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#挑战每日一条沸点# 建议把80%的时间花在AI落地上,而不是玩案例
最近Gemini 3 和 Nano banana pro都太火了，但因为我一直忙出海营销公司和企培的事，所以反而好久没更新了，甚至有点焦虑。
但我看了一下，现在刷屏的案例其实都是在玩各种酷炫的效果，目前还没看到几个真正能在生产端价值落地的玩法。
大家似乎进入了一个AI泡沫：80%的时间在玩案例，只放了20%的精力在生产上。
我现在的状态是反过来，我觉得才是对的。
因为从玩AI到真正用AI解决问题，中间有一个巨大的鸿沟。
很多时候你无法直接用现成的大模型去搞定复杂的业务流。想要落地，要么自己搭建复杂的工作流，要么就得找到已经把工作流封装好的现成产品。
选对武器，比单纯追求最强模型更重要。
举个我最近做PPT的例子。
我要去一个大会分享出海营销的玩法，之前试过Gemini的canvas，也试过市面上其他的AI生成PPT工具。问题非常明显：全都是黑箱。
你输入一个主题，它给你吐出一套PPT。里面的数据引用对不对？逻辑推演过程是怎样的？完全不知道。如果你想改，只能改结果，没法干预生成的过程。
这在严肃的商业场景下是没法用的。
最后我是在Flowith上找到了最佳实践。
它是一个画布形态的Agent。它最大的不同是把思考过程可视化了。
在它的画布上，我能清晰地看到每一页PPT的内容是如何推演出来的。如果某一个环节的逻辑不对，我可以随时在这个节点上进行干预、修改，确保最后的输出完全符合我的商业逻辑。
这才是生产力工具该有的形态，给AI加上确定性，才能落地。
再举一个我做Reddit营销的例子。
Reddit上有几十万个板块，版规极其复杂。以前我判断一条内容能不能发在某个板块，通常会问Gemini。但单体模型经常会有幻觉，昨天它告诉我能发，结果发出去就被删了。
现在的解决方案是引入多维视角做决策。
我不需要把问题复制粘贴给三个AI。在Flowith的画布里，我可以一键把同一个问题分发给市面上所有主流模型。
让GPT、Claude、Gemini和Grok同时帮我判断。如果他们都说能发，那这个决策的准确率就高得多。
ㅤ
这种画布化的多AI协作模式，才是我心中AI落地的最优解。
最近Gemini 3 和 Nano banana pro都太火了，但因为我一直忙出海营销公司和企培的事，所以反而好久没更新了，甚至有点焦虑。
但我看了一下，现在刷屏的案例其实都是在玩各种酷炫的效果，目前还没看到几个真正能在生产端价值落地的玩法。
大家似乎进入了一个AI泡沫：80%的时间在玩案例，只放了20%的精力在生产上。
我现在的状态是反过来，我觉得才是对的。
因为从玩AI到真正用AI解决问题，中间有一个巨大的鸿沟。
很多时候你无法直接用现成的大模型去搞定复杂的业务流。想要落地，要么自己搭建复杂的工作流，要么就得找到已经把工作流封装好的现成产品。
选对武器，比单纯追求最强模型更重要。
举个我最近做PPT的例子。
我要去一个大会分享出海营销的玩法，之前试过Gemini的canvas，也试过市面上其他的AI生成PPT工具。问题非常明显：全都是黑箱。
你输入一个主题，它给你吐出一套PPT。里面的数据引用对不对？逻辑推演过程是怎样的？完全不知道。如果你想改，只能改结果，没法干预生成的过程。
这在严肃的商业场景下是没法用的。
最后我是在Flowith上找到了最佳实践。
它是一个画布形态的Agent。它最大的不同是把思考过程可视化了。
在它的画布上，我能清晰地看到每一页PPT的内容是如何推演出来的。如果某一个环节的逻辑不对，我可以随时在这个节点上进行干预、修改，确保最后的输出完全符合我的商业逻辑。
这才是生产力工具该有的形态，给AI加上确定性，才能落地。
再举一个我做Reddit营销的例子。
Reddit上有几十万个板块，版规极其复杂。以前我判断一条内容能不能发在某个板块，通常会问Gemini。但单体模型经常会有幻觉，昨天它告诉我能发，结果发出去就被删了。
现在的解决方案是引入多维视角做决策。
我不需要把问题复制粘贴给三个AI。在Flowith的画布里，我可以一键把同一个问题分发给市面上所有主流模型。
让GPT、Claude、Gemini和Grok同时帮我判断。如果他们都说能发，那这个决策的准确率就高得多。
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这种画布化的多AI协作模式，才是我心中AI落地的最优解。
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