案例研究：Sam Finnegan-Dehn 在一家慈善機構從事募款工作，但他也在倫敦的家中兼職擔任大學生的數學和哲學家教。透過這份兼職工作，他能運用自己的哲學學位，並與客戶分享他對這門學科的熱愛。然而，與學生會面只是成為一位好家教所需工作的一小部分。

他還需要規劃課程、尋找新的閱讀材料、設計作業、寄送發票，並跟進最新研究，所有這些都還是在他正職工作之外。鑑於這些要求，Finnegan-Dehn 沒有足夠的時間來擴展他的家教業務。

因此，他轉向AI尋求協助，以管理他業務的日常事務。他表示，AI在他的所有數位筆記本中扮演著秘書的角色，他在筆記本中記錄客戶進度提醒和新的閱讀材料，以保持資訊更新。他形容使用AI就像擁有第二個記憶體，幫助他連結散佈在不同地方的想法。

儘管他曾嘗試過 Claude 和 ChatGPT 等不同工具，但他現在選擇了 Notion AI，因為它能更好地整合他的家教筆記，這些筆記都儲存在 Notion 應用程式的筆記本分頁中。Finnegan-Dehn 不使用AI來製作教學材料，但他會讓 Notion AI 錄製與客戶的會議（在徵得他們同意後），然後利用其自動摘要來改進他的教學策略。

例如，如果他從AI的摘要中注意到某種技巧似乎對學生沒有幫助，他可能會在下次調整他處理該主題的方式。

除此之外，Notion AI 還協助他設定目標、草擬課程筆記、開立發票，以及生成和同步社群媒體貼文。以目標設定為例，Finnegan-Dehn 表示他了解他業務的長期目標，但並不總是清楚實現這些目標的具體步驟。他利用AI來彌補這些不足。他首先寫下一個「北極星」目標，例如，在年底前擁有一定數量的客戶。

接著，他要求AI根據他在應用程式中建立的個人資料，生成達成目標所需的步驟。然後，他可以反思結果並選擇首先處理哪些任務。

Notion AI 鎖定的許多任務都較不具創意且更為例行性：例如，跨文件同步資訊或搜尋舊筆記。這使得該工具對中小企業主特別有吸引力，因為他們的資源有限，尤其是在處理瑣碎工作方面。

其他公司也正在開發針對特定產業的工具。例如，亞利桑那州尤馬的 Grandma’s Quilt Shop 使用 Rain，這是一個專為手工藝公司量身打造的軟體套件，用於為其布料設計庫存生成商品描述和定價。店主聲稱這款AI工具將商品上架時間縮短了 60% 到 80%。

然而，也存在一些缺點，Finnegan-Dehn 形容 Notion AI 的某些特性有時「笨拙」。而且 Notion 的AI附加功能每月費用為 20 美元。與所有新工具一樣，中小企業主應仔細評估潛在的收益和麻煩，與自行完成工作的成本相比如何。

使用者提示：在考慮AI是否能幫助您經營業務，或讓您工作生活中的任何部分變得更輕鬆時，請考慮以下幾點。

三思而後行。由於大型語言模型（LLMs）依賴您輸入的資料來回答查詢或完成任務，您需要以對您和模型都方便的方式提供資訊。對於許多這類筆記型AI服務而言，這意味著例如使用其平台進行筆記，這樣您就不必稍後再輸入或上傳筆記。因此，在投入一個AI驅動的生態系統之前，仔細權衡您的選擇是個好主意。

發揮您的優勢。思考您內部缺乏哪些技能，並看看AI是否能協助培訓或為您承擔這些任務。請注意：AI會產生幻覺並犯錯，因此請思考哪些地方需要準確性，並讓人類在那裡負責。

AI並非總是最佳工具。當現成工具是更好的選擇時，使用它們是沒問題的。例如，使用現有的支付處理平台如 Shopify 或 Square 會比使用AI「隨意編碼」一個更安全。

考慮使用本地模型處理敏感資訊。我們的報導曾提及線上AI模型洩露敏感資料的風險，也有許多報導指出AI公司在您向其聊天機器人提問時會收集您的資料。即使您的業務不處理個人資訊，仍然可能有些您不希望公開分享的內容。在這些情況下，使用開源模型在本地對您的提示詞進行推論，會是比 ChatGPT、Claude 或其他專有模型更好的選擇。

幸運的是，現在有些大型語言模型（LLMs）可以在筆記型電腦和小型桌上型電腦上運行。以下是如何設定並開始使用它們。

訂閱《麻省理工科技評論》的限時電子報「Making AI Work」，該電子報探討如何在醫療保健、氣候科技、教育等領域應用大型語言模型（LLMs）。