从ChatGPT引爆AI热潮到DeepSeek掀起全民浪潮，AI已悄然渗透日常生活与办公场景。本文通过一位13年运营老兵的真实体验，揭秘如何利用DeepSeek、豆包等工具实现数据秒级分析、自动生成商业报告、批量制作营销物料等场景，更前瞻性探讨Agent技术将如何彻底重构工作流。当AI能三分钟完成传统团队一周工作量时，每个职场人都该重新思考自己的核心竞争力。

AI真正的大规模介入普通人的生活是从什么时候开始的？作为一个普通人，对我来说这个时间是2025年，准确的说是2025年1月。过往all in AI的口号其实或多或少也都有听过，但真正让AI这个话题被炒的热起来，成为全民热议，我自己的体感是从CHAT GPT开始的，之后就是国内各种大模型迅速井喷，我印象中比较早跟进是还是通义千问、文心一言这些大厂AI。最开始都丑态百出，比如文心一言，起初就被爆出是套壳了CHAT GPT，直接加一个中英文翻译的功能，出现了很多松鼠鳜鱼之类的低级错误。

但是这些也只是跟着chat gpt这阵风，或者说属于这个大热点之下的小热点。在国内让AI这个热点又涌起新一阵浪潮的还是deepseek，有国家机器的背书加持，再加上民族情绪的渲染，让deepseek掀起了比chat gpt当初更大的热点浪潮，可以直接说是因为deepseek的出现，才让上到80老太，下到5岁幼儿都知道了AI这个东西。在deepseek覆盖全网的热度之下，豆包、kimi等也逐步为人所知，同时也出现更多垂直赛道的AI应用，有专攻图文的，有专攻视频的。当然，除了国内的应用，国外AI的发展也风生水起，Claude、grok、Gemini始终保持在领先梯队

到现在，deepseek和豆包基本上已经成了我日常办公和生活必备，变化已经悄然发生，很难想象以后再过一些年，AI会如何更加深入的参与我们的生活。作为一个工作超13年的老互联网运营，我并没有非常系统的学习过当前AI的使用方法，更多是凭自身需求对AI的能力边界进行摸索，但即便如此，通过我在deepseek和豆包上一共提出的超过1000个问题，我已切实感受到AI对我工作的颠覆。我们可以从一个简单的使用豆包AI的例子开始。

1.辅助思考

目前我所从事的工作可以简单理解为垂类电商，品类主要是虚拟数字产品。因为业务刚起步不久，相配套的数字化工具和系统能力都还很弱。比如我可以在系统上直接导出过去一年的订单数据，这些数据包括单号、用户ID、购买产品、订单价格等。现在，我想知道12月下单的用户中，有多少是新用户，该如何操作？对于没有EXCEL基础的人来说，可以直接问豆包：

我是一个虚拟运营商的营销人员，目前我有今年12个月的订单数据表格，包括订单ID，用户ID，产品名称，价格，下单时间等，请问我该如何找出12月的下单用户中有多少是首次下单的新用户，他们分别下单的产品和价格是多少？

这个时候，豆包会给出一个非常详细的操作步骤，手把手的教你该如何操作。

初次接触AI的时候，能做到这一步已经让我感觉非常惊讶，但实际上，这还远远不够。对于有一定EXCEL基础的人来说，可以有很多种方式来实现“找到新用户”这个目的，包括数据透视表、VLOOKUP函数等等，但AI提升效率的最正确打开方式应该是，直接将表格作为附件提交给豆包，然后告诉它：

这个EXCEL表格是一份订单表，A列为下单时间，B列为订单编号，C列为用户ID，D列为商品名称，E列为下单金额。请帮我找出12月下单的用户中有多少是新用户，他们分别下单什么商品，金额是多少钱，客单价是多少钱，帮我统计出来后输出一个EXCEL表格给我。

当你将问题问完之后，就可以去做点别的事情，过一小会之后，当你再次回到页面，看到的就是一个已经统计完毕的，直接点击下载的表格。

这种感觉，已经有了初级agent的影子，一个随时响应，计算飞快，极度准确的数字员工，只要提出的问题逻辑清晰，没有歧义，它总能以超出预期的方式高效完成。但到了这一步就结束了吗？当然，还远远没有。所有的工具都是用来解决问题的，那么首先让我们明确，什么是问题？12月有多少新用户是一个问题吗？狭义上来说是的，但广义上来说不是，因为我想知道12月有多少新用户的目的，是想知道目前新用户的占比情况，消费行为，变化情况，以此来指导我接下来的运营动作，我需要做点什么来提升新用户的成交转化率，客单价，以及此后的续费。所以为了解决这个问题，我可以继续问豆包：

