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在现代商业社会中，SWOT分析是一个非常经典的战略分析工具，企业在做战略、营销、投资、产品开发等场景中都会用到SWOT分析，甚至在一些个人的学习、求职、置产等场景下也会用到SWOT分析。 SWOT分析自诞生以来，因其简单、易学、易用被大众所接受，已经从开始的企业战略分析场景，扩展到工作、生活的方方面面。那在AI时代，SWOT分析这一大众工具又有哪些改变呢？ 最近，刚好有两件事引起我的关注。 一个是外卖补贴大战越演愈烈，随着京东开启补贴大战后，淘宝也迅速跟进推出“0元喝奶茶活动”，美团压力陡增呀！ 另外一个就是秘塔AI改版上新，增加新的功能，秘塔AI是我非常喜欢的一款AI工具，既然上新了，迫不及待想尝尝鲜。 刚好将这两件事结合起来，用秘塔AI帮美团做一份专业级的SWOT分析报告。 ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;background-color: rgb(255, 255, 255);color: rgb(34, 34, 34);font-size: 16px;text-align: justify;">用AI做SWOT分析的难点SWOT分析毕竟还是一件相对专业工作，因其分析结果要指导企业进行战略决策，所以对分析的准确性还是有比较高的要求，以AI目前的能力来讲，做这样一件专业性较强的事，还是有一定难度的，主要表现在以下三个方面：AI可自动扫描并分析海量内部数据和外部数据，为SWOT的四个象限提供量化证据和客观依据，减少依赖个人经验和直觉带来的偏见。 所以AI高度依赖数据，SWOT分析除了外部数据，还有内部数据的分析，一般企业内部数据可能分散、格式不一、质量差，非结构化程度高，对于异构数据的整合和解读对AI来说可能是一个大的挑战。 所谓"垃圾进、垃圾出"，对AI来说，你喂给它的是垃圾，它给你的也必然是垃圾，数据问题有可能导致分析失真，误导SWOT分析的结果。 AI擅长处理结构化数据和显性模式，但深度理解行业微妙语境、组织文化、政治因素、人际关系等“软性”信息能力有限。 尤其是大模型的学习成长主要在广义数据范围内，因此大模型本身的专业性是有缺陷的，而SWOT分析最终应用到战略决策中至关重要的价值权衡、道德考量、直觉和勇气是AI无法提供的，还需要人为去判断。 大模型训练数据中若存在历史性偏见（比如过去的目标市场偏好、市场覆盖偏差）或用户在使用大模型时主观习惯导致的偏见，AI模型会放大这些偏见，导致SWOT分析结果不公或不全面（例如，低估了特定客户群体的需求 - 错失机会；或高估了特定竞争对手的威胁）。 
虽然SWOT分析是一个成熟工具，网上有大量的资料和信息可供AI去理解，但是工具最重要的是使用，相同的工具每个人会有不同的理解，也衍生出不同的使用技巧。 好的工具在高手手里就是神器，而一般人用它也只能像一般工具那般，就像以前看武侠片一样，一般的侠客即使给你把屠龙刀你也杀不了人，而要是像东方不败这样的高手给她个绣花针也能称霸武林。 如果把AI当成一个人，想要屠龙刀在手里发挥最大效果，那你也得给他本高阶刀法，他才能大杀四方。 而这个刀法就是你给AI的指令要包含专业技能和专业经验，我们在让AI做SWOT分析时，想要AI更好得输出结果，就得在提示词种融入对SWOT这种工具的理解和使用技巧，让他掌握这种工具和方法，并能熟练运用它，才有可能让输出效果更好，这也是所有用AI使用工具的主要心法。 
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;background-color: rgb(255, 255, 255);color: rgb(34, 34, 34);font-size: 16px;text-align: justify;">案例：用秘塔AI做一份美团外卖的SWOT分析报告ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;background-color: rgb(255, 255, 255);color: rgb(34, 34, 34);font-size: 16px;">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;color: rgb(34, 34, 34);font-size: 16px;">
