惊艳，但它们也可能给出错误答案。所以，任何时候都要对AI给出的结果进行验证，确认无误后再使用。”