请帮我统计过往12个月中，每个月的新用户下单购买的情况，包括新用户的数量变化，他们下单的时间，他们购买的商品，金额等，对统计的数据结果进行分析，给我一份总结性的分析报告，包含数据变化情况，用户购买习惯，以及要提升新用户的转化，客单价有什么针对性的措施。

这时候就可以得到一份非常详尽，以我个人经验来说，远超90%运营人员能输出的分析报告

此处顺带说明另外一个问题。在我们使用AI做数据分析过程中，势必会涉及到自身业务数据的上传，而这些业务数据往往属于公司商业机密，为了保证数据的安全性，我个人使用下来，认为通常会有几种做法。首先是公司自己直接做AI的本地化部署，既能使用AI的能力，又不用担心数据泄露，属于最根本的解决办法，但同时成本也是最高的；其次就是在使用过程中进行处理，比如在deepseek中关闭“数据用于优化体验” 选项，这样上传的文档数据将不会用于deepseek的自身训练，从而避免外泄。最后，在必须上传文件进行分析时，尽可能只上传处理后的、脱敏的数据片段，或仅包含必要信息的部分页面，比如将20位的用户ID截取到后10位，将商品名称进行简化再加工，将商品金额进行换算等。

有过运营经验的同学应该能感受得到，以往如果通过纯人工要做完以上内容需要多长的工时，而现在对于AI来说，不过三两分钟的时间，人工所需要做的，无非是整理数据，描述需求而已。而假使你有一定的编程能力，不用非常高深，至少知道给你一段代码的情况下，该怎么把这段代码跑出来，那么恭喜你，AI能带来更加高效的使用体验。

例如我有过去一年的运营数据，现在希望能预测出下一年的数据情况。一般这种项目给到BI来做，需要一套BI的系统，把公司数据导进去，然后靠系统内的预测模型跑出来，而现在我知道明年的关键变量是什么，核心预设条件是什么，GMV=平均客单价*订单量。而平均客单价=f（不同产品定价及订购占比，今年核心的优惠政策），订单量=f（新用户数量，新用户转化率，老用户数量，老用户续费率），如果不会编程，那么可以将以上变量放到EXCEL内，根据设定的公式来计算输出结果。而现在可以直接让AI帮我生成一个简易的预测工具

将AI生成的代码在Python上跑一下之后，就可以得到一个点击就可以使用的应用。十几年前当我在学C语言的时候，很难想象，如今的人类，几乎不需要任何编程知识，只需要会安装个平台，就可以自己做出一款软件。

值得注意的是，以上的所有操作都是在普通的大语言模型下，而目前AI的发展趋势中，另一条热门赛道是更加专注于处理具体事务的Agent。关于Agent，我个人听过的让我觉得比较好理解的一种解释是“消失的筷子”。想象一下，当我们在饭桌上吃饭的时候，眼里看到的肯定是桌子上的菜，当我们想吃一块肉的时候，手就自动拿着筷子把肉夹到嘴里了，这个过程中，我们并没有刻意的给手和筷子下达一个命令说“把手伸到那个盘子上去，用筷子把肉夹起来放到我嘴里”。而目前我们和通用大语言模型沟通的过程就必须要有这种非常详细的指令，否则AI听不懂，不知道该做什么。而理论上的Agent，可以做到只给他下达“我想吃块肉”的指令，在这个过程中，手和筷子都是消失的。所以如果有一个非常擅长于数据分析的agent，理论上我只用把历史数据告诉他，他就可以自动的帮我做完所有的工作，最终告诉我一个结论。不需要我告诉他计算逻辑、分析逻辑，给他预设一大堆前置条件，因为他一定比我更专业该如何计算。

目前同样是字节旗下的扣子（coze）就正在朝这个方面进化，它将一些相对比较专业的场景单独包装成一个个【技能】，让用户尽可能直接说出目的，让agent来规划过程。例如我想给女儿读睡前绘本，如果使用普通的大模型，我要先跟大模型说，帮我生成一些睡前故事文本。然后再找文生图模型，用文本来生成绘本画面。而通过专注于绘本制作技能的agent，可以只用给出一句话“我想给4岁的女儿讲些睡前故事”，接下来agent会自动调用不同的能力模块来完成整个工作，直至最终生成完整的绘本。

2.内容制作

运营的工作，除了大量的数据分析外，工作内容中占比较多的，还包括创意策划及内容制作。这两点，AI能起到的作用同样是令人惊喜的。我曾经在服务某车企时做过一个AIGC的项目，彼时Midjourney如日中天，原本我认为通过Midjourney可以实现类似于“一键生成”的效果，但实际上通过与创意团队的沟通，他们在使用Midjourney时，最常用的是把它当成一个创意输出器，而非最后的内容生成器。例如，想展现车辆的静音性能，可以通过什么样的画面来传达。单纯靠人来想，能想到的可能是车内外画面的对比，车外狂风暴雨，车内安静祥和，但如果我问AI：