刚才讲到，想要做出一份专业级的SWOT分析报告，提示词是关键。本案例还是采取结构化提示词设计，结构化提示词的优势就是能够穷尽任务执行的各种要素，让AI在执行任务时按照既定技术路线去干，而不是瞎干，这样可以有效解决AI幻觉的问题。另一方面，做SWOT分析是一项专业工作（重要的事情要不断强调），因此我们要将一些专业技能和专业经验融入到任务执行中，那如何去融入呢？结构化提示词可以帮我们把我们想要给AI传递的信息放到该放的地方。以本案例的提示词设计为例，我们先给AI一个角色定位，资深的商业分析师，其核心技能是SWOT分析工具，擅于收集和挖掘各类企业内外部数据和信息，并对这些信息进行客观分析并做出预测，给AI赋予它的主要技能； 其次，核心任务要明确，让AI知道它要干什么？干这件事的目的是什么？ 第三就是干这件事的要点——任务要求，这里也就是将用SWOT分析工具的独特技巧告诉AI。 第四，就是将用AI做SWOT分析的工作流程告诉它，将像一个领导给新人安排任务时，你得告诉怎么样一步步去做这件事，他才能更好的理解你的任务安排，更好的完成任务。 最后，就是要规范AI的输出格式，这是专业级报告的基本要求。 我们按照这几个要点，设计了一段大约2000多字的专业级提示词。 其实，当我们的提示词设计达到专业级水平，用任何的AI工具都可以达到一个比较好的效果。当然，不同的大模型在能力方面还是有差异，但只要模型能力差距不是过于大，最终的输出结果都不会差太远。最近，秘塔AI刚刚改版上新，秘塔是我比较喜欢用的一款AI产品，尤其是其搜索功能强大，而且幻觉较少，数据和信息的准确性较高，但需要注意的是，他收集资料的时间，有时已经过时，我们在用的时候要特别关注一下。打开秘塔AI，输入我们设计好的提示词，点击发送按钮。秘塔上线的新版本开始进入深度思考界面。这个新版本还挺有意思，它将任务进行工作流规划设计了若干个任务节点，在下方界面自行按照每个节点执行任务，有点像通用智能体的任务规划和虚拟机执行任务。不过它还能在左上角看到执行任务的实时消耗，耗费了多少算力？干了多长时间？个人觉得这个设计挺友好的，现在通用智能体消耗基本上都是黑箱消耗，你压根就不知道消耗了多少算力，只有任务结束后才知道花了多少积分。秘塔执行任务速度还是挺快的，大概5、6分钟思考结束，就开始生成报告。从报告生成的质量上来讲还是不错的，结构完整、观点清晰、内容详实，表现丰富，已经可以算专业级报告的初稿水平。我们再经过人为审核，修正优化后就可以生成一份专业级SWOT分析报告了。秘塔AI还有一个功能，就是可以将生成的报告文稿一键生成互动研究报告，我们点击“生成互动研究报告”后，后台开始生成文件，下面是生成文件过程的执行界面。报告图文并茂，表现形式比文字稿好很多，专业性立马升高一个档次。
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;background-color: rgb(255, 255, 255);line-height: 1.75em;margin-bottom: 24px;">用新版秘塔AI做一份专业级的SWOT分析报告，说实话比我预期的要好，当然作为一份真正能够用的报告，这只是一个初稿，还要再加人的专业判断和决策，千万不可忽视“人”在做专业事的价值，是无法被AI替代的。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;background-color: rgb(255, 255, 255);line-height: 1.75em;margin-bottom: 24px;">最后，用3句话结束今天的文章：
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;background-color: rgb(255, 255, 255);line-height: 1.75em;margin-bottom: 24px;">2.用好AI的前提是将”人“的专业经验无私传授给AI。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;background-color: rgb(255, 255, 255);line-height: 1.75em;margin-bottom: 24px;">3.把AI当作初入职场的员工，领导的任务是在下达任务时，尽可能告诉AI"怎么干？ |