我是一个平面设计师，现在接到一项任务，需要给某车企的车辆制作一张宣传海报，主要凸显车辆的隔音静音能力，现在我希望能通过一些比较有创意的场景来展示车辆隔音能力，例如车外狂风暴雨，车内婴儿安眠。请给我4个创意场景的建议，并给出这些场景画面描述的提示词，我将用这些提示词使用AI来生成图像。

那么首先我们会得到一些非常详细的提示词：

有了这些提示词之后，就可以在多个文生图模型上把这些画面跑出来。例如用豆包的图像生成，采用的是seedream4.5模型，针对以上提示词生成的画面

若换成更加专业的图文视频AI，同样是字节旗下的即梦，根据同样的提示词生成的画面，明显效果就会更好。

当然，这样生成的图片肯定是不能直接用于商业广告的，但一定可以非常效率的给到设计师一些创意上的启发，甚至于在生成内容的基础上直接做二次编辑。对于那些对创意、内容要求非常高的项目来说，文生图可以起到“创意提示”“输出素材”的作用，而对于那些对创意及内容要求并不高的项目来说，现在的AI工具，再结合一些简单的在线设计工具，以及完全可以替代设计师的工作。这并非危言耸听，而是实际执行的结果——作为一个工作十几年的的运营，在过去的大半年时间中，我从来没有找过公司设计师帮我制作内容，所有平台使用的物料，我已经完全可以靠AI+在线设计工具完成。

同样的以一个具体的案例来说明。在最近一次的系统功能更新中，运营平台整体切换，我需要对所有上架的商品配置商品图片，店铺装修中需要配置基本的banner图片等，以及最近的一次活动，我需要制作一张活动海报图发布在公众号上。我所使用的工具仅有豆包+可画，所有物料的制作我也仅用了不到2个小时。一个小技巧是，使用AI来生成图片的内容，然后使用可画（或者其他的在线设计平台）来制作文字的内容。比如下图中的优惠券和商品图标，用豆包生成背景，然后放到可画上（甚至直接放到PPT里面）修改图片内的文字，就可以省很多功夫。因为AI对于文字的显示效果处理目前还是非常的不稳定。

同理，对于内容比较复杂的长图文海报来说，特别是包含特别多文字的长图文，可以先用AI生成图片背景，然后再使用在线设计工具来补充内容。比如下图这张长图文。整体框架直接在可画内找一个模板，头图用AI生成后嵌入长图文框架内，文字内容除了核心信息，其他用AI生成即可。一张长图文的制作时间不会超过半个小时。对于营销型、对创意需求不高的内容来说，这种方法已经可以满足大部分需求，而最关键的是，效率提升了很多很多倍。

除了图片，对于很多运营人员来说，视频也是日常工作中及其常见的物料。而以往文生视频的效果，不能说聊胜于无，也只能说是乏善可陈吧。文生图有些还是可以直接拿来就用的，文生视频几乎没有直接拿来就能用的。例如生成一段产品介绍、展示的短视频，即使强如SORA，在提供了完整的文案，背景音乐，参考图片的基础上，仍然会不可避免的出现大量产品变形、穿模等现象。而就在年前，文生视频的deepseek时刻已经来临——seedance2.0来了。

影视飓风的tim说，AI完全替代传统影视制作业的时间会比想象的早很多，游戏科学的冯骥说“AIGC的童年时代，结束了”。当然，还有很多业内人士的评论，但再多的评论，也比不上自己试一下。AI对我的冲击，我想是从我在deepseek上第一个提问开始的，而AIGC对我的冲击，毫无疑问，是我用seedance2.0生成了一条视频开始的。

借用Tim的话，看到这样的视频后，我也极力的呼吁大家，第一时间在自己“相亲相爱一家人”的群里告诉自己的爸妈、亲戚，以后对于任何以视频形式发送给他们的内容，除非确认是官方渠道的，否则一律不要轻信，不敢想象对电诈来说，这玩意究竟有多好用。对于那些子女在国外的空巢老人，只需要拿到他们子女的相片和一小段声音，诈骗分子能把他们的养老金全都掏空。

最后，AI的出现和发展，对于运营来说意味着什么？在策略分析、制定计划、创意输出、内容制作各个方面AI的质量虽然还有欠缺，但是无与伦比的效率，势必会导致越来越多的普通运营被替代，一个人干几个人的活已经成为现实，不会使用AI工具的运营就如互联网时代来临时不会使用计算机的人。从现在开始，把所有你遇到的问题，都尝试着问一下AI，所有技能都是在不断使用中提升的，想象一下多年以前第一次接触电脑，看着键盘上完全陌生的字符时，那种忍不住想这里按一下、那里按一下的心情，现在面对AI时，也不妨这里问一句，那里问一句，下一个时代的钥匙就在这些问题里。